智能风控联盟

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全球FinTech年度创新案例出炉,同盾云图实力入围

当下,传统的金融风险防控手段面临多方面挑战,团伙欺诈导致风控难度急剧上升。基于专家规则和线性模型等传统风控手段,未将关联关系维度的风险因子纳入风控考量范围;单纯依靠“增加产品审核流程、全方位的人工调查比对”,导致成本居高不下且往往事倍功半,在风险防控的效率和效果方面都面临严峻的挑战。对此,同盾科技自主研发的“云图-知识图谱”平台,基于银行信贷类数据构建金融风控知识图谱,进行团伙欺诈及全局关系维度信贷风险评估。日前,同盾云图在某股份制银行的应用案例,凭借方案的先进性和实打实的业务效果在众多案例评比中脱颖而出,作为28个全球金融科技创新实践之一,被收录于《“数字经济+科技向善”金融科技创新实践2021》一书中。视频:某股份制商业银行全行级知识图谱案例该书收录的28个案例成果,涵盖了人工智能、知识图谱、区块链、互联技术、分布式等新技术在银行业、资本市场、基础设施建设及科技企业等场景的创新实践,广发银行“打造基于大数据AI技术的智能实时风控体系”、中国银联“云闪付高性能分布式账户体系”、同盾科技“知识图谱平台在银行风控领域中的应用”等案例入选。案例征集、遴选活动由国家金融与发展实验室等单位组织,金融科技50人论坛具体实施。入选案例呈现了金融机构、科技企业的探索与成果,为监管部门、金融机构和企业提供重要的参考借鉴,也可以为国内外相关院校的教学、科研提供鲜活资料,还可有效服务于我国金融科技的健康发展,向国际社会充分展示我国在金融科技领域的优秀实践。同盾云图-知识图谱平台包含自动化知识图谱构建平台、多态知识存储体系、智能知识计算框架、应用级产品套件四大核心模块。通过云图提供的平台、工具和产品,运用知识抽取、知识计算、语义分析等人工智能技术,深度结合业务场景,帮助银行高效、灵活、智能地从数据中提炼知识,构建、分析并应用图谱,赋能银行实现业务智能决策。
2021年12月1日
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同盾牵手华为,共话智能分析与决策助航中国企业全球化

“同盾科技希望做一家立足中国,影响世界的企业,这是我们出海的初心。同盾的技术已经在中国金融业得到验证,现在我们希望运用自主研发、国际领先的底层技术、平台产品及解决方案,帮助更多的国际客户解决数字化转型过程中的挑战;同时,非常荣幸牵手华为智慧金融伙伴出海计划(FPGGP),携手为新兴市场的繁荣发展做出更多贡献,”同盾科技联合创始人马骏驱表示。日前,作为华为智慧金融伙伴出海计划(FPGGP)首批7家理事成员单位之一,同盾科技在杭州承办“智能分析与决策——FPGGP11月主题活动”,邀请华为、天旦网络、Fintopia集团、长亮科技、中科软科技等22家企业,通过线上线下的方式,围绕后疫情时代全球数字金融发展机遇,科技赋能中国企业全球化,实现优势互补、资源共享、协同共赢等话题进行深入交流。同盾科技联合创始人马骏驱通过线上视频出席活动,在欢迎辞中对伙伴们积极参与同盾承办的FPGGP11月主题活动表示感谢;并表示,出海意味着打拼,中国企业首先要找准自身定位和差异化优势,快速响应市场变化,并做好长期艰苦奋斗的准备。与此同时,还要有很好的本地化团队,并与产业链上下游建立生态,合规经营、合作共赢。目前,同盾国际业务以新加坡为支点辐射亚太等全球市场,已成功落地到印度尼西亚、菲律宾、马来西亚、越南、印度和泰国等国家和地区,为众多国际客户提供本地化、定制化的服务。未来,在RCEP生效等利好的推动下,相信中国科技公司将在东南亚等海外新兴市场迎来更大的发展机遇。左右滑动查看图集活动现场,同盾科技副总裁徐斐、华为EBG全球金融业务部生态合作总裁宋丹萍、华为EBG全球金融业务部MKT与解决方案销售总裁胡康燕博士先后致辞。徐斐女士表示,同盾作为华为出海生态的一员,将从技术赋能、市场拓展、商机共享等方面促进伙伴之间凝聚共识,共同开拓市场。宋丹萍女士说,FPGGP伙伴间的合作前景可期,希望大家携起手来,披星戴月走向美好的未来。胡康燕博士表示,在金融、政企等领域,华为希望与有能力的合作伙伴发挥各自优势形成战略联盟,联手面向客户界面共创价值。当前,全球金融业进入数字化发展的快车道路,人工智能等技术的推动,“无接触”等需求的牵引,使金融业朝着数字化转型、场景化融入、生态化拓展、敏捷化组织等趋势加速发展。为了更好的拓展全球市场,华为于2021年6月启动华为智慧金融伙伴出海计划(FPGGP,Financial
2021年11月30日
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优化算法伦理,同盾参与发起行业自律公约

在网络文明建设发展过程中,算法技术在给互联网用户带来极大便利的同时,其偏向和滥用也引发了人们的担忧,如何通过优化算法伦理推动技术的综合治理,为网络强国建设助力?《互联网信息服务算法应用自律公约》(以下简称:《公约》)的发布为破解这一课题提供了有益探索。由国家网信办旗下中国网络社会组织联合会联合中国网络空间安全协会、人民网、腾讯、同盾科技等105家单位共同发起的《公约》于近日正式发布,旨在加强互联网信息服务行业自律,引导平台及企业担当社会责任,促进算法应用向上向善,强化算法应用示范引领,推动用主流价值导向驾驭算法,助力共建算法良好生态。算法(Algorithm)是指解题方案的准确而完整的描述,是一系列解决问题的清晰指令,算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。算法不仅是信息技术的重要要素,也是网络空间治理的关键课题。《依赖代码:算法时代的利与弊》一书指出,算法的确能帮助我们处理大量数据,这将会带来诸多可见的与不可见的益处,如激发科学突破、提升人们的创造力和自我表达能力、创造新的便捷生活方式等;但在同时,算法的这些益处也伴随着诸多挑战,如削弱人类判断、算法偏见等各种不良后果。作为《公约》参与发起单位之一,同盾科技认为,科技企业应主动担当社会责任,优化算法伦理,让前沿技术充分服务于网络文明建设和网络强国建设。为此,同盾科技从自身实践中来,到行业发展中去,积极推动网络技术文明、网络精神文明、网络制度文明建设,为行业的健康良性发展贡献力量。《公约》从算法伦理和网络文明建设的角度对算法的技术主体提出了新的要求,强调各相关平台要:严格遵守国家相关法律法规和政策文件,落实指导意见要求,积极践行社会主义核心价值观,严守法律法规;强化主体责任意识,建立算法治理机制,落实算法治理措施,落实主体责任;保障个人知情权、选择权以及用户群体合法权益,切实解决维权难现象,维护个人权益;防范算法应用安全风险、信息内容安全风险以及算法数据安全风险,筑牢安全防线;促进信息推荐公平、流量有序、商品价格公平和订单分配公平,促进算法公平;在设计研发、算法应用、算法管理等方面,推动创新发展。同盾科技相信,《公约》的发布将有助于推进网络文明建设,通过用机制指引技术,深化网络生态治理,营造更加健康、有序、安全的网络空间。你可能还喜欢隐私计算背后“隐形人”:数据安全与应用,其实是对好CP同盾参编报告发布:为政务数据开发提供参考架构案例
2021年11月29日
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同盾科技余旭鑫:中小银行数字化转型具备后发优势

来源:《银行家》杂志由《银行家》杂志社主办的“中国金融创新论坛”暨2021中国金融创新成果线上发布会在京召开,本次论坛主题为“银行数字化转型:路径与策略”,在主题“中小银行数字化转型的实践探索”的圆桌论坛环节,同盾科技副总裁、同盾咨询总经理余旭鑫进行
2021年11月26日
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隐私计算背后“隐形人”:数据安全与应用,其实是对好CP

美国马里兰州,曾有毒贩藏在废弃房屋中,用LED灯种植大麻。警察没有证据,无法进入房间搜查。但很快他们找到办法,利用供电公司数据,分析住户用电量和用电模式,帮助锁定犯罪现场。这是新时代的警匪故事,故事背后我们的世界早已被数据填充。作为新时代的石油,数据不仅可以抓捕毒贩,还可以帮助提高医疗诊断准确性;帮助零售商实时掌握市场动态;帮助城市交通顺利运转……正因如此,从2020年起,数据作为一种新型生产要素,被写入中央文件,与土地、劳动力、资本、技术等传统要素并列为要素之一。如同其他流转不停的生产要素,数据同样要流转起来,其价值才能真正发挥。然而,数据在流转过程中,在产权界定、市场配置、保护模式等方面存在待解的问题,而其中的关键之一,就是如何确保隐私安全。没有这个前提,数据的价值便只能停留在纸面上。喧嚣之外,一群从业者,正通过一把名为“隐私计算”的钥匙,让数据真正安全流转起来。开启数据安全流转同盾科技是国内较早布局隐私计算的科技企业,其合伙人、人工智能研究院院长李晓林教授经常用金融来说明数据流通的必要性。“金融就是价值在时间和空间中的流通和交易,今天我贷出一块钱,现在的价值和明天的价值是不同的,数据也与之类似。例如电网数据,对电网企业本身价值有限,但如果用来做中小微企业的信用分析,价值会放大很多倍。”在隐私计算领域,李晓林教授也被行业媒体称为“联邦学习三剑客”之一,华人教授中他在隐私计算、联邦学习、可信AI等方面积累了十多年的科研和产业经验,是国内可信AI的发起人之一。“数据沉淀不动的话,就会过期失效,其实是一种浪费。数据一定要以某种安全方式流通起来,才能发挥他应有的价值。”李晓林教授说。他和团队正从事隐私计算研究,这群隐私计算背后的“隐形人”,试图通过技术手段,实现数据安全流动,既能够保护个人隐私,又能够利用数据完成计算、学习、建模和推理决策。同盾人工智能研究院联邦生态总监艾萨克,主要负责知识联邦商业化落地和生态构建,他介绍,同盾以隐私计算技术为基础,推出的工业级应用产品智邦平台,能够将数据要素保护起来,安全使用数据,切断数据转移,不需要转移原始数据,也不需要将数据汇聚到科技公司或者互联网巨头,实现了数据的安全、隐私保护,又能够发挥数据价值。“例如,如果一家银行要放出贷款,通过智邦平台,可以借助不出本地的多方数据,从多个维度对客户进行分析,并给出信贷估分,而不用向像传统模式那样,将客户数据完全收集到后台,既增加了流程,又加大不必要的泄露风险。”艾萨克说。智邦平台的实际落地效果,也确实证明了隐私计算技术可以帮助数据密集型商业活动提高效率。经由隐私计算,客户能够以安全的方式,安全使用更多的数据。“以某金融集团旗下公司为例,金融行业对数据安全性要求较高,一个集团的不同分公司之间,数据都是无法共享的。借助智邦平台,同盾帮助集团母公司和子公司之间进行数据流通,最终集团子公司的营销效率提升了300%。”艾萨克介绍。为方便多方合作,同盾在智邦平台中还加入了数据接入标准化和数据安全交换协议,可以让数据提供者轻松地进行联邦合作。一切看起来似乎很简单,但实际上隐私计算并不是一种单一的技术,而是一套包含人工智能、密码学、数据科学、分布式系统等众多领域交叉融合的跨学科技术体系。技术机制上,隐私计算主要包含了三大技术流派,分别是多方安全计算、联邦学习以及可信执行环境。而同盾的智邦平台,则是依托融合了隐私计算主要流派的知识联邦理论体系搭建而成。以知识联邦理论体系为基础,同盾是国内第一家构建了隐私计算完整技术生态的科技企业。全新框架“离子键”李晓林教授介绍说,中国的隐私计算研究从一开始就是和国际同步甚至是领先的。宏观层面,《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》等一系列法律的出台,倒逼企业在数据采集、使用、流通全环节中重视及投入数据保护,隐私计算行业也因此迎来重大利好。微观层面,以互联网公司、大数据公司、金融科技公司和隐私计算创业公司为代表的玩家相继入局,共同推动隐私计算技术的发展,行业生态已经初具规模。尽管如此,隐私计算离大规模商业化落地仍有一段距离。现阶段,隐私计算在实际应用中,如何平衡安全与性能、以何种商业模式落地,乃至监管、市场认知都面临待解的问题。对应用方而言,隐私计算因为使用加密系统,计算速度比明文计算要慢。2021年5月,中国信通院云大所所长何宝宏在公开场合表示,2020年隐私计算整体速度比明文计算慢约25倍。拥有十余年模式识别、机器学习、深度学习研究经验的同盾隐私计算算法组负责人Doris表示,使用隐私计算,往往意味着面临效率与安全的取舍。为了将这一影响降至最低,同盾智邦平台对数据进行分层次分等级处理,通过机器学习方式,对不同等级数据采取不同程度的技术操作。“此外,同盾为智邦平台打造了一套全新的轻量级联邦通信框架——离子键,作为同盾知识联邦的底层基础设施,它可以大大提升联邦算法的性能,将联邦模型训练时间压缩至原来的六分之一,并能大幅减少服务器资源需求,降低联邦平台部署时间,进而全面提升交付速度。”技术本身之外,数据本身的敏感性与脆弱性,也在影响着隐私计算的落地。艾萨克介绍说,隐私计算技术落地的前提,是要说服所有人安全共享数据。很多时候,为了向客户说明自家产品的安全性,他要从物理安全讲到网络安全,再从数据安全讲到应用安全,甚至要给对方技术部门发去论文解释说明。即便如此,有些客户还是会担忧,隐私计算是否真能满足他们的合规需要。现阶段,在隐私计算中,哪些数据流通、哪些必须拿到授权、拿到什么层级的授权、获取授权的法律条款怎样才是合规的,各方的理解也都有差别。“目前为止,还没有一个真正的行业标准。”艾萨克解释说,他们能拿来说服客户的,是通过几个隐私计算的央行“监管沙盒”项目和标杆客户案例。为此,在不断完善智邦平台同时,同盾隐私计算团队一直在积极推动相关标准的落地。《基于多方安全计算的数据流通产品技术要求与测试方法》(修订版)、《基于可信执行环境的数据计算平台技术要求与测试方法》以及《联邦学习金融行业应用指南》等标准和规范中,都有同盾隐私计算团队成员的身影。这也是整个隐私计算行业一直在努力的事情,共同完成市场的普及教育,推动隐私计算发展。在竞争中持续进化尽管仍存在障碍,但不管是从政策上、市场上、客户需求上,隐私计算的大幕都已拉开。根据甲子光年《2021隐私计算行业研究报告》,隐私计算自2019年以来受到资本市场密切关注,截至目前获百亿美元级融资,平均每起融资数千万元。Doris认为,如何促进隐私计算不断完善发展,业内基本已经形成共识:以面向产业竞争的市场竞争机制,在推动隐私计算应用不断落地同时,推动隐私计算技术发展。在同盾隐私计算团队,这样的理念深入人心。例如Doris虽然是技术人员,但同样与客户交流,参与解决方案落地。在她看来,如果只考虑算法模型,那距离隐私计算落实到产品上还有很大一段距离。为促进算法的工程化,必须和客户交流,参与项目落地。正因如此,几年来,同盾隐私计算算法组同学们,离客户越来越近。Doris参加的一次隐私计算客户项目中,同盾智邦平台的竞争对手包含了互联网大厂旗下平台、专门的金融科技公司等多类选手。现场竞标中,Doris和算法组同事才发现,项目测试用的数据量级之大,超出了想象,在计算资源有限的前提下,强行接入甚至可能让系统“卡死”;最后,算法组将采用“流水线”数据读取和计算分离、bagging+boosting的方式,解决了这一问题。项目最后十天,Doris和团队几乎住在了客户单位,每天早8点到,晚上12点回,每天及时根据客户需求调整方案。Doris说,那是一个很难得的机会,既能够和众多实力雄厚的友商同台竞争,也能利用远超平时的数据量和丰富的业务场景,进一步完善技术和产品。这些都是在办公室内对着屏幕难以得到的经验,而这些经验,最终都会汇聚到一起,共同推动隐私计算技术的整体进步。李晓林教授对隐私计算未来抱有充分信心,“随着法律法规的不断完善,数据隐私保护,会像现在电脑上的杀毒软件、防火墙一样,成为相关企业的标配。”但就像普通人不会记住杀毒软件和防火墙背后的程序员一样,大多数隐私计算从业者的名字,也注定默默无闻。他们是行业背后的隐形人,在数据洪流中,努力保护着普通人的隐私安全,也推着大时代故事的前行。你可能还喜欢金融科技公司入局咨询,如何完成“惊险一跃”?模型来了!银行业数字化转型效果将可实现量化评估央行就小微企业银行账户管理加砝码,这次有啥不一样?同盾马骏驱出席2021年亚太金融论坛:聚焦创新与包容
2021年11月12日
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同盾参编报告发布:为政务数据开发提供参考架构

