数据不出库也能“画像”，银行如何识别“高危客户”？｜数据新价值⑥ “金融、互联网等企业积累了

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“金融、互联网等企业积累了很多数据，但始终较为封闭，数据也只是为自己所用，而未来则是通过合规的数据流通方式发挥多方数据价值。 ”星云ClustarCEO陈沫说。
以金融为例，数据的价值贯穿于个人征信、公司估值等场景，同时，金融行业的智能风控及反欺诈均需要结合大量其他数据才可以实现。目前，星云科技推动隐私计算在银行落地，实现数据“可用不可见” ，在保障原始数据不用出库就能保障建模计算获得有价值的结果。
在星云看来，隐私计算并非单一技术，而是多种技术路径的综合使用，不仅包含软件算法，也包括硬件环境。
帮助银行识别“高危客户”
在国家和银行积极推进普惠金融政策落实的当下，银行因缺乏大量可信数据的支撑，而无法对用户进行精准评估。
借助隐私计算，可以将不同金融机构的数据以合规、安全的方式做模型训练，从而激发一些新的应用，例如能够扩充金融业务的可信数据源的范围，帮助银行在做信贷风控评估时提供多特征维度的用户数据，加深对用户的进一步认知。
在陈沫看来，互联网是数据驱动的产业，特别是在金融行业，数据驱动更加明显，例如过去要去网点办理业务，现在通过App就可以办理，也有像微众银行完全取消了线下网点。

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隐私计算已经应用于信贷风控中通讯员/受访者星云科技供图
“银行内部的数字化、用户画像能力都在提升，银行某种意义上成了持金融牌照的科技公司。而随着银行比拼用户经营能力，很大程度上取决于风控体系，即客户在申请信贷时，银行能否提供相应的画像？”陈沫说，未来，以银行为代表的机构会越来越强化线上获客能力，这加深了对数据全生命周期的管理。
陈沫说，银行在贷前、贷中、贷后都会有精细化运营，客户在银行贷了一笔钱，这笔钱在其他银行来说是不知道的，那么，其他银行只有借助外部数据才能进行风险预测，展开异业合作是必然的。
“比如我去银行申请一笔信用贷，银行就会非常关注你在工商、社保等数据，那么银行就可以判断，到底借款多少、是否会逾期等等。 ”陈沫说。
也有个人通过手机App下载了多个借款App ，从不同的渠道进行了贷款，这对银行来说属于高危客户，甚至存在欺诈，但银行并不掌握这些数据，而是掌握在手机应用商店手中。
应用商店也可以将这笔数据“变现” ，但是如何把数据输出给银行？“当然，应用商店不可能将这些数据直接给到银行，只能在用户授权的情况下，将这些数据的建模结果给到银行，银行看到的是一份客户画像。 ”
成为一家做标准的企业
尽管企业和机构都将数据视为战略性资源，但实际上，在涉及数据共享时，就“沉默”了。
这也导致数据割裂成孤岛，互不相通。面对数据难以共享的困境，隐私计算能够使得数据不出库即可合规地进行模型训练，为数据安全流通提供有效技术路径。
甚至，很多是维度低、样本少的小数据，要联合这些数据进行模型训练，或成本过于昂贵，或因难以合规，而被企业机构们“束之高阁” 。
因此，激活数据价值潜能、实现创新的数据服务应用的基础条件是从根本上解决数据安全共享的基础建设问题。

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除了安全，行业也需要大算力通讯员/受访者星云科技供图
在陈沫看来，隐私计算是一个多方参与的事情，因此核心是数据互通，而推动数据治理，标准必须先行。
“未来这个行业会有两类企业，一类是做标准的企业，第二类是按照标准做闭源系统，我们是第一类。 ”陈沫说，数据流通必然是成网络状，多方共同参与的结果，如何做到技术实现的公正透明、互通性，开源及标准化才是最快的行业进化路径。
今年3月， IEEE标准委员会(SASB)宣布，联邦学习国际标准(IEEEP3652.1)正式通过，星云是发起单位之一。星云可提供超高算力支持，助力突破密态数据计算与密文传输的限制。
在建立标准的同时，陈沫认为，还得推动行业降低使用门槛。对此，星云将目光瞄准了技术开源。