北京2023年6月26日 /美通社/ — 结语：个人隐私排序（Privacy Computing），早已成为金融创新应用领域的热点话题。从反诈、风险防范，到顾客洞悉、精确肖像、定量可视化，随着消费需求和相关政策的双轮驱动，个人隐私排序在金融创新金融行业的应用应用领域正快速铺展。在这背后，金融创新机构须要构筑服务平台个人隐私排序网络平台，让个人隐私排序新应用应用领域与新底座融为一体。
日前，2023年佩吕桑金融创新金融行业顾客研讨会成功举办，会上做为兴益的数千万级合作伙伴，可真甲控制技术副总裁黄迁表示，个人隐私排序在金融创新金融行业的应用应用领域日益广泛，但这些应用应用领域只是”Barneville”，在水面之下须要更为强大的INS13ZD和统计数据底座。
可真甲控制技术副总裁黄迁
为了大力推进个人隐私排序与金融创新业务情景的融合，打破统计数据孤岛、释放出来统计数据商业价值，促进多番市场主体的统计数据协作，可真甲联手兴益，基于第三代伺服器和储存构筑了大统计数据个人隐私排序网络平台，解决了统计数据协作排序过程中的统计信息安全可靠和个人隐私保护问题。
个人隐私排序 促进金融创新统计资源共享资源和运用
个人隐私排序，是当前业内的热点话题，在金融创新风险控制、党务大统计数据、医疗该药研发等关键应用领域产生重要影响，从而促进了位数经济的产业发展。当中在金融创新应用领域，个人隐私排序使得金融创新机构能够将机构内外更大覆盖范围的统计数据联手起来进行分析应用应用领域，给金融风险控制与精确营销带来捷伊变革。
第二层总体规划各方面，国家对个人隐私排序早有布局。根据新筑2022年1月下发的《金融创新信息技术产业发展总体规划（2022-2025年）》，明确提出要”以推进金融创新统计数据基本要素应用应用领域为依据，以加快大力推进金融创新机构位数化转型为主线”，从完善信息技术治理体系、打牢位数基础底座等各方面精确加码。总体规划还将”充分释放出来统计数据基本要素创造力”做为六项重点工作之一，当中在促进统计数据科学规范共享资源各方面，《总体规划》明确提出在控制技术各方面，积极应用应用领域多番安全可靠排序、联邦学习、脉冲响应个人隐私、联盟链等控制技术，探索建立跨市场主体统计信息安全可靠共享资源个人隐私排序网络平台，在保障原始统计数据不出域前提下规范开展统计资源共享资源应用应用领域，确保统计数据可视化安全可靠、使用合规性、覆盖范围受控，实现统计数据可用不可见、统计数据不动商业价值动。
国内个人隐私排序金融创新应用应用领域情景
目前，中国金融创新个人隐私排序主要应用应用领域在产品营销（占比22.6%）和授信风险控制（占比56.1%）各方面，两者占比约为80%。
当中在产品精确营销情景，金融创新机构通过个人隐私排序网络平台使用同态加密、秘密分享等多番安全可靠排序控制技术，将银行内部统计数据与政府、互联网企业的外部统计数据融合，在保证”行内统计数据不出域”的情况下进行信息升维与特征融合，从而输出”排序结果”，绘制精确的用户肖像，助力产品精确营销，提升拓客效率。
此外，个人隐私排序还可以用于金融创新风险控制应用领域，解决了单一金融创新机构自有统计数据量小、统计数据维度不丰富、可视化样本数量不足的问题。例如，国内一家银行利用自身及其合作方的统计数据来共同提高模型的有效性，在保护用户个人隐私和统计数据安全的前提下，基于个人隐私排序框架开发风险控制模型，提升独立风险控制能力，通过多番统计数据的安全可靠协作将模型 KS 值提升12%-23%（KS 值普遍用于评估风险控制模型的效果，数值越高则意味着模型精确识别风险的能力越强）。该模型识别出超过14.5 万名高风险顾客，阻止发放数数千万人民币的高风险贷款。
