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      光大科技向小佳博士:關于聯邦學習落地"臨門一腳"問題的思考與探索
      發表時間:2021年11月10日 17:14 來源:新科技 責任編 輯:麒麟

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      分享嘉賓:向小佳博士 光大科技 副總經理

      出品平臺:DataFunSummit

      導讀:我是來自光大科技有限公司的向小佳,我們團隊一直在為光大金控集團的協同和數據共享在持續不斷努力。我今天將結合聯邦學習落地“臨門一腳”的問題,以及業務上的一些思考和技術方案,跟大家做一些交流。


      主要內容包括:

      ▪ 首先是監管背景,簡要介紹現在的監管態勢。

       然后是針對法規上的嚴格監管,我們采用了哪些技術手段來緩解相關問題。

       接著是關于業務專家的激勵問題,不論明文共享還是聯邦共享,能落地的必定是有業務價值的,要給參與推動共享的組織帶來效益,給業務人員以激勵。

       最后是技術上“最后一公里”的問題,我們也在研究聯邦的一些內核的技術,去年也做了一部分算法的革新,但是站在金控集團的角度考慮,我們希望能夠在近期內有一些效益出現,所以我后面會做一個小的演示,將技術上的一些難點向大家做一個介紹。

      01

      監管合規對金控數據共享提出新要求

      加強個人信息,尤其是金融信息的保護,保障數據安全成為必然趨勢

      合規對數據共享提出了新的要求,尤其是今年人行出臺了兩個法規,對個人信息進行保護。

      2020年出臺的規范是最多的,包括個人金融信息保護試行辦法,個人金融信息保護技術規范,金融消費權益保護實施辦法等等。大家看一下知道監管的態勢,尤其是,除了個人信息方面,其他類型信息保護其實是多頭治理的,國家秘密、商業秘密、公司治理、反壟斷,都有相應的法律出臺,網信辦在這方面也很有權威。

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      最后也給大家貢獻一個案例。原來大家都有一定的僥幸心理,但實際上在證監會執法時候是非常嚴格的,即便是加密的信息做了共享,還是會被證監會處罰,這件事情當時對我們的觸動也比較大。這個案例是基于證監會《證券基金機構信息技術管理辦法》(證監會令第152號)第34條,一家證券公司受到處罰。當時是銀證之間的合作,還是用了透明信息,也是被處罰了。所以從宏觀上看,政策趨嚴。

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      總結一下,在法律法規上,目前尚無明確的法規確定聯邦學習方式可以用于客戶隱私數據共享。但從當前強監管的態勢來看,其實聯邦學習或者是多方安全計算已經是一個必然,想要再用原來的方法來做數據的共享幾乎是不可能的,所以從法規上來看,聯邦學習是必由之路。

      02

      做到完全合規

      提出帶審計功能的聯邦學習,為證券基金經營機構的數據合規提供過渡解決方案

      首先我們來看怎么做到完全合規,尤其是證券基金機構。為了讓聯邦學習落地,我們提出了一個“加強聯邦學習的審計”的要求。其實這跟聯邦學習的內核并沒有太大關系,我們對聯邦學習的建模、算子、pipeline,其實沒有做任何改造,只是在聯邦學習的“最后一公里”之后,給業務機構提供一個基于區塊鏈或是其他系統的不可篡改的證據,方便讓機構的從業人員在做了聯邦學習的數據聯合以后,還能夠有一些材料和資料來提供給審計方,做法律上一些儲備。

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      舉一個最簡單的PSI的例子,聯邦學習RSA算法將用戶數據進行hash后,利用公鑰對用戶三要素哈希值和手機號進行加密,按需對加密數據進行統計計算,實現了152號令第34條“原始數據不出證券基金經營機構”的要求,并增加了審計環節——所有的數據提取都要留證,之后再傳給需求部門。

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      說起來這其實算是一個工程上的小改進,主要是為了做到完全合規,可以稱之為過渡方案。

      基于現在的技術手段,我們能實現三種方案:客戶的總量模型,可以做一些客戶的總量評分;PSI類客戶模型,即多家機構之間客戶協同的指標,還有區域客戶模型,能夠輸出一些粒度更細的模型指標,但依然無法精確到個體。所有的模型在做完以后都要留證,它主要是應對當前的過渡時期來做的一種折中。

      03

      逐步解決業務上的不愿

      落地場景是關鍵:智策-集成聯邦學習的風控

      狴犴-金控數據要素有償共享沙箱

      針對“業務上的不愿”,我們在風控策略里做了一些聯邦學習的集成作為試點。另外我們也提出了一個新的思路,從聯邦學習這個層面給予激勵,提供一個公平公正的數據流通平臺,在平臺上能夠把數據的貢獻能夠清晰的記錄下來,并且對數據貢獻方給予一定積分上的獎勵,促進業務方能夠真正加入到數據和聯邦學習的共享兩個環節中來。