“数据日益成为国家战略性资源,大量基础性、关键性的数据掌握在政府手中,这些数据是巨大的‘创新财富’,在保障国家秘密、商业秘密和个人隐私的前提下,加强政务数据共享、加快公共数据开放,深入开展数据开发利用,有利于释放数据红利、激发创新活力、创造公共价值……”——《政务数据开发利用研究报告(2021版)》由全国信标委大数据标准工作组、工信部中国电子技术标准化研究院、国家发展改革委国家信息中心牵头,华为、同盾科技等单位参与编写的《政务数据开发利用研究报告(2021版)》(以下简称:《报告》)于近日发布。《报告》立足数据中最基础性、关键性的政务数据,明确了政务大数据开发利用的重大意义,归纳了政务数据开发利用的基本概念、相关术语以及定义,并创新性的提出政务数据治理的目标和总体流程框架。凭借在智能政务、数据治理等领域的知识沉淀,同盾科技深度参与《报告》编写。据了解,《报告》将通过各省市工信厅和经信厅渠道,呈请各地大数据管理局等相关主管部门重点参阅,为政务数据的开发利用提供参考架构和技术体系。《报告》指出,政务数据治理的目标是通过构建公共数据端到端全生命周期的数据管理体系,形成统一的数据采集汇聚、共享开放、开发利用等过程的决策机制、流程和规则;基于高质量的数据,在确保安全合规的前提下,实现跨部门、跨业务、跨系统的数据流通。《报告》提出的数据治理总体流程框架包括共享交换通道、数据资源中心、主题联接和数据服务等部分,具体如下:同时,《报告》认为,高效的政务数据开发与利用,需要引入人工智能、区块链、可信计算等强有力的技术支撑。从政务数据开发利用的角度而言,人工智能将极大解决传统政府的效率缓慢、机构臃肿、部门协调和公共服务缺乏精准化等不足的问题,为构建高度柔性动态和为民服务的政府体系提供支撑。而可信计算思想在电子政务中的应用,将有助于建立相关机制实现可信终端与可信服务器的双向认证;实现安全的数据共享,基本解决信息孤岛问题。此外,《报告》还列举了国内部分地区政府开展政务数据开发利用探索所形成的优秀实践案例和典型应用。同盾科技协助唐山市建设的“企业综合金融服务平台”项目入选报告。近年来,同盾科技在中小微企业融资服务方面,充分发挥人工智能、隐私计算等新兴技术探索出一条新出路,有效解决金融服务中小微企业的信用风险、欺诈风险、规模经济等问题。通过构建政府引领,金融机构与中小企业广泛参与的平台,运用科技手段打通数据壁垒,形成信用闭环,实现信贷撮合,最终让中小企业和实体经济受益。例如,同盾协助唐山建设的“企业综合金融服务平台”充分发挥政府组织优势和技术创新优势,运用人工智能、大数据等技术对金融机构、政府机构内外部数据进行融合、加工、挖掘、建模和关联性分析;进行风控建模刻画企业画像,生成企业评价报告,解决中小微企业融资过程中信息不实、信用不足、信任不够等问题。平台具有数字化、智能化和集市化的特征,能有效拓展供给侧、扩大需求侧、完善管理侧。在这一过程中,又涉及到数据安全、数据价值应用等新课题。为此,同盾科技运用隐私计算、知识联邦等新技术确保数据“可用不可见”的同时,实现数据价值的提炼和知识的共享,让数据要素真正为金融服务实体经济发挥效益倍增的支持作用。党的十九届四中全会提出健全劳动、资本、土地、知识、技术、管理、数据等生产要素由市场评价贡献、按贡献决定报酬的机制。《报告》指出,这充分彰显了数据资源的重要性。加强政务数据共享,加快公共数据开放,深入开展数据开发利用,将有利于深入实施国家大数据战略、推动落实创新驱动发展战略,实现经济的高质量发展。你可能还喜欢案例
2021年11月11日
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案例 | “咨询+系统”,同盾助头部农商行信用卡业务实现长期价值

商业银行的信用卡业务进入精耕细作时代。近年来,某头部农商行信用卡业务聚焦服务能力建设与服务品质提升,特别是作为金融支持"三农"的区域主力军,在支持普惠金融、乡村振兴的背景下,不断探索创新服务模式,为农村经济发展提供更有力的金融支持。该行信用卡业务快速发展的另一个重要因素,是抓住了渠道线上化和业务数字化的转型机遇。但是,线上化和数字化也使该行业务面临着诸多新的风险和挑战;同时,监管机构对信用卡套现、异常流向资金及部分类别商户交易等事项要求银行不断加强管控力度,这些都对该行信用卡业务风控能力和管理能力提出更高要求。在此背景下,该行与同盾科技合作,同盾以旗下金融业务咨询品牌同盾咨询为先导,结合行方数据禀赋、业务渠道、产品特性等情况,为信用卡业务定制出适合线上发卡的业务流程及风控模型,并带动智能决策引擎系统落地应用,推动该行流程信息化与决策智能化转型进程,助力业务取得更大发展。这种“咨询+系统”的服务模式,也是同盾科技的独特优势所在,凭借深厚的技术背景、金融业务背景及咨询背景的综合性业务专家,既掌握先进的技术和方法,又熟悉中国金融业态,同盾科技根据客户的实际需求,为客户提供定制化的解决方案,成为客户数字化转型的战略伙伴。四大建设目标就这家农商行来说,同盾咨询专家入场调研后发现,该行不仅面临业务线上化、数字化转型所面临的“一般性”风险,也存在一些由于其业务特点所产生的“特殊性”挑战。具体来看,由于农业生产具有季节性特征,该行服务的很多农业经营业主和农户平常不缺资金,但在原料采购季会出现资金的临时性、紧急性、集中性需求,因此对风险管理提出更高要求。如果把信用卡全生命周期风控看做是一场马拉松战役,那么申请环节就是战争的最前线。为筑牢守好第一道防线,保障信用卡网申业务的平稳运行,同盾首先协助该行完善信用卡网申风险防控与决策系统的建设工作。同盾与行方专家经过对信用卡产品定位、准入客群、风险场景、风控流程、风险管理政策及模型目标等进行业务诊断,为项目确立了以下四个目标。打造信用卡网络申请反欺诈防线。引进前沿申请反欺诈技术和多维数据,通过各类技术手段的交叉运用,落实客户申请的真实性验证,保障在线合同的法律有效性,同时落实客户信息的真实性验证,防范欺诈风险。打造信用卡智能授信决策引擎。利用决策引擎及大数据,对申请客户予以精确定位,以授信决策模型和专家规则等方式,实现精准审批,形成客群全覆盖、决策智能化的体系方案。深化前沿风险管理技术转移。在贴合行方需求实际、开展定制化咨询分析服务的基础上,深化开展知识和技术的转移,帮助行方培养模型和策略的分析和管理能力,提升信用卡风险管理水平。满足监管要求。切实贯彻落实监管规定和内外部审计部门,对信用卡业务的系统化和智能化优化提出的要求。项目交付目标确立的同时,一个覆盖全流程、全客群的解决方案在同盾专家的脑海中业已成型。同时,行方未来业务发展也是一个必须被囊括进来的重要变量,该行信用卡业务下一个阶段的使命是品质服务,这也意味着同盾需要协助提供完善的“追踪服务”。目标确立,路径清晰。找位置、配资源、定节奏,同盾咨询、技术、交付团队就像三驾马车齐头并进,围绕项目发动“会战”。数据分析:首先通过分析行方存量持卡人的各种特征,同时借鉴同盾同类型合作客户的项目实践经验,梳理出后续业务发展及发卡政策优化方向;建立反欺诈模型/策略:结合行业经验与相关产品数据,基于专家团队风控经验以及行内历史数据的量化开发基础上,定制开发申请反欺诈策略+模型,反欺诈模型依据不同场景、数据源分类给出;流程设计与优化:针对行内现有的决策体系、内外部数据源、业务政策等,结合同盾同类项目实践经验,为行方设计了科学、高效的决策流,依托大数据技术进行风险把控和拦截,在降低人工参与成本的同时,提升业务层用户体验;差异化审批:对接丰富的授信数据源,建立授信决策引擎,制定相应的应用策略,形成智能化、差异化审批体系。作为系统的核心模块之一,同盾科技为行方部署的决策引擎,可以基于各业务场景的风控要求,配置对应的规则或模型进行风险的防控。引擎下所有的流程对于银行运营人员可见可修改,规则中所有的相关参数修改可通过视窗化、产品化的界面完成,无需进行代码的编写,且即时生效。对于行方业务人员来说,一旦发现了新类型的欺诈风险,或是自身业务个性化的风控需求,都可以配置新的规则或修改相应参数等方式来达成,从而实现风险事件的快速反应。此外,同盾除了提供行方所需的咨询和建模服务、信贷反欺诈决策引擎、模型运行平台等服务以外,还结合该行运营的需要,为行方客户营销、客户画像、价值挖掘、贷后管理所需的技术提出系统规划,确保行方在后续的业务拓展过程中,有成熟的行业经验和方案为业务保驾护航。项目效果项目为该行信用卡审批平台客户准入、客户额度等关键节点提供了高效的风险决策依据。系统对接上游的信审平台,对客户申请信息进行反欺诈判定,将判定结果为通过及人工审核通过的客户,输出至行方信贷决策平台,最终输出客户信用额度建议;系统下游对接信贷平台,将沉淀的数据统一整合后,数据入仓。项目上线一年多以来,经升级调优运行更加稳定,在不中断正常业务的情况下,实现了业务流程的优化和策略模型的迭代,打破了传统的阻断式部署模式,创新实现了决策模块的松耦合,灵活度更高,更便于后续的差异化风险经营及授信管理。从系统响应来看,全局服务可用率在99.9%以上,从全流程体验来看,自客户在网申平台完成申请提交,至完成全程自动化审批出具结果,全流程总时效平均控制在3分钟左右,显著提升了行方的业务效率和客户服务能力。此外值得一提的是,同盾凭借“云到端”贯通的优势,对行方进行了一体化赋能,私有云与公有云联动,做到模型定期更新和下发,共享全球欺诈和信用风险趋势信息。结语如果我们追寻区域银行跨越信用卡新旧周期发展的秘诀,会发现数字化的力量贯穿始终。当前各种信息都在佐证一个重要信号,信用卡业务已进入精细化管理、精细化运营的时代。对于创业探路者而言,正是重新定义目标边界,重塑下一个新阶段核心竞争力,回归信用卡业务初心的绝佳机遇期。本次合作,同盾帮助行方从全行视角出发,构建全流程、智能化风险管理体系,为实现银行信用卡业务长期价值的目标打下了坚实的基础。当下,该行正进入到发展战略转型期和深化改革攻坚期,随着各类新技术的融入,同盾将持续助力该行开创发展新局面,推动各项业务向纵深发展。你可能还喜欢金融科技公司入局咨询,如何完成“惊险一跃”?模型来了!银行业数字化转型效果将可实现量化评估央行就小微企业银行账户管理加砝码,这次有啥不一样?同盾马骏驱出席2021年亚太金融论坛:聚焦创新与包容
2021年11月10日
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跨境支付行业能走多远?把握这几个关键点很重要

