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中国信通院发布首份隐私计算应用报告,RealAI多案例入选

2021.11.19
AI治理研究院
专家视点
来源:AI治理研究院

11月18日,2021年(第七届)中国互联网法治大会正式举办。会议期间,中国信通院正式发布《数据价值释放与隐私保护计算应用研究报告(2021年)》。瑞莱智慧RealAI作为信通院可信委员会的发起和成员单位,深度参与了本次研究报告的撰写,提供多个金融场景应用实践案例,为金融领域落地隐私保护计算提供实践参考。

 

活动现场

 

在日趋严格的合规监管、日渐强化的政策引导的背景下,隐私保护计算为有效打破数据流通壁垒、促进数据价值释放提供了最优技术解,目前在金融、医疗、政务等领域已具有初步的应用探索。但同时由于技术和解决方案不够完全成熟、产业落地缺乏参考等因素,隐私保护计算技术尚未实现规模化的应用,在产业化的过程中仍面临诸多挑战。

 

作为国内首份关于隐私保护计算应用研究方向的报告,本次报告从产业视角切入,对隐私保护计算如何助力数据价值释放及对实际业务场景的应用价值进行探讨与探索,同时围绕完善政策法规体系、强化标准化指引、鼓励技术创新发展、提升数字安全素养等关键内容,为破局隐私保护计算技术应用困境及最大化的释放数据价值提供解决思路。

 

《数据价值释放与隐私保护计算应用研究报告(2021年)》

 

从应用场景来看,金融、医疗、政务是当前隐私保护计算技术应用的三大场景。尤其在金融智能风控场景,大数据风控正逐渐成为金融科技赛道的核心,数据成为影响风控能力的核心,隐私保护计算因此具有天然的应用必要性。作为隐私保护计算领域的代表厂商,瑞莱智慧深度参与了该报告的撰写,详细阐述了“纵向联邦的银行交易反欺诈案例”与“中小银行间横向反欺诈建模和黑名单共享案例”两大应用案例。

 

瑞莱智慧合伙人刘荔园表示,在风控反欺诈场景中,随着跨行业欺诈成为常态,金融机构基于自身数据构建发欺诈模型难以有效识别。尤其中小银行的风控技术和经验相较于大行更处于劣势,积累的黑名单和欺诈样本普遍不足。所以,银行等金融机构为提升风控效果,通过需要补充外部数据作为交叉验证或联合建模,提升反欺诈能力,但这一过程受到数据合规的挑战。隐私保护计算则通过实现“数据不出库、模型多跑路”,最大限度的解决金融机构的数据共享与使用需求。

 

瑞莱智慧隐私保护计算平台RealSecure

 

目前,瑞莱智慧与多家金融机构展开合作,提供“平台+数据+服务+场景”的一体化隐私保护计算解决方案,基于业内首个编译级隐私保护计算平台RealSecure,搭建维度丰富的数据市集,同时提供建模服务与智能营销、智能风控的场景咨询服务等全方位业务赋能,帮助企业安全合规的实现跨行业数据链接,实现数据价值释放。