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      首先是一個實例,是我們和某持牌消金公司的一個合作。它原本的風控引擎貸前貸中貸后的一些策略還是以規則為主,針對該消金公司想在集團內部拓展業務的場景,我們可以采用聯邦學習,在不透露客戶具體信息的基礎上為他們提供客戶準入、以及額度方面的規則與策略,同時也可以獲取一些抽象的客戶評分,指導其準入和授信。

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      另外一個案例,是向愿意擁抱聯邦學習的業務部門提供的一個激勵方案。在數據流通中,目前存在四個痛點:第一是數據權屬不明,需要一個公平公正的平臺來記錄數據的歸屬;第二是數據價格難判斷,所以我們參照市場機制做了一個有償的共享沙箱;第三是數據隱私容易泄露,安全難保障,這個是聯邦學習的拿手好戲,也是我們現在為什么提出多方安全計算的原因;第四是數據流通能力弱,這是一個商業的問題,需要一定的激勵機制。

      針對這四大問題我們提出了“狴犴”金控數據要素有償共享沙箱方案,其根本思想還是借助聯邦學習,把數據資產用聯邦學習做線上打包進行線上交割,為愿意擁抱數據共享的業務方提供一個公平公正的平臺,使他們的數據共享沒有后顧之憂,同時還能帶來一定的激勵。狴犴平臺使用區塊鏈來做激勵的定價,區塊鏈會產生積分,可以用于聯邦內的數據交換。

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      整體框架分為三個部分:狴犴有償共享平臺,采用互聯網架構,類似Pusher的消息分發機制;Quorum,做分布式賬本,一方面用于記錄有償共享的一些信息、生成電子合約,一方面用于聯邦的資產定價。我們發行了兩種積分,一種是穩定積分,另一種是用于激勵的促活積分;基于聯邦的引擎,我們目前選擇了FATE。

      以下是一個例子:如果銀行愿意和其他公司共享,可以把相應的加密數據資產拿來上架,系統會賦予其一個編號,自然也會有買方,雙方都采用穩定積分結算。如果購買的次數頻繁,供需關系會在平臺內引起流通量和價格的變化,自然會激勵賣方多放優質的數據上架。這也是聯邦的一個好處,數據資產是可以在線交割的,而不像黃金、原油可能需要線下交割。

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      有償共享平臺有如下特色:數據資產分為raw data、數據產品、數據模型等類型,都可以拿來有償共享;數據資產不出域,滿足監管要求;區塊鏈積分做記賬結算;上架的產品為數據資產使用權限,可以存在類似時效、次數之類的限制;采用雙軌積分制,穩定積分為聯邦資產定價,證券通行證的促活機制能夠讓稀缺的資源更加顯示出其價值;利用區塊鏈技術進行全生命周期的數據安全保證。

      以下是聯邦數據資產打包的一個例子。資產為某銀行的客戶數據,但是明文對外不可見,通過類似“撞庫”的方式提供收費服務,如果銀行的客戶信息可以增強買方標簽的說服力,就可以有償共享。在線平臺交割避免了很多線下操作的麻煩,例如談合同等等,但也需要形成一定固有的共識模式。

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      對于雙軌積分制。首先,穩定積分EBP來購買資產,EBP是由金控集團背書的穩定性積分,用于數據資產的共享激勵、積分通兌,可以實現出入金的KYC和反洗錢的一些風控策略,后期也可以做一些規則,實現穿透式監管。數據的交割任務同樣都在區塊鏈上面存證,這跟之前審計的想法是一樣的。

      EBST就是我們證券行通證,在穩定積分基礎上發行,它可以承擔全資源的證券化,解決融資難融資貴的問題,激發中小微企業的入駐平臺的積極性。

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      如果不是真正的數據使用者,也可以申請EBST,獲得收益分紅。在集團內的收益分紅其實就是數據的使用權,收益分紅會折算成穩定積分,穩定積分又可以去兌換更多的數據服務,形成一個內生的閉環。

      04

      創新緩解技術上的不易

      提出Federated AI Hub和前端聯邦推理的概念

      在技術上,我們創新了一些算子。在面對客戶的“最后一公里”方面,我們也有一些想法的創新,一個是聯邦推理的前端化,第二個是聯邦服務的SaaS化。

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      通常大家使用聯邦學習應該是右下角這樣一個模式,以local server為中心,我們對比左上角使用FedAI Hub的聯邦推理模式,它雖然沒有把聯邦訓練前端化,但實現了聯邦推理的前端化,把聯邦放在前端,同時有性能優勢,繞開了local server,用手機之類的硬件分擔服務器的負擔。

      以上是目前我們在金控公司內推廣遇到的一些痛點。

      05

      未來展望

      關注并期待業界的發展:

      ▪ 更成熟的聯邦學習工具鏈,開箱即用,學習成本低

      ▪ 標準的統一,使得跨平臺合作成為可能

      ▪ 金融級安全,安全算法,安全協議經得起推敲

      ▪ 更多輔助合規的技術手段、工具(審計),助力法律盡快出臺

      ▪ 與區塊鏈的結合,建立公正、公平、合理的數據交易環境

      ▪ 更多數據資產上線聯邦平臺

      今天的分享就到這里,謝謝大家。

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