点击上方“蓝字”,发现更多干货资讯。在全球疫情背景下,端对端、无接触的线上交易呈爆发式增长,据中国新闻社报道,仅2021年上半年,中国内地跨境电商进出口额达8867亿元人民币,同比增长28.6%。跨境交易融入更广泛的客户消费行为中,呈现高度“碎片化、定制化、线上化、数字化”特点,与之相应的跨境支付也逐步显现出“线上、小额、多笔、高频”的数字化特征,众多境内外知名科技公司纷纷加入赛道,驶向跨境支付市场的“蓝海”。
2021年11月9日
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同盾金融申请欺诈团伙挖掘技术获得国家发明专利授权

近日,同盾科技自主研发的“数据处理方法、装置、存储介质及电子设备”专利申请获得国家知识产权局的发明专利授权。互联网的飞速发展,使得在线的金融申请服务更加普及,典型的金融在线申请服务包括在线申请信用卡、在线申请贷款等。近年来,涉及信用卡在线申请的欺诈模式和手段不断变化,同时,随着反欺诈技术的进步,欺诈越来越难以由个体完成,而是通过团伙有组织地进行。信贷业务是商业银行等金融机构的主要利润来源,团伙欺诈也已形成一个黑色产业链,黑中介通过购买个人信息、和客户联合等手段进行欺诈。同盾全新专利正是为解决这一类问题而生,针对金融在线申请团伙欺诈问题,采用半监督学习方法进行建模,可以有效发现金融申请场景下的欺诈团伙。本发明中,技术人员首先基于业务样例统计获得多个关联维度的异常度属性,然后对待挖掘订单集合进行欺诈团伙挖掘:基于关联建立异常边,然后进行连通计算,接着对连通子图进行异常度计算,最后输出欺诈团伙。本方案中,最重要的方面是基于业务积累样例数据统计获得关联异常度,然后基于异常关联属性生成关联边并指定异常度阈值进行连通子图计算,最后是计算团伙异常度。本发明的团伙挖掘流程如下图所示。图:团伙挖掘流程本发明基于业务已标记样本之间多维度的关联,建立样本间的关联并量化关联的边权重,相对于一般的连通分量计算和专家经验权重设置,在样例的异常关联强度计算方面更合理并且可解释性强。本发明通过约束连接边权重来选取权重超过一定阈值的边,然后进行连通分量的计算,最后输出欺诈连通子图。相对于一般的连通计算,本发明通过调整边权重阈值从而发现更有可能是欺诈团伙的连通子图。本发明采用成熟的连通子图算法进行并行计算,相对于其他复杂的图算法具有更高的计算效率。相对于仅依据少量欺诈样例进行的标签传播计算,本发明从业务的角度可以发现更多的候选欺诈样例和欺诈团伙。本专利的处理方法,已在同盾的多家股份制银行、头部城商行等机构的咨询和实施项目中成功应用,后续也将会在更多银行及汽车金融等项目中应用。本发明专利完善了同盾知识图谱产品的信贷场景图谱建模方案,同盾强大的定制化团伙挖掘和建模处理也将会在更多客户和场景应用。你可能还喜欢金融科技公司入局咨询,如何完成“惊险一跃”?模型来了!银行业数字化转型效果将可实现量化评估央行就小微企业银行账户管理加砝码,这次有啥不一样?同盾马骏驱出席2021年亚太金融论坛:聚焦创新与包容
2021年10月29日
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同盾参与编写金融科技报告出炉:FinTech进入4.0时代

近日,由国家金融与发展实验室、中国社会科学院金融研究所与金融科技50人论坛(CFT50)牵头,联合中国支付清算协会、人民大学、浙江大学、同盾科技等单位编写的《中国金融科技运行报告(2021)》,在2021金融街论坛年会期间正式发布。2021年是金融街论坛年会举办的第十个年头。十年来,金融街论坛已成长为国家级、国际性专业论坛,被业界誉为“中国金融改革发展风向标”。今年的金融街论坛年会以“经济韧性与金融作为”为主题,同盾科技参与的“基于知识图谱的安全金融服务项目(广州)”“基于人工智能的辅助风控产品(杭州)”“基于大数据技术的渔业企业融资服务(雄安)”“基于知识图谱和流式计算的风险交易预警服务(重庆)”四项金融科技创新监管试点“监管沙盒”项目,作为金融与科技深度融合、协调发展的创新成果亮相这一国家级论坛的“中国金融科技守正创新成果专题展示区”。中国社科院国家金融与发展实验室副主任、金融科技50人论坛学术委员杨涛介绍,《报告》旨在系统分析国内外金融科技创新与发展状况、演进动态与市场前景,充分把握国内外金融科技领域的制度、规则和政策变化,不断完善金融科技的相关理论基础与研究方法。同盾科技基于自身在人工智能、隐私计算等领域的技术积累与实践探索,以及对金融数字化转型的深刻理解,参与《报告》编写。《报告》全篇主要包括五个部分:
2021年10月26日
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金融科技公司入局咨询,如何完成“惊险一跃”?

"金融科技公司入局咨询正成为行业风潮之一。作为第一家入局专业金融咨询的科技公司,同盾在多个细分领域发力,特别是在模型风险管理方面,已在国有大行中拿下“半壁江山”,在最优化决策等方面也已取得一系列突破,正在帮助银行实现“存量时代”的精耕细作。"我们正身处一个激烈变革的时代,数字化大潮之下,金融行业加速转型。金融科技公司凭借自身技术优势,以及对行业逻辑的认知,谋求更广边界,成为这次转型大潮的弄潮者之一。媒体报道显示,最近一年,至少四位拥有技术背景的高管从平安科技离职,与此同时,平安科技正大量招揽咨询人才,转道咨询服务的“野心”越发明显。事实上,试图转道咨询的金融科技公司不止平安科技,许多企业都在调整业务专家的配比,尽管某些专家不以咨询人才的名义出现,却执行着类似的职能。但更早之前,以金融智能风控起家的同盾科技已经入局咨询服务,成为国内首家孵化出咨询子品牌的金融科技公司。在同盾科技副总裁、同盾咨询总经理余旭鑫博士看来,金融科技公司布局咨询是大势所趋。但这并不意味着科技公司只要发力咨询就能万事大吉,从旧逻辑到新逻辑是“惊险一跃”,这一过程中,对行业大势的判断,对业务的理解和深耕,乃至冥冥中的运气,都将决定这一跃的成败。01
2021年10月25日
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模型来了!银行业数字化转型效果将可实现量化评估

据中国银保监会数据统计,2020年银行机构信息科技总投入为2078亿元,同比增长20%。同时,金融机构科技投入在营收中占比大幅提升,部分银行科技投入占比达到了4%以上。近年来,金融行业数字化转型进程加快,并在人工智能、大数据、物联网等领域不断加大技术投入与应用。然而,这些持续投入是否发挥了作用,如何对其进行评价?这一困扰金融行业问题,现在有了答案。日前,中国银行业协会、中国信息通信研究院牵头,联合国家开发银行、中信银行、广发银行等金融机构,以及腾讯云、同盾科技等科技公司,推出国内首份《银行业数字化转型投入有效性评价研究报告》(以下简称《报告》),填补了国内具备权威性、公信力的银行业数字化转型成效评价体系空白。中国银行业协会首席信息官高峰表示,《报告》形成的数字化转型投入成效“RIVER”指数模型和评价方法,将给银行业实施数字化转型、落实监管机构指导意见提供强有力的抓手。他说,中银协将推动RIVER指数模型在银行业的试点应用,并针对如何落地执行银行业数字化转型投入评价体系提出建议;同时,强调在进行数据采样、场景使用、指数结果发布等关键环节要确保严格遵守《数据安全法》《个人信息保护法》,坚持科技伦理、守正创新。据了解,《报告》将通过中国银行业协会呈送国内商业银行的管理决策层参阅,为银行数字化转型投入提供决策依据。管理学大师彼得·德鲁克有句名言:“If
2021年10月22日
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央行就小微企业银行账户管理加砝码,这次有啥不一样?

