數(shù)據(jù)安全要求升級(jí) 銀行競(jìng)相搭載“可信AI”保駕護(hù)航

    證券時(shí)報(bào)記者 段久惠 杜曉彤 李穎超

    誰(shuí)是“關(guān)鍵信息基礎(chǔ)設(shè)施的運(yùn)營(yíng)者”？如何確保數(shù)據(jù)安全？相關(guān)話題再度引發(fā)關(guān)注。

    金融機(jī)構(gòu)擁有龐大量級(jí)的數(shù)據(jù)資源和數(shù)據(jù)資產(chǎn)，一向是數(shù)據(jù)合規(guī)治理中的焦點(diǎn)。證券時(shí)報(bào)記者調(diào)查發(fā)現(xiàn)，隨著數(shù)據(jù)資源的價(jià)值越來(lái)越受重視，法律法規(guī)、行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)密集落地帶來(lái)的合規(guī)要求也在提高，在多方合力下，越來(lái)越多金融機(jī)構(gòu)加大對(duì)隱私計(jì)算等技術(shù)的投入。

    事實(shí)上，近期個(gè)人信息保護(hù)法、數(shù)據(jù)安全法兩部頂層法律的先后落地，各行業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)安全的討論與重視度也空前高漲，金融業(yè)更是走在了最前列。

    證券時(shí)報(bào)記者了解到，去年年底以來(lái)，已有十余家頭部大行、股份行以及部分城農(nóng)商行立項(xiàng)，尋求利用包括隱私計(jì)算在內(nèi)的“可信AI”（人工智能）技術(shù)打通內(nèi)部數(shù)據(jù)或接入外部數(shù)據(jù)。所謂“可信AI”，一大特征是各方數(shù)據(jù)在“盒子”里自行運(yùn)轉(zhuǎn)而不出“盒”，在不可見(jiàn)的前提下，實(shí)現(xiàn)多方數(shù)據(jù)共享。

    “這種技術(shù)去年之前還無(wú)人問(wèn)津，因?yàn)檫@對(duì)于機(jī)構(gòu)而言是一個(gè)成本項(xiàng)，商業(yè)落地需求并不明顯。”一位業(yè)內(nèi)人士表示，這一市場(chǎng)的爆發(fā)式增長(zhǎng)，側(cè)面反映金融機(jī)構(gòu)對(duì)數(shù)據(jù)安全與合規(guī)使用的要求正在進(jìn)一步加強(qiáng)。同時(shí)，也更說(shuō)明了金融機(jī)構(gòu)對(duì)于數(shù)據(jù)的渴求。

    第三方技術(shù)供應(yīng)商

    訂單成倍增長(zhǎng)

    “從去年年底央行發(fā)布多方數(shù)據(jù)合作的金融行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)開(kāi)始，銀行就著手在做隱私計(jì)算的立項(xiàng)了。”星云Clustar首席執(zhí)行官（CEO）陳沫向證券時(shí)報(bào)記者表示，“所以今年6月數(shù)據(jù)安全法出來(lái)，銀行端可能沒(méi)有太多的變化，因?yàn)橐呀?jīng)做在了前面。”所謂隱私計(jì)算，是指在基于數(shù)據(jù)可用不可見(jiàn)的前提下，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)安全共享價(jià)值挖掘的技術(shù)體系。

    2020年11月，央行發(fā)布《多方安全計(jì)算金融應(yīng)用技術(shù)規(guī)范》，今年3月《金融業(yè)數(shù)據(jù)能力建設(shè)指引》出臺(tái)。兩份行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)一步明確了金融機(jī)構(gòu)處理數(shù)據(jù)時(shí)要遵循“安全合規(guī)、最小夠用、可用不可見(jiàn)”等基本原則，確保數(shù)據(jù)所有權(quán)不因共享、應(yīng)用而發(fā)生讓渡。

    行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的發(fā)布為金融行業(yè)提供了實(shí)操參考。陳沫告訴記者，今年上半年20多家頭部國(guó)有銀行、股份制行中有一半已經(jīng)立項(xiàng)，還有大量項(xiàng)目PoC（ProofofConcept）正在進(jìn)行，即銀行在正式采購(gòu)或項(xiàng)目落地前，對(duì)產(chǎn)品或供應(yīng)商能力進(jìn)行驗(yàn)證。

