案例名稱

基于隱私計算的數據共享平臺

案例簡介

某城商行因業務發展需要，全面推進數字化轉型，通過采用大數據分析技術，提升客戶服務效能，更精準對接客戶需求，但由于行內可支持客戶畫像的有效數據不足，模型精準度難以提高，希望通過與中國移動浙江公司合作，補齊多維度特征數據，優化高凈值用戶識別模型。為了保障雙方數據安全和客戶數據隱私，需要使用多方安全計算和聯邦學習等隱私計算技術，通過高階密碼學和AI算法，實現數據的可用而不可見。

中國移動通信集團浙江有限公司 （簡稱“中國移動浙江公司”）隸屬于中國移動通信集團有限公司，是中國移動有限公司的全資運營子公司。截至2021年底，公司員工總數1.9萬人，總資產規模近1100 億元，全年實現運營收入超過585億元，凈利潤超127億元，通信服務收入增幅、凈利潤增量、凈利潤率、人均勞動生產率增幅均為全集團最高。針對中國移動集團外部，浙江移動依托集中化IT系統和自主研發經驗積累，積極探索IT資源和能力優勢的對外輸出，面向其他行業企業和海外電信運營商提供大數據等IT解決方案和服務，努力拓展對外服務份額，力爭成為業界有影響力的專業化IT服務機構。公司在前期大數據業務發展的基礎上，逐步探索隱私計算技術在各類業務場景中的應用，并建立相應規章制度。通過隱私計算技術，在疫情防控、態勢感知、金融服務和電商營銷等領域開展了積極實踐，并已產生顯著經濟、社會效益及合規成效。

本項目使用藍象智聯的隱私計算GAIA平臺技術，在該城商行和中國移動浙江公司部署了本地隱私計算節點并建立網絡直聯，在隱匿求交（PSI）后，共有用戶通過運營商擁有的上網行為、通訊行為等標簽，與該城商行自有的用戶金融類標簽進行聯合機器學習建模，得到更精準全面的用戶畫像模型，在滿足用戶隱私保護、數據安全和法律法規的要求下，為后續的客戶服務、精準營銷提供更精準支撐。通過該項目，也驗證了隱私計算技術在金融行業的應用價值，后續具有較大的推廣意義。

創新技術/模式應用

在充分滿足相關法規及行業監管要求的前提下，根據銀行業相關數據使用特點，搭建該城商行隱私計算平臺，采用總體分析設計、分步試點實施的方式，完成項目的實施，實現技術的先進性、軟件的實用性，滿足系統的穩定性、可維護性、可擴展性和安全性等要求。

1、搭建基于隱私計算的數據共享平臺。建設一個基于隱私計算技術的數據共享平臺，功能包含但不局限于基礎管理功能、隱私求交（PSI）、多方安全計算（MPC）、聯邦學習(FL)、隱私信息檢索（PIR），提供數據安全匹配、安全聯合計算、安全聯合建模、安全查詢等功能。利用該平臺實現我行與外部數據源間數據交互的合規性和安全性。

2、利用該平臺就我行的若干業務應用場景進行試點。在支持該城商行和中國移動浙江公司在各自數據不出庫的情況下，聯合建模，優化該城商行高凈值用戶多維特征模型。通過該城商行與中國移動浙江公司的建模數據集，完成隱匿求交和聯合建模。通過測試數據集驗證該模型有效性。

3、完善數據共享機制。通過試點項目，不斷積累總結相關經驗，在我行其他業務場景中推廣使用。

中國移動浙江公司負責項目的業務方案制定，根據業務需求協同各參與方構建聯合建模方案并提供技術能力支持，中國移動浙江公司隱私計算業務已榮獲國際QC金獎、星河獎標桿案例、國際電信論壇最佳實施創新技術解決方案及行業影響者、OpenMPC社區年度優秀應用案例TOP10等獎項。

項目效果評估

本項目服務于該城商行的電子銀行業務，用于精準識別高凈值用戶，對用戶服務、營銷、促活等場景均有價值，業務覆蓋用戶量達6000萬人次，近千個模型指標穩定運行，以成為該城商行與外部渠道開展聯合運營的重要平臺。

本項目在該城商行數據治理及數據應用方面具有重要意義，通過隱私計算平臺進行聯邦建模，提高了高凈值用戶識別的準確性，極大的節省運營成本。此外，隱私平臺建設解決了信息安全使用的問題，在信息泄露以及濫用嚴重的背景下，對于保護個人隱私方面具有特殊的社會價值。

從業務價值方面，該城商行通過藍象智聯隱私計算平臺GAIA和中國移動浙江公司完成了聯合建模，該模型可以應用在存量客戶營銷促活上，也可以在營銷獲客中產生效益。使用該模型在行內歷史數據中做效果驗證，模型開發后的KS提升了15%以上，top10-lift提升1.8倍，模型效益得到了充分驗證。

銀行結合外部數據的引入，深度挖掘自身數據，更加有效、低成本地分配服務和營銷資源。準確識別高凈值客戶，提升客戶服務等級，將有限的服務和營銷資源在高凈值客戶中得到更高的轉化效益，從而提升該城商行的運營效率。

在社會價值方面，本項目將原始數據保留在本地，在雙方求交和建模過程中，通過使用同態加密、不經意傳輸等隱私計算方法，保障了數據的安全性和使用的合規性。第一，原始明文數據保留在本地，通過對數據匿名化的處理，保護了數據的安全性和個人數據的隱私；第二，在查詢過程中，通過隱匿查詢等技術做到了數據最小顆粒度的使用；第三，隱私計算平臺有完善的審計功能，通過平臺的白盒審計，將每一次數據的使用完整詳實的記錄。

隱私計算將數據的使用權和所有權進行區分，嚴格做到了權責分明。對數據資產按使用目的和項目進行專項申請和審批，對數據資產的生命周期和使用權限進行嚴格管理，最終保證全流程的合規性。

項目牽頭人

湯勁松：博士，中國移動通信集團浙江有限公司信息技術與數據管理部副總經理兼大數據中心主任。二十余年通信運營商行業經驗，大數據技術與應用領域專家。主持建設了浙江移動企業級大數據平臺及多元化應用產品體系。

項目團隊成員

王坤 浙江移動大數據中心應用產品部經理

施錦河 浙江移動大數據中心產品研發專家

吳軒 浙江移動大數據中心產品研發專家

毛仁歆 藍象智聯首席算法科學家

谷勝才 藍象智聯開發技術總監

劉洋 藍象智聯密碼學專家

趙耀 藍象智聯產品研發專家

責任編輯：韓希宇