近日,人民银行官网发布《关于做好小微企业银行账户优化服务和风险防控工作的指导意见》(以下简称《意见》),就优化银行账户开户流程、提升银行开户服务透明度、加强银行账户风险防控能力、建立银行账户管理长效机制做出具体部署。人民银行表示,本次发文的主要背景和目的是贯彻落实深化“放管服”改革部署,优化营商环境,推进电信网络诈骗和跨境赌博资金链治理,切实解决小微企业开户难问题。从本次发文中不难看出,人民银行在持续加大对中小微企业帮扶力度的同时,强调了实现银行账户优化服务和风险防控两不误,是本次《意见》的核心思路。疫情以来,在国家统一领导下,金融体系深入开展商业银行中小微企业金融服务能力提升工程,中小微企业融资继续呈现“量增、面扩、价降”的态势。据人民银行9月发布的数据显示,截至2021年7月末,普惠小微贷款余额17.8万亿元,同比增长29.3%;支持小微经营主体3893万户,同比增长29.5%。与此同时,同盾科技解决方案专家梳理,《意见》从风险管理角度对中小微企业金融服务强化要求。例如明确在开户环节,银行应遵循“风险为本”原则采取差异化客户尽职调查措施;同时,《意见》指导银行强化账户全生命周期管理,要求识别并管控涉诈涉赌账户;此外,要求银行建立账户管理的长效机制。同盾科技解决方案专家认为,银行中小微企业融资服务,要考虑风险、收益,又要兼顾普惠的社会责任。银行贷款给中小微企业,是一个信用发现及风险量化的过程,银行必须贷款给符合标准的中小微企业,确保风险可识别、可计量、可管控,贷款可按预期收回,确保业务的可持续性。同时,我国金融业坚持服务实体经济的本分,人民至上的原则,中小微融资被赋予了普惠金融的深刻意义。“因此,银行在中小微融资服务这件事上,就要以风险管理为支点,平衡收益、普惠之间的关系,具体就风险来说,我们认为银行在这一过程中主要面临两种风险”,同盾解决方案专家表示:一是信用风险:主要是由于中小微企业的发展不确定性高,信息透明度低,作为债务发行人其违约或信用品质劣变导致银行资产损失或风险敞口变大;二是操作风险:伴随移动互联等技术与金融的深度结合,银行面临的外部欺诈风险呈现新特征,中小微企业银行账户也是涉赌涉诈团伙容易利用的管理薄弱环节。“因此,建议银行发挥数据要素的作用,既要用科技手段做出信用风险评判,有效识别中小微企业融资服务中的信用风险,也要用科技手段重塑银行账户管理机制和流程,防住恶意欺诈的可能,尤其是在赌博、电信网络诈骗呈现高发态势的局面下。”而针对本次《意见》的落实,同盾解决方案专家还建议,银行应结合过去几年出台的针对账户风险、涉赌涉诈、反洗钱的相关文件和会议精神深入落实,不仅是查漏补缺,而是建立长效机制,例如银发〔2018〕146号、银发〔2019〕55号、银支付〔2020〕49号,以及今年4月央行反洗钱重大升级,发布的人民银行令〔2021〕第3号文件,和人民银行打击治理跨境赌博“资金链”工作会议精神等。第一,银行要在开户端做好尽职调查,通过内外部数据整合、中小微企业准入评级,进行风险的初步判定和风险标签的标注,为账户的分级分类管理,风险的动态管控把好第一关。“这需要银行不断加强数据治理的能力。数据体系的有效构建起到的是料敌为先,精准施策的作用,包括风险情报、设备名单类、涉赌涉诈评分和欺诈模式提炼,近而使银行可以有针对性的布设名单、强特征规则、AI模型和图谱挖掘能力等。”第二,构建中小微企业&企业主双重画像,更加全面的识别信用及欺诈风险。“同盾在帮助银行做中小微企业融资风控的过程中,会帮助银行构建‘双画像’,基于不同的维度,企业的情况、企业主的情况、过去的偿付能力、历史涉案情况、信誉和收入水平,一起放到评估模型里,非常精准地评估这些企业的风险,在无抵押的情况下可以做到更多触达原来贷不到款的中小微企业。”第三,银行可以搭建涉及中小微企业风险的主题数据模型,有效支撑账户风险监测应用。从底层上,包括内部数据和外部数据;在此之上,从数据模型基础层、整合层及应用层,层层把控,针对中小微企业账户风险、欺诈风险、涉赌涉诈模型监测,则运用与之对应的风险主题数据集市。第四,建议银行加强中小微融资的事中风险防御机制建设,包括实时侦测和离线挖掘等手段,可通过三种方式进行风险识别:即名单的筛查机制,根据49号文的核查点和业务场景中典型特征构建出的强特征规则体系,以及机器学习沉淀出的典型案件或可以做弱特征交叉组合的机器学习模型,通过对用户行为数据的采集、清洗、加工,建立行为评分及欺诈识别模型,实现账户风险、交易风险的实时、准实时监测防控。第五,引入知识图谱技术,强化团伙性质的风险挖掘能力。通过对账户风险的布控,银行可以有效识别一些点状的风险;但是,针对当下高发的涉赌涉诈团伙作案,银行可考虑结合知识图谱技术,即基于数据分析、场景分析构建实体与实体的复杂网络,并将异常关系、风险特征模型作用于知识图谱之上,动态计算风险的传播路径、传播结果、影响因素,有效挖掘关联风险。最后,事后风险分析挖掘:对于风险识别的结果,要进一步做好动态巡检,沉淀风险特征库,通过关联分析、事后机器学习,进而进行账户级的风险管控。同盾解决方案专家解释:“整个方案的落地目标是呼应监管要求和满足业务风控诉求,帮助银行构建全生命周期的,针对中小微企业融资风险防控的长效机制。从前期的了解客户、风险识别、预防警示到交易控制,实时拦截欺诈风险、事件的处置与缓释、风险评级与分析等。”随着中小微企业融资服务的线上化,银行既要面临更加难以判断的信用风险,也要面对职业化、团伙化的欺诈风险,这就要求银行风险管理体系要匹配业务模式的变化。作为科技企业,同盾充分发挥数据智能,帮助银行建立端到端风控闭环,希望为银行和中小微企业创造更多价值。你可能还喜欢打击虚拟货币再升级,同盾建议金融机构这样做连续登榜!同盾科技蝉联“2021
2021年10月20日
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同盾马骏驱出席2021年亚太金融论坛:聚焦创新与包容

2021年亚太金融论坛于近日在北京举行。作为APEC框架下的重要合作机制,本届论坛以“共建创新包容的金融市场”为主题,同盾科技联合创始人、COO马骏驱受邀出席会议,与来自全球的300多名政策制定者、金融行业高管、学术机构精英围绕亚太地区的投资机遇、数字化与金融、信用体系与数据安全等议题展开交流。马骏驱出席2021年亚太金融论坛亚太金融论坛(Asia-Pacific
2021年10月18日
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同盾中标山东城商行联盟模型管理平台项目

近日,同盾科技中标山东省城市商业银行合作联盟有限公司(山东城商行联盟)AI中台建设-模型管理平台建设项目。凭借旗下核心软件产品“明模-模型平台”和模型风险管理咨询服务,同盾科技将帮助客户对标同业领先实践和监管最新要求,建设模型管理与监控预警平台,持续提升模型对业务的支撑能力,优化决策过程的定量分析,助力山东城商行联盟的数字化转型。近年来同盾科技在模型风险管理领域不断取得突破,先后与多家国有大型商业银行、股份制银行、头部城商行达成合作,树立模型风险管理领域的市场领导地位。本次合作,同盾将根据客户的实际需求,为客户提供定制化的模型管理与监控平台建设解决方案,推动数据分析资产管理流程化与模型监控智能化进程,助力业务取得更大发展,更好地服务各大城商行。山东城商行联盟2008年经原中国银监会批准成立,是目前全国唯一持有金融牌照的中小银行金融科技服务公司。联盟借鉴德国储蓄银行金融集团的发展模式,是我国中小银行抱团发展,谋求共赢的一种全新商业模式。目前,联盟共有15家城商行股东,注册资本5.022亿元,线上运营银行资产突破2.6万亿元。公司自成立以来,以提升成员行信息科技支撑水平和风险治理水平为重点,为67家成员行提供了持续、稳定、强大的信息系统支撑,引领成员行通过科技创新推动业务发展和转型升级。面向未来,山东城商行联盟正致力于打造赋能中小银行、开放共享的金融科技生态平台。同盾明模-模型管理与监控平台产品以模型全生命周期管理为切入点,运用自动化、可配置的工作流实现模型工作的集中化、自动化、流程化管理,从而帮助管理者站在全局高度形成决策。同时,同盾明模在山东城商行联盟的落地,进一步加强了同盾在多法人结构客户模型管理上的经验优势。掌握深厚的技术背景、金融业务背景和咨询背景,同盾科技的综合性金融科技专家团队,既拥有先进的技术和方法,又熟悉中国金融业态,已发展成为中国金融机构数字化转型的战略伙伴。你可能还喜欢打击虚拟货币再升级,同盾建议金融机构这样做连续登榜!同盾科技蝉联“2021
2021年10月15日
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打击虚拟货币再升级,同盾建议金融机构这样做……

国庆节前夕,央行等十部委发布《关于进一步防范和处置虚拟货币交易炒作风险的通知》(以下简称:《通知》),明确虚拟货币相关活动属于非法,要求建立健全应对虚拟货币交易炒作风险的工作机制,构建多维度、多层次的风险防范和处置体系。虚拟货币总体上分两类,一种以比特币为代表,其虚拟资产属性突出;一种是泰达币等稳定币,更多发挥支付工具作用。截至目前,比特币总市值达到约8000亿美元,稳定币整体市值已经超过1200亿美元。这两类虚拟货币都可以脱离传统金融机构的支付体系封闭运行,与商业银行和支付机构账户体系割裂,仅在兑换法币时产生联系。同时,其高度匿名性使之容易成为洗钱、资产非法跨境转移、跨境赌博等犯罪的工具。因此,虚拟货币引起了各国监管部门的广泛关注。同盾科技相关专家表示,从全球范围看,我国是较早关注到虚拟货币风险并采取有效措施的国家。人民银行会同多部门于2013年和2017年先后发文明确虚拟货币为虚拟商品,各金融机构不得开展虚拟货币相关业务。今年此来,人民银行、银保监会等部门进一步加大虚拟货币风险防范力度,并要求金融机构严格落实规定。就本次十部委发布的通知,专家梳理其要点,并给出金融机构如下建议:《通知》要点摘录
2021年9月29日
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连续登榜!同盾科技蝉联“2021 IDC中国FinTech 50”

50榜单”。同盾科技连续第二年入围该榜单,同时入选的还有工银科技、建信金科、京东云等行业知名金融科技公司。“IDC
2021年9月24日
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同盾科技:浅谈银行对公智能风险预警体系建设

助力金融行业信息安全从广东、浙江到河北,同盾三度入选央行监管沙盒项目
2021年9月23日
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同盾陈文:从风险管理视角,谈科技赋能中小微融资

“从风险管理视角看中小企业融资问题,应着力解决三方面内容:信用风险问题、操作风险问题、规模经济问题。要用科技手段防住恶意欺诈的可能,又要用科技手段做出信用风险评判,还需要用科技手段把平台化业务模式做出来,利用短周期、场景化、第三方增信等方式实现快速、精准的金融服务,”同盾科技合伙人、副总裁陈文在“2021清华五道口全球金融论坛广州峰会”上表示。由清华大学五道口金融学院、广东省地方金融监督管理局等单位联合主办的“2021清华五道口全球金融论坛广州峰会”于近日举办。多位来自政府部门、学术机构以及金融行业的专家围绕“新阶段、新理念、新格局”,就全球经济变局下改革与开放、金融助力实现“双碳”目标、科技赋能数字经济转型与金融创新等话题深入交流。国务院参事、中国银保监会原副主席王兆星在峰会上表示,新时期新发展格局下,中国金融业改革开放将迎来更多新机遇。在构建新发展格局中,在促进国内与国际市场相互联结和贯通、集聚和配置国内国际资源中,金融将发挥极为重要的枢纽作用。同盾科技合伙人、副总裁陈文从如何运用科技手段解决中小微企业融资难题的角度发表演讲,他首先分析回顾了我国普惠金融的发展现状与政策走势,并提出通过科技手段,构建平台化模式解决中小融资难题。中小微融资问题有“三不”“从2013年,党的十八届三中全会提出‘发展普惠金融’,国家倡导金融行业发展要特别注重于支持实体经济、支持中小微,到2015年国务院印发推动普惠金融发展的相关规划,金融创新一直没有停息去支持中小微的金融服务,”陈文表示。各国中小企业贷款余额占企业全部贷款余额比重得益于此,我国建立了具有中国特色的普惠金融体系。根据联合国经济合作与发展组织(OECD)《中小企业融资2020》对主要经济体的中小企业融资情况进行比较分析后发现,我国中小企业融资情况与融资条件总体处于世界较好水平。其中中国中小企业贷款占比为64.96%,远高于其他发展中经济体,也高于多数发达经济体;同时,信贷融资拒绝率为3.69%,也在样本国中最低。人民银行于今年九月发布的《中国普惠金融指标分析报告(2020年)》也显示,截至
2021年9月22日
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中德两国央行共商金融科技新疆域 同盾马骏驱受邀出席