    銀行對(duì)引入隱私計(jì)算等技術(shù)的熱情越來(lái)越高，與業(yè)務(wù)需求變化有關(guān)。一位農(nóng)商行網(wǎng)絡(luò)金融部人士告訴記者，外部數(shù)據(jù)采購(gòu)需求確實(shí)在增多，數(shù)據(jù)安全與合規(guī)問(wèn)題對(duì)銀行的重要性空前凸顯。

    該人士解釋，相關(guān)政策進(jìn)一步落地以后，一些場(chǎng)景金融的零售信貸業(yè)務(wù)還是受到一些影響，這也使得銀行愈發(fā)感受到“關(guān)鍵部分要自己掌控”。“說(shuō)白了，就是銀行已經(jīng)不滿足于第三方提供的一些評(píng)分產(chǎn)品，現(xiàn)在想自己建模。”另一位業(yè)內(nèi)人士說(shuō)。

    伴隨銀行需求的強(qiáng)勁增長(zhǎng)，一些第三方技術(shù)供應(yīng)商的訂單量也出現(xiàn)成倍增長(zhǎng)。同時(shí)，這些供應(yīng)商還有一個(gè)更為明顯的感受——競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手也多了起來(lái)。“最明顯的變化就是，想給銀行做數(shù)據(jù)安全、隱私計(jì)算的供應(yīng)商突然多了幾十倍。”陳沫告訴證券時(shí)報(bào)記者，過(guò)去做大數(shù)據(jù)風(fēng)控的公司都想要在這塊業(yè)務(wù)上分一杯羹。

    銀行攜手科技公司搶跑

    不過(guò)，盡管規(guī)則已經(jīng)出臺(tái)，但各個(gè)項(xiàng)目真正落地仍需要時(shí)間，且不同銀行進(jìn)度也不一樣。

    有大行、城農(nóng)商行基層人士均向記者表示，政策的傳導(dǎo)還需要一定時(shí)間，從一線業(yè)務(wù)層面來(lái)看，尚未有具體的行業(yè)內(nèi)部指導(dǎo)文件出臺(tái)。

    而本應(yīng)更為注重?cái)?shù)據(jù)的民營(yíng)銀行進(jìn)度也存在差異。“除了領(lǐng)頭的，其他民營(yíng)銀行數(shù)據(jù)營(yíng)銷這塊做還不是特別好。”有業(yè)內(nèi)人士向記者表示。

    但證券時(shí)報(bào)記者也了解到，已有銀行聯(lián)合科技公司率先搶跑。例如，建行為統(tǒng)一管理全行內(nèi)外部的數(shù)據(jù)資源，與星云Clustar合作搭建了全行級(jí)的聯(lián)邦學(xué)習(xí)多方安全建模平臺(tái)，嘗試以“可用不可見(jiàn)”的方式打通銀行內(nèi)外部的數(shù)據(jù)孤島，這也是目前國(guó)內(nèi)金融領(lǐng)域內(nèi)首個(gè)完全落地的隱私計(jì)算商業(yè)化項(xiàng)目。

    IDC中國(guó)研究總監(jiān)高飛與記者分享了該團(tuán)隊(duì)在開(kāi)放金融數(shù)據(jù)共享中的隱私計(jì)算相關(guān)研究成果。據(jù)他介紹，浦發(fā)銀行和螞蟻集團(tuán)兩家企業(yè)針對(duì)零售貸款業(yè)務(wù)，采用多方安全計(jì)算的風(fēng)險(xiǎn)模型，開(kāi)發(fā)了一整套風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估解決方案。

    具體做法是，該模型基于浦發(fā)銀行及合作方的數(shù)據(jù)構(gòu)建而成，以提高模型的有效性；螞蟻集團(tuán)方的職能是，為雙方提供技術(shù)服務(wù)，在訓(xùn)練和運(yùn)行兩個(gè)階段內(nèi)均采取分布式部署，且雙方都應(yīng)用了加密算法。“數(shù)據(jù)可用不可見(jiàn)。”高飛稱，“這意味著，任何一方的原始數(shù)據(jù)都不會(huì)泄露給另一方，并且也無(wú)法通過(guò)對(duì)訓(xùn)練結(jié)果的反向工程來(lái)推導(dǎo)原始數(shù)據(jù)。”