“可用不可见”的个人隐私排序 须要强大的统计数据底座
如今，个人隐私排序方兴未艾，但在金融创新金融行业落地实践各方面，面临多源多态大统计数据融合和利用的挑战。
首先，个人隐私排序涉及到多元化海量统计数据、多种应用应用领域情景。一各方面，金融创新金融行业统计数据总体规模正在爆发式增长，统计数据类型、结构、载体、市场主体呈现出多元化产业发展趋势，且当中不乏重要的敏感信息。另一各方面，金融创新统计数据应用应用领域和需求情景也日益多样，大统计数据、云排序、人工智能等新兴控制技术在风险控制、研发、营销、监管等多情景得以广泛应用应用领域，丰富了金融创新机构的统计数据资产。
兴益G7INS13ZD网络平台
“我们在多元统计数据储存和排序各方面拥有全栈领先产品”，浪潮金融金融行业部首席架构师王雨田表示。上个月公司推出了第三代INS13ZD和储存网络平台，当中，G7INS13ZD网络平台支持最广泛的通用处理器和加速芯片，包揽46款新品，实现全INS13ZD业务情景覆盖；还有新推出的分布式储存AS13000G7，基于极简融合架构设计理念，能够以一套储存承载文件、对象、大统计数据、视频等多种统计数据服务，助力金融创新机构构筑”All In One”的统计数据底座。
兴益储存产品
其次，个人隐私排序统计数据流通环节多、流动能力强。从数据收集、加工、处理、汇聚融合到使用、报备，设计复杂的统计数据流转和产业链众多参与方，部分统计数据还面临跨境流转的挑战。”对此，我们和可真甲共同大力推进‘一云多芯战略，通过云网络平台对异构资源、多云环境进行统一管理和调度”，王雨田表示。
开箱即用 服务平台个人隐私排序网络平台产品
为了帮助金融创新顾客应对个人隐私排序应用应用领域中的统计数据挑战，解决统计数据基本要素高效共享资源与流动的挑战，最大化统计数据商业价值，可真甲联手兴益将各自优势汇聚融合，共同成立大统计数据隐私排序实验室，并推出了大统计数据个人隐私排序网络平台，充分发挥各自资源优势，促进个人隐私排序加速产业发展。
可真甲和兴益联手打造的大统计数据个人隐私排序网络平台采用”蛋糕式”的分层解耦架构——当中，在硬件部署各方面，网络平台基于微服务或K8S容器化部署，支持多种操作系统、主流统计数据源和统计数据服务，支持本地部署专线接入云，可灵活纳管兴益的CPU集群、GPU集群、储存集群、网络设备等硬件设施。在基础层，可真甲的大统计数据个人隐私排序网络平台支持横向、纵向联邦学习，实现多种情景下统计数据源互联互通，确保原始统计数据不出域，统计数据输入、运算、结果输出全流程密态保护。网络平台层，可真甲采用图形化界面操作便捷、使用门槛低，可以简单高效地完成可视化、统计、服务部署任务。同时，网络平台提供多种模型服务接口，支持信用评分卡、申请平分卡、额度定价、黑白名单、用户肖像、营销模型等丰富的个人隐私排序应用应用领域。
黄迁表示，通过该网络平台确保各参与机构在不泄露用户统计数据前提下，安全可靠合规性的进行统计数据合作，有效减低金融创新风险。此外，网络平台利用创捷伊分布式架构安全可靠连接合作企业，顾客可以通过网络平台的黑白名单共享资源、用户洞悉等功能实现精确化营销。
目前，可真甲联手兴益在伺服器、储存、云等产品线全面合作，在交通银行、光大银行、华夏银行等多个项目均有合作，市场规模一路呈上升趋势，最近一年双方合作规模突破15亿元，促进金融创新产业智慧升级，为产业智能化产业发展贡献力量。