作为2019年第二次中德高级别财金对话后,疫情之下中德两国间重要的财金高级别会议,中国人民银行和德意志联邦银行于近日联合举办“金融科技与全球支付领域全景—探索新疆域”视频会议。来自中德两国央行及政府部门、商业银行、金融科技企业、支付机构的代表探讨了金融业的数字化、金融业中的新技术、央行数字货币和支付行业前景等议题。马骏驱(右下)受邀出席中德两国央行视频会议(视频截图)中国人民银行行长易纲和德意志联邦银行行长魏德曼出席开幕式并致辞。中国人民银行副行长范一飞和德意志联邦银行董事会成员巴尔茨先生出席闭幕式并致辞。参与会议还包括来自德国财政部、中国人民银行数字货币研究所、招商银行、中国银联等中德金融领域官员及专家。同盾科技联合创始人、COO马骏驱作为特邀金融科技代表参与会议。中德金融高层对增长、创新、风险之间的平衡、金融领域的公平竞争、监管的高效管控,以及数字货币与跨境支付等话题广泛交换意见;同时指出,从长远角度看,科技与金融之间有着广阔的合作空间。马骏驱认为,人工智能、大数据等数字技术和数字服务给全球金融业带来大量新业态、新模式,为产业发展注入了新动力;然而全球数字治理体系尚未形成,数字货币、跨境支付等新兴领域高速发展的同时,数据安全、隐私保护等问题日益凸显,影响全球增长的平衡性与包容性。“为此,同盾科技在隐私计算领域提出了全新的理论体系,并且形成了系统的产品架构和技术生态”,马骏驱介绍,同盾科技通过联邦学习、知识联邦技术达到数据安全和隐私保护,打破数据孤岛,为金融机构提供有力的智能和安全保障。知识联邦首先将数据转化成信息、模型、认知或知识,满足数据不可见,再通过联邦的方式实现数据可用,实现“知识共创可共享”。此外,马骏驱表示,作为一家深耕企业服务市场的公司,同盾科技创业八年来始终保持独立第三方的定位,坚守科技向善。今天的同盾,已经把自己在人工智能、隐私计算等方面的技术能力,广泛应用在智能金融、智能城市建设、互联网业务安全等领域,为超过一万家客户提供服务。“同盾充分发挥连接器的作用,以降低客户风险、提升效率为出发点,解决金融机构之间资金和资产不匹配、信息不对称等问题,通过技术手段把这种连接能力转化为生产力,”马骏驱表示,“我们的创业初心始终没有变,始终希望通过科技的力量,让人们过得越来越幸福。”你可能还喜欢从广东、浙江到河北,同盾三度入选央行监管沙盒项目同盾马骏驱:政企银科四方联动,新思路破解中小微融资老难题同盾陈文:发展绿色金融,需建立“碳信任”风险评估机制同盾签约工银科技首批入驻“雄安人工智能算法开放平台”
2021年9月17日
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同盾科技与人民信息开展内容风控合作 助力金融行业信息安全

9月9日,同盾科技有限公司(以下简称“同盾科技”)与人民网信息技术有限公司(以下简称“人民信息”)签订内容风控业务合作协议,凭借双方在人工智能、联邦学习等领域的创新技术与专家资源,联合推出面向金融领域的新型内容风控产品,开拓内容风控新适用场景。随着数字化的发展,“金融+社交”正在成为银行、券商、保险等传统金融机构和互联网公司的一大发力点。基于金融产品社交化属性,所有模块的内容都可能成为有害信息的传播途径,UGC内容、PGC内容、第三方商户页面等数字内容存在迫切的内容风控需求。人民信息副总经理柴成茁表示,金融产品在面向用户的精准营销过程中,少不了各种信息作为黏着剂和催化剂,对内容安全提出考验。人民网是国家重点新闻网站的“排头兵”,在内容风控领域拥有超过20年的经验积累与能力沉淀,依托人工智能技术优势、高价值数据优势及审核经验优势,与同盾科技共同开发金融领域新型内容风控新产品,助力提升金融业务内容安全。同盾科技联合创始人、CTO张新波表示,作为国内最早探索智能化、数字化内容风控技术的科技企业之一,同盾科技通过“内容安全检测+行为检测”,构建“机审+人审+质检”闭环,为不同场景下的内容安全应用提供多元化服务。此次牵手人民信息,双方发挥各自优势,强强联合,瞄准金融行业内容风控智能化发展方向,融合技术、业务、产品研发,加强交流,共同发力线上金融生态建设。未来,双方将以践行社会责任为己任,通过前瞻性的创新视野与原创技术,构建领先的内容防御体系,净化金融数字社会环境,助力美好数字生活建设。你可能还喜欢从广东、浙江到河北,同盾三度入选央行监管沙盒项目同盾马骏驱:政企银科四方联动,新思路破解中小微融资老难题同盾陈文:发展绿色金融,需建立“碳信任”风险评估机制同盾签约工银科技首批入驻“雄安人工智能算法开放平台”
2021年9月16日
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从广东、浙江到河北,同盾三度入选央行监管沙盒项目

近日,中国人民银行石家庄中心支行公示河北省金融科技创新监管工具第三批创新应用。唐山银行股份有限公司、同盾科技有限公司和中博信征信有限公司联合申报的“基于大数据技术的渔业企业融资服务”等三个项目入选。这是同盾科技入选的第三个央行金融科技创新监管试点“监管沙盒”项目。此前,广发银行与同盾科技合作的“基于知识图谱的安全金融服务项目”,以及同盾科技与杭州银行联合申请的“基于人工智能的辅助风控产品”已先后入选广州市第一批与杭州市第二批监管沙盒项目。值得一提的是,这也是唐山市与同盾科技不断深化合作取得的又一成果,此前由同盾科技提供技术支持的唐山中小企业综合金融服务平台,疫情期间为唐山“春雨金服”惠企行动发挥重要作用。项目也被国务院作为统筹疫情防控和经济社会发展典型经验之一,予以通报表扬。科技助力乡村振兴金融科技创新监管试点“监管沙盒”是探索构建符合中国国情、与国际接轨的金融科技创新监管工具,在监管理念上划定刚性底线、设置柔性边界、留足发展空间,即“硬底、软边、不封顶”的方式为科技与金融的深度融合提供创新土壤。此前,北京、上海、深圳、重庆、雄安新区、杭州等多地先后公示了多个批次的创新应用,据行业媒体移动支付网统计,截至2021年9月6日,共有108个创新应用对外公示。通过一年多时间的试点可以看到,监管沙盒给金融科技的新产品、新业务、新模式提供了探索空间,促进企业更好发展的同时也为相关监管提供了双向互动机制。为了深入贯彻落实《中共中央
2021年9月15日
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同盾马骏驱:政企银科四方联动,新思路破解中小微融资老难题

“中小微融资难题,既是全国性问题,也在各地呈现出不同的痛点,牵涉的场景也非常复杂;但其中有一个共性:政府、中小企业、银行、科技企业四方实现联动,构建一个平台,政府牵头、银行参与,通过科技打通数据壁垒,形成信用闭环,实现信贷撮合,最终让企业和实体经济受益”,同盾科技联合创始人、COO马骏驱近日在中国中小企业投融资交易会上表示。马骏驱在第九届中国中小企业投融资交易会上演讲日前,由中国中小企业协会、中国银行业协会等机构主办的第九届中国中小企业投融资交易会暨2021“小企业
2021年9月13日
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同盾陈文:发展绿色金融,需建立“碳信任”风险评估机制

““双碳目标是系统化、体系化的碳普惠,其涉及的工作包括碳排放、碳减排、清结算、监管、审计等数据链条很长,在管理金融引导措施时,应首先建立‘碳信任’的基础防护机制,基于人工智能、隐私计算等技术来做系统化可信的评估,避免产业发展重蹈‘骗补’覆辙”,同盾科技合伙人、副总裁陈文在绿色金融与“碳达峰碳中和”专题会议上表示。”9月7日,2021中国国际服务贸易交易会•绿色发展专题系列活动——绿色金融与“碳达峰碳中和”专题会议在北京国家会议中心举行。对话环节,同盾科技合伙人、副总裁陈文与建信信托研究部总经理吕致文,兴业银行绿色金融部专业支持处副处长陈荃,围绕“碳中和、碳达峰”两个关键词,就产业发展与投资新机遇,数字化时代金融机构如何平衡效率与风险等话题展开讨论。为应对气候变化,我国提出“二氧化碳排放力争于2030年前达到峰值,努力争取2060年前实现碳中和”的“双碳”目标承诺。在今年的政府工作报告中,“做好碳达峰、碳中和工作”被列为2021年重点任务之一;“十四五”规划也将加快推动绿色低碳发展列入其中。金融机构如何支持“双碳”目标?金融行业一向引领绿色发展风潮,人民银行、银保监会等金融监管部门也多次强调,有序推动碳减排支持工具落地生效,向符合条件的金融机构提供低成本资金,支持金融机构为具有显著碳减排效应的重点领域提供优惠利率融资,鼓励社会投融资向绿色低碳领域倾斜,推动实现碳达峰、碳中和目标。然而,如何以市场化的方式引导金融体系提供双碳目标所需要的投融资支持,如何完善绿色金融标准体系,建立好绿色金融信息报告和披露制度,鼓励金融机构丰富绿色金融信贷、投资产品种类等,都是在这一转型时期需要综合考量的问题。过去的几年中,这些问题不断被提出也不断有新的解答,作为服务金融领域数字化转型的专业服务商,同盾科技合伙人、副总裁陈文表示,碳达峰、碳中和目标的提出,不仅意味着大量的资金需求,也带来巨大的机遇。“国家提倡要达到双碳目标,从整个社会全系统来看这是确定性很强的发展要求,也对各行各业带来系统性的业务、操作、管理等要求。我们相信成熟技术会被更大规模的扩大产能,一些新兴的技术也会有望实现产业化,同时与双碳目标相匹配的研究会加大,金融机构会对此有较大的支持倾向。作为科技公司我们将不断为金融机构有效、可控、系统化支持双碳目标,进行科技赋能,”陈文表示。碳中和的核心是实现能源零碳化。工业领域绿色制造、建筑和交通领域能效提升,规模化储能、氢能、碳捕集利用与封存等技术发展,数字化技术在节能、清洁能源领域的创新融合,以及自然生态系统碳汇能力提升等领域都有巨大的投资机会。那么问题来了,如何推动金融资源向双碳领域投放?对此,陈文表示,从2016年人民银行等部门发布《关于构建绿色金融体系的指导意见》这一绿色金融发展的重要顶层设计文件开始,金融机构做了很多实践,然而过去五年绿色金融的发展还不够系统化。金融机构在产品研发方面需要有更创新的思路,因为绿色金融产品和传统金融产品非常不一样,绿色金融产品非常注重长期性、评测体系,所需要外部环境数据非常不一样,对于绿色金融服务本身的风险管理也是另外一个挑战。做好风控:“碳信任”评估体系为基“今天,在双碳目标的大力推动下,我们认为应不断强化用科技手段赋能绿色金融或双碳目标达成。在风险管理方面也需要做很多的调试、创新、配套。比如,金融机构非常熟悉信贷风控,有成熟的既有操作流程;然而未来绿色金融服务产品投放以后,服务企业对象的行为、碳表现、持续供应链表现都是非常长的数据链,更需要非常强的技术手段来支持,”陈文在对话中表示。因此陈文认为,双碳目标是系统化、体系化的碳普惠,涉及的工作包括碳排放、碳减排、清结算、监管、审计等数据链条很长,在管理金融引导措施时,应首先建立“碳信任”的基础防护机制,基于人工智能、隐私计算等技术来做系统化可信的评估,避免重蹈“骗补”的覆辙。“目前,各种提倡性指标、评测性披露,都是核实、检验、防止政策套利的一些手段,这样的一些手段如果没有可靠技术支持,我相信成本是非常高的,甚至让我们绿色金融服务难以持续。我认为在体系碳排放计量、交易、抵消等环节的长链条管理过程中一定要运用新兴的数字技术来做可信评估。”举例来说,过去我们在发展新能源汽车时,出现了很多针对国家扶持绿色基金的骗补行为。这与政策设计与执行时缺乏体系化的监控、数据和管理手段不无关系。现在,我们把双碳目标作为一个国家经济社会的战略发展要求,同盾作为金融科技公司有责任、义务同样加入这一大目标,帮助金融机构和社会各行业构建一个新的信任体系——碳信任,依赖科技手段能够为双碳目标保驾护航,陈文表示。同时,针对双碳目标可信评估中的数据安全与数据应用问题,陈文认为,建立碳信任的可信评估体系无疑需要广泛的数据基础。在当下数据保护机制日趋完善的大环境下,如何能够用好数据,也依赖很强的技术手段。同盾科技认为,隐私计算、知识联邦等新的技术手段可帮助构建可信任的标准测试体系,让数据要素真正为双碳目标的达成发挥效益倍增的支持作用。你可能还喜欢银行发中报
2021年9月8日
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同盾签约工银科技首批入驻“雄安人工智能算法开放平台”