    “與單一數(shù)據(jù)源模型相比，多方數(shù)據(jù)協(xié)作模型可以將模型的KS值（風(fēng)控模型術(shù)語(yǔ)）提高12%至23%。由于KS值普遍用于評(píng)估風(fēng)控模型的效果，數(shù)值越高則意味著模型精準(zhǔn)識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)的能力越強(qiáng)。”高飛介紹，在信用風(fēng)險(xiǎn)管理、識(shí)別高風(fēng)險(xiǎn)客戶方面，該模型的運(yùn)行效果是：識(shí)別超過(guò)14.5萬(wàn)名高風(fēng)險(xiǎn)客戶，阻止了數(shù)十億元的高風(fēng)險(xiǎn)貸款的發(fā)放；識(shí)別出了37萬(wàn)名低風(fēng)險(xiǎn)客戶，潛在授信規(guī)模約80億元。

    證券時(shí)報(bào)記者從杭州一家頭部大數(shù)據(jù)智能風(fēng)控商高管處獲悉，在業(yè)內(nèi)，除了銀行，保險(xiǎn)、信托公司、金控集團(tuán)外，在政務(wù)數(shù)據(jù)領(lǐng)域，也均有類似的基于數(shù)據(jù)安全隔離的模型合作嘗試。他透露，“一方面是數(shù)據(jù)的供給側(cè)，如政務(wù)數(shù)據(jù)方、央企國(guó)企等，數(shù)據(jù)覆蓋面比較廣；另一方面是數(shù)據(jù)的需求側(cè)，比如金融機(jī)構(gòu)、金融科技公司等，亟待合規(guī)的鏈接者，來(lái)?yè)?dān)當(dāng)這個(gè)橋梁身份。”

    合規(guī)前提下“打撈”

    隱藏海平面下的數(shù)據(jù)

    有關(guān)個(gè)人信息保護(hù)與數(shù)據(jù)安全的政策法規(guī)正在密集落地，成為推動(dòng)銀行甘愿為隱私“買單”的最直接動(dòng)因。

    一直以來(lái)，在業(yè)內(nèi)看來(lái)，金融行業(yè)數(shù)字化進(jìn)展較快。“金融AI（人工智能）落地是做得最好的，因?yàn)榻鹑跈C(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)量龐大，而且是標(biāo)準(zhǔn)化的、全面的、結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，模型運(yùn)行能夠非常成熟。”同盾科技合伙人、副總裁兼人工智能研究院院長(zhǎng)李曉林在接受證券時(shí)報(bào)采訪時(shí)稱。

    隨著合規(guī)政策落地和信息技術(shù)發(fā)展，數(shù)據(jù)安全被擺在更重要的位置，這在數(shù)據(jù)安全等級(jí)一向嚴(yán)格的銀行更是如此。

    “銀行客戶賬戶、資金流水等信息，不僅僅是數(shù)據(jù)符號(hào)，更是商業(yè)中最為重要的戰(zhàn)略資源。”光大銀行金融市場(chǎng)部分析師周茂華表示，因此銀行在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、加工、使用等環(huán)節(jié)更加規(guī)范，使用權(quán)限管理更加嚴(yán)格，安全維護(hù)資源投入重視。

    在強(qiáng)監(jiān)管環(huán)境下，金融機(jī)構(gòu)一直面臨著很高的合規(guī)成本。隨著法律體系的陸續(xù)完善，這些違規(guī)成本將轉(zhuǎn)為違法成本。

    “銀行當(dāng)然是更喜歡合法成本。”一家金融科技領(lǐng)域的法律人士向記者表示，隨著數(shù)據(jù)安全法規(guī)的完善，銀行將會(huì)有法可依，而不是在黑暗中摸索。

    正因如此，在當(dāng)前背景下，隱私計(jì)算等數(shù)據(jù)安全技術(shù)相關(guān)市場(chǎng)出現(xiàn)超越以往的快速增長(zhǎng)，“銀行希望借這些技術(shù)‘打撈’起更多隱藏在‘海平面’以下的數(shù)據(jù)。”陳沫認(rèn)為。

