11月18日，第五届中国金融科技产业大会在苏州举行，蚂蚁集团隐私智能计算技术部总经理王磊在会上发布了“基于多方安全计算的金融风控全链路”解决方案。该方案在保护原始数据安全隐私的前提下，可实现全链路安全的数据联合计算，弥补了传统多方安全计算用于单一建模的技术空缺。目前该方案核心代码已在隐语开源框架V0.7.11版本中上线，技术开发者可以免费使用代码进行定制化开发，银行等金融行业用户也可在隐语开放平台申请试用产品化方案。
图：王磊介绍“基于多方安全计算的金融风控全链路”解决方案
该方案是蚂蚁多年积累的金融风控能力产品化开放的结果，它在多方安全计算技术的基础上，融合了同态加密和秘密分享等技术，从数据探查开始从“源头”阶段实现对数据的保护，可帮助金融机构实现数据分析、特征预处理、模型训练、效果评估、模型报告、模型离在线预测等在内的全链路安全的数据联合计算能力，从而更精准地构建大数据风控模型，更高效地辅助金融机构做业务决策。
图：隐语开放平台基于MPC的金融风控全链路技术方案
当前，金融业数字化转型持续深化，数据安全能力建设已成为发展要务之一。2022年初，中国人民银行印发《金融科技发展规划（2022-2025年）》，提出在保障安全和隐私前提下推动数据有序共享与综合应用，充分激活数据要素潜能。而数据流转带来的安全和个人隐私保护关注度也不断攀升，隐私计算被认为是保障数据流转和安全最关键的技术。蚂蚁自2016年起布局隐私计算技术，并今年7月正式推出开源框架“隐语”。
王磊介绍，金融风控环节细链路长而复杂，每一环都会面临数据安全的挑战，全链路高安全水位的多方安全计算解决方案实现难度极高，此前业内并无开放的成熟方案。过去六年，蚂蚁集团在大规模数据流转中的安全性和计算效率方面积累了技术和实战经验，特别是基于多方安全计算的隐私计算技术，已为蚂蚁集团内外部金融级风控、联合营销、智慧医疗等场景提供了成熟的解决方案。
如，江苏银行在符合相关数据安全、个保法等法律法规的前提下，借助蚂蚁多方安全计算技术方案与外部机构开展数据联合分析工作，将联合分析模型的KS（Kolmogorov-Smirnov，模型的风险区分能力越强KS值越大）值提高12%-15%。在信用风险管理、识别高风险客户方面，该模型识别出超过11万名高风险客户，阻止了数十亿人民币的高风险贷款的发放。同时，该模型识别出了20万名低风险客户，拓展潜在授信规模约30亿元人民币，从而提升了客户服务的数量和质量。
“蚂蚁集团会持之以恒地以技术开放为目标，将经过实战检验的技术方案开放给社会，全力服务行业数字化转型，更好地促进数据要素市场建设。”王磊说。