“雄安新区建设创新引领,数字产业发展惠及民生,同盾科技将发挥自身在人工智能、隐私计算等领域的技术优势,与工银科技一起面向雄安新区智能城市建设,为行业数字化转型赋能;运用算法新机制、新架构,推动雄安新区算法经济产业发展,助力雄安新区打造全时全域、互联互通的智能感知体系,实现物理空间、城市活动的全数字化”,同盾科技合伙人、副总裁陈文在智能雄安建设发展论坛期间表示。9月6日,由2021中国国际数字经济博览会组委会、雄安新区管理委员会主办的智能雄安建设发展论坛在雄安市民服务中心举办。河北省委常委、副省长,雄安新区党工委书记、管委会主任张国华出席并致辞。张国华表示,雄安新区设立以来,始终坚持数字城市和物理城市同步规划建设,着力打造具有深度学习能力、全球领先的数字城市。新区将坚决贯彻落实新发展理念,通过夯实数字化基础、丰富应用场景、集聚创新资源要素、优化营商环境,努力推动数字产业化、产业数字化、资源数字化,营造数字化的良好生态系统,努力建设数字经济创新发展试验区,打造数字中国建设、数字经济发展的全国样板。论坛发布了《雄安新区城市大脑框架》《雄安新区容东数字交通建设》《雄安人工智能算法开放平台》《科创企业服务区块链平台》等成果,举行了雄安新区互联网产业园等一系列重点项目签约仪式。其中,中国工商银行旗下工银科技与首批入驻雄安人工智能算法开放平台的海康威视、科大讯飞、同盾科技等10家国内知名AI科技企业现场签约,共同助力雄安新区智能城市建设。工银科技副总经理侯志荣在论坛上介绍,雄安人工智能算法开放平台践行新区“新形象、新功能、新产业、新人才、新机制”的五新建设要求,秉承“城市大脑思考引擎,算法产业经济引擎”的理念,以算法仓库、训练中心为建设内容,提出了新区算法引入的新机制,设计了新区算法应用的新架构,有助于带动新区算法经济发展的新产业,该平台也必将成为智能政务服务的新赋能平台和雄安智能城市与数字经济建设的新引擎,助力打造“政产学研用”五位一体的人工智能算法产业生态圈。作为首批入驻雄安人工智能算法开放平台的企业之一,同盾科技合伙人、副总裁陈文表示,雄安新区建设创新引领,数字产业发展惠及民生,同盾科技将发挥自身在人工智能、隐私计算等领域的技术优势,与工银科技一起面向雄安新区智能城市建设,为行业数字化转型赋能;运用算法新机制、新架构,推动雄安新区算法经济产业发展,助力雄安新区打造全时全域、互联互通的智能感知体系,实现物理空间、城市活动的全数字化。同盾科技合伙人、副总裁陈文(左三)代表公司与工银科技签约据了解,作为雄安新区城市大脑中赋能平台的重要组成部分,雄安人工智能算法开放平台引入模式创新,建立算法优选准入机制,实现各领域算法统一入驻,以服务领用/流量计费模式代替传统分散采购的引入模式。在应用服务创新方面,支持各类算法迭代更新,灰度发布,应用方无感替换,实现算法云化服务。受雄安新区委托,工银科技承担算法开放平台建设与业务运营创新试点示范工作。工银科技是中国工商银行股份有限公司控股的全资子公司,是中国银行业在雄安新区设立的首家科技公司,在助力行业数字化转型、赋能同业金融科技提升、运营与运维能力、创新孵化等方面开展研究和探索,致力于提供全方位的金融科技解决方案。作为国内人工智能、隐私计算领域代表企业之一,同盾科技以客户为核心,强化科技赋能,将自主研发的智能分析决策技术与服务广泛应用于智能金融、智能政务、智能城市建设等领域。截至目前,同盾科技已服务超过一万家企业客户,涵盖22大类行业、118个细分领域。现场直击左右滑动查看更多你可能还喜欢银行发中报
2021年9月7日
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银行发中报 小盾读重点:支持中小微,科技与业务加速融合

上周,各大上市银行的2021年度中期财报全部披露完毕。得益于有效的疫情防控与经济发展统筹措施,银行业经营压力得到缓解,资产质量持续改善,多数上市银行交出了较为满意的业绩答卷。以六大行为代表的上市银行资产质量向好,不良率均同步下降。小盾发现,这也与银保监会8月公布的二季度银行业主要监管指标数据相吻合。数据显示2021年上半年,商业银行累计实现净利润1.1万亿元,同比增长11.1%。与此同时,翻阅各家上市银行中报,不难发现,银行业全面落实“十四五”规划纲要、两会政府报告中金融支持实体经济、提升金融科技水平等要求,成为银行业本季中报亮点:一是各家银行的普惠型小微企业贷款、绿色贷款增速高于全行贷款增速,服务实体经济的力度进一步加大。二是加强金融科技创新引领,以科技布局为支撑,全面推进数字化转型,成为各家银行开拓新增长极的重要引擎。深入实体经济肌理,多维度助力企业发展2021年上半年,我国经济稳步向前,但反复的疫情仍为实体经济带来重重挑战。"把服务实体经济放在更加重要的位置,助力市场主体恢复元气、增强活力。"
2021年9月6日
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知识联邦护航普惠医疗,同盾联合申报项目入选工信部试点

近日,工信部和国家卫健委联合发布“5G+医疗健康应用试点项目”名单。其中,由中国科学院大学附属肿瘤医院联合中国科学院基础医学与肿瘤研究所、中国电信杭州分公司、同盾科技等共计七家单位联合申报的“基于5G技术的常见恶性肿瘤筛查诊断应用示范建设”项目成功入选。此次应用试点项目围绕着5G、人工智能、数据安全在急诊救治、远程诊断、远程手术等9个方向,希望通过试点项目建设,探索新技术适用的多个医疗健康应用场景,在行业内形成一批技术领先、性能卓越、效果显著的标志性应用。同盾科技作为独立第三方科技企业,在与中国科学院大学附属肿瘤医院的合作中,运用“知识联邦”体系助力癌症早诊早筛的影视数据高效筛查、传输,同时也为筛查数据分析与规律挖掘等智能分析应用提供安全保障。本次“恶性肿瘤筛查诊断应用示范建设”项目,旨在提高我国常见癌症筛查项目的效率、质量与便利性。项目围绕我国发病率靠前的常见癌种,以癌症筛查全流程关键环节为突破点,通过搭建5G网络布局,升级肿瘤筛查数据平台,利用医院专业的移动诊断设备和智能诊断系统,实现图片、视频等筛查数据资料的远程传输与分析指导;同时,项目运用人工智能诊断、VR/AR等创新技术进行赋能,充分发挥远程诊疗优势。近年来,随着“5G+智慧医疗”模式的推广,5G等技术与医疗健康行业加速融合并蓬勃发展,使我国优质医疗资源布局不均衡、跨区域就诊难等问题有望逐步缓解。为此,医疗领域正在逐步探索建立安全可靠的“5G+智慧医疗”体系,其中的关键问题之一,便是个人隐私和数据安全的保障。同盾科技提出的知识联邦理论框架体系,基于隐私计算理论,融合人工智能、大数据和密码学等领域技术,可以在保护数据隐私的前提下,解决数据流通、数据应用等数据服务问题。在隐私计算领域,同盾科技是国内第一家构建了隐私计算完整技术生态的科技企业,同时也是国内第一批参与起草隐私计算标准制定的企业之一;此外,同盾科技还是首家将知识联邦技术应用于国有大型银行的科技企业。知识联邦首先将数据转化成信息、模型、认知或知识,通过密码技术满足数据不可见,再通过联邦的方式实现数据可用,打造安全可信的人工智能。业内人士认为,在智慧医疗、药物发现、普惠医疗等领域,打造健康可信的AI生态至关重要。人工智能与医疗的融合创新,既要大力发展数据驱动的人工智能,推动下一代知识驱动的突破,又要面向人民生命健康,切实维护公民隐私,实现数据可用不可见,知识共创可共享。同盾科技的知识联邦体系可构建“安全信息港”,保障医疗信息安全可信,协助医疗工作者做好智能分析和决策。未来,同盾科技将继续加强隐私计算等方面的研究,始终以保障数据安全为己任,用技术护航医疗普惠之路;同时,还将与更多行业伙伴开展深度合作,共同完善智慧医疗、智慧金融、智慧政务等服务体系建设。你可能还喜欢重塑,出发:同盾模型管理平台为银行带来四重变革小盾安全:网赚产业下的黑产攻防同盾中标中信银行全行级知识图谱平台项目同盾AI风控产品通过央行旗下机构安全评测
2021年9月1日
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帮扶中小微融资 同盾&杭州银行监管沙盒项目正式提供服务

近日,中国人民银行杭州中心支行发布公告,宣布杭州市金融科技创新监管试点第二批创新应用已经通过复审并完成登记,其中,同盾科技与杭州银行联合申请的“基于人工智能的辅助风控产品”,中国工商银行浙江省分行申请的“基于人工智能的信用卡安全申领服务”等四个创新项目,将面向用户正式提供服务。据悉,此次杭州银行与同盾科技联合申报的“基于人工智能的辅助风控产品”,是基于风险评估模型构建辅助风控产品,该项目通过采用人工智能、大数据等新兴技术,深挖科技创新在信贷信息获取、信用评价、风险防控等方面的潜力。业内分析人士表示,项目的落地将能有效地辅助杭州银行实时识别企业贷款申请中的信用风险及欺诈风险,提升银行风险识别能力,解决银企信息不对称问题,为中小企业提供更为专业化的贷款服务,纾解中小微企业融资难题,增加企业金融服务可获得性。监管沙盒:推动金融科技持续创新早在2019年的12月,央行就启动了金融科技创新监管试点工作,并首先支持在北京开展试点,被称为中国版“监管沙盒”。杭州的监管试点创新项目属于央行“监管沙盒”的一部分。自2020年以来,金融科技创新试点的范围多次扩容,现已扩大至北京、上海、深圳、湖北、杭州、山西等15个省市和地区。从总体上看,“监管沙盒”项目围绕京津冀协同发展、粤港澳大湾区建设、长三角区域一体化发展等国家重大发展战略展开,其主要目的有三点:一是加快完善我国金融科技监管框架,二是加速金融数字化转型,三是着力服务实体经济。截至目前,15个地区共有103个创新应用对外公示。北京、上海地区进展最快,均有三个批次的创新应用对外公示;深圳、苏州、雄安新区、成都、广州次之,均有两个批次的创新应用对外公示。此前,广发银行和同盾科技共同研发的“基于知识图谱的安全金融服务”,作为广州第一批次的金融科技创新监管试点“监管沙盒”创新应用于2020年11月完成登记,已经向用户正式提供服务。业内人士认为,监管沙盒机制能够有效缓解金融科技创新需求旺盛与监管资源有限的矛盾,提高监管部门的容忍度和试错空间,助力创新产品走向市场。另一方面,银行的创新成果推向市场前,可以在缩小版的真实市场、宽松版的监管环境里接受检验,充分发挥沙盒在新技术、新业务模式方面的风险化解功能,降低金融科技创新的合规成本。深度洞察银企对接痛点,同盾赋能中小微企业融资同盾作为专业的科技公司,深知实现科技与金融的更深度融合,对于金融机构是不小挑战。金融机构要充分使用好多方面的数据要素资源,用科技手段融合业务场景,为中小微企业提供数字化金融服务,这是金融科技企业在现实条件下要协助银行着力解决的问题。同盾相关专家认为,当下要把人工智能、云计算、大数据科技用到特定业务、特定场景。科技和业务的深度融合,才能使金融机构产生新的差异化能力。同时,在服务中小微金融过程中,需要解决四个方面的问题:其一,解决业务对象预判风控;其二,降低运营成本,实现自动化智能决策;其三,充分有效利用授权的内外部数据资源建立信用模型;其四,提升全业务流程的监控能力,控制不良率。同盾应用人工智能、生物识别、机器学习等前沿科技,准确识别欺诈风险,并提供专业化应对策略,帮助金融机构建立事前、事中、事后的端到端风控闭环。同盾的技术能提供智能化分析决策,通过搭建中小企业综合金融服务平台,对银行、政府机构内外部数据进行融合、加工、挖掘、建模和关联性分析,架起政府部门、金融机构、中小微企业等多方沟通的桥梁,让企业需求和金融供给“无缝对接”。作为国内智能分析与决策领域领先的服务商,从创立之初起,同盾的核心发展思路始终以降低客户风险、降本增效为目标,不断衍生出基于不同场景的解决方案。在金融领域,同盾借助多元产品+纵深服务,帮助金融机构管控风险,提升服务实体经济的能力。对于助力金融机构提升中小微企业金融服务能力,同盾将继续以创新科技为基础,不断探索新技术、新路径,为金融更好的支持实体经济贡献微薄之力。你可能还喜欢重塑,出发:同盾模型管理平台为银行带来四重变革小盾安全:网赚产业下的黑产攻防同盾中标中信银行全行级知识图谱平台项目同盾AI风控产品通过央行旗下机构安全评测
2021年8月31日
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重塑,出发:同盾模型管理平台为银行带来四重变革