    “以前，作為金融機(jī)構(gòu)更多是處理結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)，資產(chǎn)負(fù)債表、現(xiàn)金流量表、損益表，后面又加入了電力、能源、運(yùn)輸數(shù)據(jù)等結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)。但數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展至今，金融機(jī)構(gòu)下一步面臨的是，要處理非結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)，如感知、情緒價(jià)值等都可以作為數(shù)據(jù)，被提取出來(lái)、用于輔助產(chǎn)業(yè)發(fā)展。”交通銀行黨委副書(shū)記、行長(zhǎng)劉珺認(rèn)為。

    多銀行要拓展業(yè)務(wù)場(chǎng)景

    銀行主動(dòng)為合規(guī)成本買單的背后，還有一個(gè)更為根本的原因——數(shù)據(jù)將帶來(lái)增益已經(jīng)成為行業(yè)共識(shí)。

    最明顯的變化是，銀行零售業(yè)務(wù)思維模式轉(zhuǎn)變。“數(shù)據(jù)滲入度很高，所以現(xiàn)在很多銀行都想去拓展自身業(yè)務(wù)場(chǎng)景。”陳沫表示。

    銀行擁有數(shù)據(jù)，也需要多維度數(shù)據(jù)。建設(shè)金融場(chǎng)景生態(tài)是許多銀行當(dāng)下正在探索的一條出路，背后最重要的一個(gè)要素就是數(shù)據(jù)。

    “相比工業(yè)經(jīng)濟(jì)時(shí)代，供給與需求是相對(duì)分割的環(huán)節(jié)。在AI新時(shí)代，很多供給、需求、消費(fèi)是重疊的，因此場(chǎng)景建設(shè)格外重要。”劉珺判斷，“對(duì)金融機(jī)構(gòu)而言，最難的是場(chǎng)景。技術(shù)是基礎(chǔ)，場(chǎng)景是關(guān)鍵。”

    浦發(fā)銀行行長(zhǎng)潘衛(wèi)東近日在2021世界人工智能大會(huì)上表示，場(chǎng)景是當(dāng)下浦發(fā)銀行較為聚焦的概念之一，該行去年提出的構(gòu)建全景銀行就是基于場(chǎng)景去考慮的。他表示，場(chǎng)景的背后就是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，“這與銀行傳統(tǒng)的靠產(chǎn)品、靠流程、靠管理，完全是兩個(gè)概念，所以我們對(duì)數(shù)據(jù)層面做了底層級(jí)的思考”。

    “隨著用戶消費(fèi)習(xí)慣改變，銀行傳統(tǒng)的生態(tài)和場(chǎng)景越擠越小。”一家大行金融科技部人士表示，“目前來(lái)看就兩個(gè)辦法：要么自己搭場(chǎng)景、建生態(tài)，把線下資源搬到線上，把原有的存貸匯，拓展到衣食住行、教育、醫(yī)療等等，做成平臺(tái)，走出去；要么就和生態(tài)好的平臺(tái)合作，對(duì)方的生態(tài)資源和我方金融服務(wù)資源互補(bǔ)。”

    這也帶來(lái)一個(gè)挑戰(zhàn)。“銀行為了提高對(duì)業(yè)務(wù)的適應(yīng)性和專業(yè)性，核心系統(tǒng)越來(lái)越少，業(yè)務(wù)系統(tǒng)越來(lái)越多，這也帶來(lái)‘煙囪效應(yīng)’，不同系統(tǒng)有不同的數(shù)據(jù)庫(kù)，不同的數(shù)據(jù)庫(kù)保存不同的客戶信息，銀行內(nèi)部如何打通這些信息其實(shí)也是一大難點(diǎn)。”上述人士表示，“有的銀行很早就在做系統(tǒng)整合，有的才剛起步。”

    這一過(guò)程中，數(shù)據(jù)安全技術(shù)的迭代進(jìn)化將一直并存。“從搜索引擎到人臉AI模型，場(chǎng)景越多，數(shù)據(jù)種類越多，技術(shù)越復(fù)雜，數(shù)據(jù)安全的挑戰(zhàn)肯定也就越大。”資深安全專家、極度科技創(chuàng)始人丁楊向記者分析。在他看來(lái)，“已經(jīng)很難只靠一套產(chǎn)品就能完全覆蓋所有數(shù)據(jù)安全場(chǎng)景，而是需要一個(gè)不斷演化的系統(tǒng)性組合。”