在商业银行风险管理全面实现流程自动化、决策智能化的趋势下,数据、模型、智能决策引擎对于银行整个风险管理系统越来越重要。如果把风险管理系统比作一辆跑车,那么数据就是燃料,决定车能跑多远;决策引擎是发动机,决定车的速度;而模型就是方向盘,决定车的方向。近年来,国内银行业不断涌现出新业务、新模式、新场景,随之而来的是营销、风险、运营等各个部门纷纷建立各种模型满足各自的业务需要。目前在银行中,对数据进行分析的模型的开发和使用已经非常普遍,例如评分卡模型、决策树模型等在业务层的决策中扮演重要角色。但是,随着银行业务线增加和业务量扩大,模型的数量不断增加,使用场景也越来越复杂。同时,很多商业银行存在重视模型开发、效率提升和资源复用,而轻视模型风险管理、监控等系统性管理能力建设问题:部分银行可能都不确定自己有多少模型资产、有多少模型处于开发或部署或失效,这种情况被称为“模型管理集中化缺失”;另一种情况是模型相关的信息散落在行内的多个部门或由多个部门维护,以至于面对模型内部审计时或者监管要求时,需要花费大量人力准备,这种情况则体现出“模型管理流程化缺失”。针对模型开发、使用、管理中出现的问题,越来越多银行意识到以单点为平台或者某一模型工作环节为平台来管理模型,会带来诸多后续问题。银行需要一个集中化、自动化、流程化的模型管理方法。同盾科技推出的“明模-模型平台”就是这样一个综合性的解决方案。着眼全生命周期管理同盾的这一模型管理平台产品,以模型全生命周期为贯穿主线,瞄准的不是模型管理中某个单一环节,而是放眼打通整个“模型三态”,从开发态,测试态一直到生产态,实现模型工作的线上化管理:在特征管理模块上实现特征变量一致;在模型训练模块上直接产出模型文件,一键部署至模型运行模块,摒弃二次开发的形式;并利用模型管理模块实现统一管理和模型投产后持续监控。同盾明模平台最突出的优势在于以模型全生命周期的端到端管理为切入点,帮助管理者在复杂的系统中形成纵览全局的视野和有效决策的抓手,为原本散落在各处的模型的集体智能化管理寻求到最优解。在提升模型资产开发、实施和使用效率的同时,运用自动化、可配置的工作流,对模型资产进行集中管理,既可以流程化管理及监督每个任务节点的完成质量,又能捕捉到关键节点的产出和决策。同时,明模平台利用其模型生命周期管理模块、工作流引擎、模型资产库、验证和监控模块等主要功能,对所有模型的健康状态形成实时的全盘监控,约束模型任务的必经步骤保证模型质量,实现对机构内模型资产库的有效管理与高效利用。此外,同盾科技旗下咨询品牌同盾咨询,还针对性的组建了一支专注监管科技咨询的专业团队,可以更好地协助国内银行落实《商业银行互联网贷款管理暂行办法》等监管要求,对标国际领先的“三道防线”原则及中外业界的最佳实践,从模型概念化、模型设计、模型开发、模型验证与审批,到模型的退役和归档,提供全面的咨询服务和技术赋能。好的模型管理平台,就好比当我们造出了高铁列车,也铺好了轨道,但要让纵横全国的列车高速运转有序,还需要专业而严谨的运营管理机制和平台。模型也是同样的道理,建模就好比制造列车和铺设轨道,模型管理平台就是列车运营系统。高效的运营是发挥模型最大效应的前提。带来四重革新模型管理是一项长期性、系统性、复杂且细致的工作,在缺乏高效率工具的情况下,必定会占用大量的人力资源,还会降低工作的时效性和质量。同盾模型管理平台,可以成为商业银行模型管理的好工具。1、帮助银行实现模型的集中化管理。根据金融机构对模型的定义,符合定义的模型可以被集中到同一个平台进行管理,模型相关的代码、文档、模型文件和版本文件统一到明模上进行注册、上传。2、实现模型版本跟踪,资产高效利用。明模旨在让客户把所有模型相关的文档、文件、人工件都放到平台上,根据用户的角色权限授权,不同团队成员可以查阅团队外部模型资产,实现跨人员、跨团队的资产共享。3、实现模型工作统一化、流程化管理。利用可自动跟踪工作进度的工作流引擎模块,对模型任务进行流程化的管理,约束模型任务的必经环节,对相似的模型任务,通过工作流保证模型任务产出质量。4、实现自动化验证和监控,实时清楚知悉模型所处状态。设置好验证时间和频率,平台自动生成验证报告,根据预警规则,反映模型的健康状况,并放映到模型。实践出真知值得一提的是,同盾明模的能力已经在多家国有大型银行、股份制银行、头部城商行等机构得到有效验证。例如在某国有大型商业银行,该行各业务部门基于业务需求,研发了大量应用于客户营销、风险管理、决策、收益评估等方面的数据挖掘程序和分析模型。长期以来一直无法形成有效的管理,导致内部资源大量浪费,制约了业务的发展。同盾专家团队深入行方,梳理出以下几个典型问题:模型资产相对分散,缺乏对全行模型状态的掌握;模型管理集中化缺失,模型工作产出难以维护、共享,历史版本难追踪回溯;特征管理缺乏统一性,无法形成复用,模型工作重复,时效性低;模型工作流程管理不规范,模型投产后验证和监控体系不完善。同盾公司上下高度重视这个项目,经过细致评估,确定了以同盾咨询为“火车头”,以明模为“动力源”,搭配各技术部门为“协同系统”的作战思路,自上而下为行方提供一整套全行级别平台的建设方案。基于明模-模型平台,同盾协助该行实现了如下成果:1、全行模型资产集中化管理,把行内所有模型集中到一个平台进行统一管理,根据可配置的模型状态仪表板,平台实时反馈模型所处的开发阶段或模型运营状态;2、开发通用工作流,统一定义模型开发工作中的子环节,自动化的工作流在被触发时可自动联系环节负责人,及时推进工作进度;3、建立模型工作流规范标准,不仅每个环节工作质量保持一致性,且落实责任到人,保证每个环节所需上传文件得到及时审批;4、统一存储模型活动全部过程,包括模型开发、模型验证和投产后监督结果等,所有模型相关历史可追溯,便于内部分析人员相互参考或复用,也便于应对内部审计和监管机构质询;5、连接外部数据库,极大的丰富了模型监督方面的全面性,除了一般的模型前端与后端报告,还可以根据实际需求,连接业务数据生成表现报告;6、根据自定义周期和数据范围自动生成报表,并根据预警规则及时跟踪模型退化程度,有效阻止业务亏损。在整个项目的推进中也不可避免的遇到了一些挑战,比如在业务层面,由于各部门对于模型工作的认知不同,仅模型开发的环境在机构内部就存在多个,且使用的流程或标准也都不一样,需要对接的模型开发环境越多难度就越大;基于这样的现状,同盾科技考虑长远需求和规范操作,统一模型态与态转换的接口,确保在平台维度协助机构保持模型管理的一致性。在整个工程建设周期中,同盾先后投入了前中后台多个部门的技术和人力资源,克服了种种重大挑战,最终如期如约顺利交付给客户。本次合作,也为国有大行与金融科技公司在利用科技赋能金融数字化转型的探索,提供有价值的经验财富。你可能还喜欢同盾科技入选杭州金融科技创新监管工具第二批创新应用赞了!浙江新闻联播盘点半年经济亮点,同盾科技登上银屏统一管控欺诈风险,同盾推出银行反欺诈门户中心解决方案同盾科技参与编写
2021年8月25日
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小盾安全:网赚产业下的黑产攻防

点击上方“蓝字”,发现更多干货资讯。在这个流量为王的时代,有效流量成为各家企业争相追逐的焦点。人们在互联网上的每一次点击、浏览、阅读、下载的背后,是一整套关于用户分析的庞大系统,每个人、每台设备、每一次交互都被打上了标签,而不同标签则隐含着形式各异的变现方式。互联网使人们生活越来越便捷的同时,将流量的价值无限放大。而广告的模式为流量变现提供了最直接有效的方式,丰富多样的广告结算方式让流量快速变为真金白银。这种流量变现方式形成产业,通常被称为“网赚行业”,其初衷就是为用户、为企业提供流量快速变现的场所。一方面企业通过设计形式各异的任务、极具诱惑力的赚钱页面,激励用户花更多的时间来获取代币、完成提现。另一方面,企业利用用户在完成各种任务时推送的广告,来向广告联盟获取利润分成,企业和用户从而实现双赢。网赚商业模式“利润=站内广告收入-获客成本-用户提现成本-其他运营成本”小盾安全专家介绍,网赚行业在真正意义上实现了流量的闭环,或者我们可以理解为流量的“低买高卖”。在用户获取侧,通过广告投放获取有效用户;在变现侧,又通过对站内用户持续的广告触达实现流量变现。花样繁多的运营类型小盾安全专家表示,不论是什么类型的网赚模式,其核心都是靠广告曝光来盈利,根据不同的业务类型在场景中设置看广告任务,如:自动推送、激励任务、复活体力、答题次数等。而用户在休闲娱乐的同时获取现金奖励。
2021年8月24日
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同盾中标中信银行全行级知识图谱平台项目

近日,同盾科技成功中标中信银行“中信知海平台项目”,依托旗下核心产品“云图-知识图谱”,同盾科技将协助中信银行构建全行级知识图谱平台,提升知识图谱平台应用效率,并为全行相关部门提供一站式图谱构建、图谱分析、图谱挖掘、图谱可视化的能力。中信银行是中国改革开放中最早成立的新兴商业银行之一,是中国最早参与国内外金融市场融资的商业银行,并以屡创中国现代金融史上多个第一而蜚声海内外,为中国经济建设做出了积极贡献。中信银行坚持服务实体经济,稳健经营,与时俱进。经过30余年的发展,中信银行已成为一家总资产规模超7万亿元、员工人数近6万名,具有强大综合实力和品牌竞争力的金融集团。2020年,中信银行在英国《银行家》杂志“全球银行品牌500强排行榜”中排名第21位;中信银行一级资本在英国《银行家》杂志“世界1000家银行排名”中排名第24位。针对银行等金融机构客户,同盾科技可协助客户为知识图谱技术的引入、研发以及能力落地提供全流程支持;建设对知识图谱的数据管理、知识图谱构建、知识图谱查询、知识图谱分析挖掘、图谱维护、图谱更新、应用管理、服务发布管理等全业务流程的技术平台。作为一体化的知识图谱构建与应用解决方案,同盾云图-知识图谱运用知识抽取、知识计算、语义理解等人工智能技术,帮助用户从数据中智能高效的提炼知识、应用知识,实现业务的智能决策。不久前,同盾科技以客户需求为产品导向,分别在存储架构、场景方案、平台扩展和核查中心四大核心环节,对云图产品进行全面升级。升级后的云图具备更高效的图谱构建能力、更灵活的存储架构、更智能的图谱挖掘、更良好的平台拓展以及更领先的场景方案能力。此外,作为一个陪伴金融等行业成长的合作伙伴,同盾将科技要素,围绕银行业务全流程,从业务诊断、安全咨询、平台建设、平台运营、流程再造,为银行提供人工智能、大数据等技术和服务,帮助银行解决或加强客户洞察、数据分析与积累、IT建设等方面的能力;同时,帮助银行提升数字化转型能力、风控意识,因地制宜,以实践加沉淀的方式建立起长期发展所需的核心能力。你可能还喜欢同盾科技入选杭州金融科技创新监管工具第二批创新应用赞了!浙江新闻联播盘点半年经济亮点,同盾科技登上银屏统一管控欺诈风险,同盾推出银行反欺诈门户中心解决方案同盾科技参与编写
2021年8月23日
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同盾AI风控产品通过央行旗下机构安全评测

近日,同盾科技“基于人工智能的辅助风控产品”通过中国人民银行旗下中国金融电子化公司测评中心的技术安全评估。相关评估依据中国人民银行金标委发布的JR/T
2021年8月20日
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统一管控欺诈风险,同盾推出银行反欺诈门户中心解决方案

同盾为某商业银行构建全行级知识图谱平台赞了!浙江新闻联播盘点半年经济亮点,同盾科技登上银屏同盾余旭鑫:模型如同汽车,银行要有“老司机”同盾科技参与编写
2021年8月11日
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赞了!浙江新闻联播盘点半年经济亮点,同盾科技登上银屏

“数字化改革的需求底层还是大数据和人工智能,我们在过去服务金融的时候就有丰富经验,现在可以很平稳地从金融转移到政企业务”,同盾科技联合创始人、CTO张新波接受浙江卫视《新闻联播》节目采访时表示。
2021年8月2日
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同盾余旭鑫:模型如同汽车,银行要有“老司机”

“对于数字化转型中的金融机构,模型就像一辆汽车,开好这辆汽车,我们可以更快的驶达终点;但是,汽车本身也可能存在风险,既可能来自生产环节造成的产品瑕疵,也可能由于驾驶不当或是违反交通规则造成事故”,余旭鑫博士表示,“这就是模型风险风险的由来,不管是模型开发不正确,还是使用不当等操作的环节上出现问题,都可能为银行等金融机构造成不小的损失”。同盾科技副总裁、同盾咨询总经理余旭鑫博士日前,由中国人民银行武汉分行、长沙中心支行、南昌中心支行支持,《金融电子化》杂志社主办的2021中国金融业金融科技应用发展研讨会在武汉召开。中国人民银行武汉分行副行长张鉴君出席活动并致辞。同盾科技副总裁、同盾咨询总经理余旭鑫博士以《银行数字化转型之模型风险管理》为题作出主题演讲。会议还邀请了来自工商银行、交通银行、邮储银行、民生银行等大型国有银行和股份制银行负责人,以及湖北银行、华融湘江银行等鄂湘赣三省的近百家金融机构、科技企业代表,就科技创新推动金融数字化转型、金融科技助力长江中游城市群高质量发展等话题深入交流。作为科技企业代表,余旭鑫博士在演讲中表示,银行数字化转型包含两层含义,首先是流程的信息化,即把信息转化成可以被计算机进行分析和使用的数据;然后利用数据为决策进行服务,即实现决策的智能化。前者是银行数字化转型的前提,后者则是数字化转型的目的,而模型在整个智能化决策中扮演重要的角色。当前,我国社会经济已全面进入数字生产力快速发展的新阶段,数据要素具有边际成本低、规模效应大、流动性高、可复用性强等区别于传统生产要素的新特点,如何更好的发挥数据要素的倍增作用,推动中国金融业高质量发展,是银行等金融机构面临的重要课题。“要让数据充分发挥作用,模型尤为重要。数据在银行中经历收集、整合、挖掘、分析等过程,最终支持机构的决策与应用。在这一过程中我们必须弄清楚数据与最终决策之间的因果关系,这就是建模的意义。所以说,模型是支撑数据应用最重要的途径”,余旭鑫博士表示。余旭鑫博士在发言中介绍,理论上讲,模型是应用统计、经济、金融或数学理论、技术和假设将输入数据处理为定量估计的量化方法、系统或途径。然而,不能忽视的是,模型本身也可能造成风险。模型风险是基于不正确的模型,或模型使用不当而进行决策,产生不利后果。“具体来说,模型风险可能导致糟糕的业务和战略决策,造成信用风险,或导致银行声誉的损害、监管处罚,乃至金融系统的动荡,造成系统性风险”,余旭鑫博士介绍,“金融史上,由于模型风险酿成巨大损失的案例比比皆是:大名鼎鼎的长期资本管理公司(LTCM),由于采用高杠杆的交易策略,公司计算机模型中的一个小错误被放大了几个数量级,模型在特定市场环境下的失败加速了公司倒闭。摩根大通(JP
2021年7月29日
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同盾科技参与编写 《隐私计算白皮书(2021年)》正式发布

近日,同盾科技参与编写的《隐私计算白皮书(2021年)》(以下简称:《白皮书》)在中国信息通信研究院和隐私计算联盟联合主办的“2021隐私计算大会”上正式发布。《白皮书》从技术发展、场景应用、产业态势、法律合规、挑战和展望等多个方面梳理了隐私计算的发展情况、面临的挑战和未来发展趋势。作为《白皮书》参编单位之一,同盾科技阐释了对于隐私计算技术发展的独特思考,并以联合风控的商业实践为基础,展现知识联邦技术的广阔发展空间。2020年,中国信通院联合近50家单位共同发起“隐私计算联盟”,同盾科技与华为、腾讯、百度等企业成为隐私计算联盟的首批成员单位,作为首批成员单位同盾一直积极推动联盟事业发展。同盾科技自主研发的智邦知识联邦平台等技术产品也于2020年通过信通院云大所隐私计算产品测试。工业和信息化部网络安全管理局有关负责人认为,隐私计算技术为应对个人隐私保护、数据安全隐患和数据孤岛等数据流通的关键难题提出了一种创新的解决思路,成为平衡数据利用与安全的重要路径之一。当前我国隐私计算技术在政策环境、技术体系和产业态势方面均具备了良好的发展基础。下一步将着力于支持加快关键技术研发和应用,推动标准体系建设和完善,引导产业有序规范发展。《白皮书》指出,从技术角度出发,隐私计算是涵盖众多学科的交叉融合技术,目前主流的隐私计算技术主要分为三大方向:第一类是以多方安全计算为代表的基于密码学的隐私计算技术;第二类是以联邦学习为代表的人工智能与隐私保护技术融合衍生的技术;第三类是以可信执行环境为代表的基于可信硬件的隐私计算技术。同盾将知识联邦技术作为探索隐私计算领域的主攻方向。知识联邦是包括联邦学习和多方安全计算技术的技术框架,在多年的持续投入与技术攻关下,同盾科技攻破了多项关键技术,有序推进前沿科技与商业应用的结合,一方面加紧多项核心专利的申请,在AAAI等世界一流平台上发表论文;另一方面也推动知识联邦在银行、保险、消费金融等领域的商业落地。同时,同盾发起成立了知识联邦产学研联盟(AKF),以此来拓展产学研用融合通道,多路线的协同共进也使得同盾在联邦学习技术研发上处于领先地位。《白皮书》中指出,联合营销、联合风控、智慧医疗和电子政务是当前隐私计算技术主要的四大应用场景。在联合风控的场景下,同盾知识联邦技术为产业界拓展了技术的应用边界。以金融为例,金融机构要发展面向基数庞大的个人用户的零售业务,首先需要解决事前精准评估个人用户信用情况的问题,有效控制金融风险。但目前行业中使用的数据融合方案一般都是基于线下人工集中数据的联合建模方式,存在许多痛点,亟需探索通过数据不出本地、线上安全建模的技术创新应用,从而更安全、更便捷地推动企业间通过数据融合进行个人信用评估合作,助力解决金融机构评估个人信用信息难题,推动业务快速发展。为此,金融机构可采用联邦学习方式进行个人信用评估,利用互联网机构多维度的个人用户数据弥补自身数据不足,保证金融机构与互联网机构各方数据不出本地,实现模型训练与使用,达到数据“可用不可见”的目的。这种联邦建模的过程,通过基于密码学的数据安全交换协议保障数据安全,进而在个人信用评估模型训练过程中保护个人隐私信息不会被泄漏出去。目前,以知识联邦为代表的隐私计算技术已经成为各界高度关注的对象,《白皮书》在最后对于隐私计算技术的发展愿景进行了展望,隐私计算未来发展趋势必将是开源平台与自研平台并存,形成既开放又独特的多元生态。在健全完善的法律法规、丰富多样的应用实践、成熟可用的开源技术等多方生态共同作用下,隐私计算行业将迎来蓬勃发展,隐私计算平台有望成为数据合规流通基础设施的关键一环,在保证安全的前提下有效持续释放数据要素价值,促进数字经济高质量发展。
2021年7月28日
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案例 | 同盾为某商业银行构建全行级知识图谱平台

一个全行级的知识图谱平台将会为一家银行带来什么?最近一年,同盾基于自研知识图谱产品“云图”,围绕智能风控为某商业银行打造了一个完整的全行级知识图谱平台,通过接入超过百亿条数据,构建了面向零售、对公、信用卡、运营合规、数据资产管理等诸多场景的领域图谱,有效解决了该行在零售信贷及交易团伙反欺诈、对公集团授信风控、信用卡积分套利防控、涉赌账户倒查及拓展研判等诸多业务问题,并通过增加关联分析维度,对该行夯实整个风控系统起到了战略支撑作用。项目背景当前,商业银行在数字化转型过程中需要实现从数据到知识,从知识到智能应用的价值链条贯通,从而有效应对外部经营环境、内部业务发展,以及监管合规等多方面的要求。具体到这家银行,在中国银行业协会发布的“2020年中国银行业100强”榜单中,该行位列前20强。近年来,该行业务发展迅猛,产品线非常多元,场景需求丰富,涉及到零售、对公、信用卡、监管合规等几乎所有场景。在这种需求下,构建一个完善的全行级知识图谱平台,可有效整合行内外数据并进行深入挖掘,打通公私、存贷关系,建立包含企业、个人、事件的关系图谱,从而构建全行风险识别、风险传导、风险监控的统一平台。这一平台将为客户画像、风险预警、风险控制、反欺诈、反洗钱等业务提供知识的快速查询和分析挖掘服务,从而对优化该行全行风险预警体系,提升风险预警的前瞻性,并为加强信贷全流程风险管控提供技术支撑。在双方的共同努力下,该行全行级知识图谱平台建设在多个场景之上得到了良好的应用。四大场景
2021年7月21日
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监管“零容忍”打击虚拟货币交易,银行应从四方面加强风控

虚拟货币交易与炒作扰乱正常金融秩序,滋生洗钱、资产非法跨境转移等犯罪行为。为此,人民银行等部门不断加强对虚拟货币交易的监管政策,坚决防控金融风险,保护人民财产安全。5月21日,中国银行业协会等机构联合发布“防范虚拟货币交易炒作风险”相关公告,要求“坚决打击比特币挖矿和交易行为”。6月21日,人民银行要求各银行和支付机构严格落实监管规定,切实履行客户身份识别义务,不得为相关活动提供账户开立、登记、交易、清算、结算等产品或服务。7月6日,人民银行营业管理部(北京)发布“防范虚拟货币交易活动的风险提示”,再次强调防控虚拟货币交易炒作风险。梳理监管机构政策要点,银行及支付机构需重点做好这几件事:一是全面排查识别虚拟货币交易所及场外交易商资金账户,及时切断交易资金支付链路;二是要分析虚拟货币交易炒作活动的资金交易特征,搭建智能化实时及准实时侦测体系,切实提高监测识别能力;三是要完善内部工作机制,保障有关监测处置措施落实到位。然而,“虚拟货币高度匿名性、去中心化等特点,其交易往往跨银行、跨平台、跨国境,加之场外交易盛行,成为洗钱、走私、非法集资等犯罪活动的载体,并衍生出区别于‘传统’金融风险的新特征,为银行风控提出了新课题”,同盾科技金融云解决方案专家表示。同时,随着金融机构对虚拟货币交易平台账户的封堵,虚拟货币交易已全面从交易所转向OTC场外交易,涉案分子还利用科技手段,来规避金融机构的反洗钱监测。“这就需要银行升级手中的科技武器,从通过客户身份识别及尽职调查、完善虚拟货币异常交易监控模型、加强账户及商户管理等手段多管齐下,准确感知、动态防御、阻断虚拟货币交易资金链路”,同盾科技金融云解决方案专家建议:一是落实监管要求,在名单及强特征规则的基准上,运用终端安全和专家经验为核心的量化模型,限量排查,实现部分虚拟货币交易的事中拦截。二是通过对可疑涉币交易账户行为数据的采集、清洗、加工,实现精准画像,完善虚拟货币异常交易监控模型,并通过机器学习,实现交易的实时、准实时监测防控。三是针对虚拟货币交易频率高、多账户、分散交易的特点,引入知识图谱技术,进行溯源分析、关联分析及串并案分析,进一步挖掘涉币团伙。四是针对虚拟货币交易场景、涉币人群进行动态分析,建立虚拟货币交易态势感知体系,对整个虚拟货币交易网络进行实时全面监测。“从根本上讲,银行要建立健全全生命周期的虚拟货币交易管控能力,从前期的了解客户、风险识别到交易控制,斩断资金链路,到事后风险评级,反哺策略调优等方面,完善虚拟货币交易风控体系。这就需要银行加大科技投入,针对虚拟货币交易呈现出来的新风险、新特征,从以下四方面做出有针对性的布控”。客户身份识别同盾金融云解决方案专家指出,在虚拟货币圈,存在很多租用、购买他人的手机卡、银行卡及账户的非法行为,还有不少交易是本人使用自己的账户贪图利益主动参与配合,如跑分平台的刷单交易。总之,涉币交易通过大量银行账户分散交易资金,这样就将虚拟货币交易隐匿在大量跨行小额收付款交易中,极大提高了银行对虚拟货币交易账户的识别难度。针对这些特点,银行需搭建涵盖客户身份、行为信息、风险状况、交易环境和关联关系的虚拟货币交易的主题数据模型,支撑涉币交易客户的身份识别。“例如,银行可以基于已经掌握的涉币交易账户数据,对商户或个人基本信息、关系人信息、内外部标签信息和设备、手机号、IP黑名单等进行特征分析,并结合外部数据,有效对涉币账户进行身份识别;在此之上,从涉币数据模型基础层、整合层及应用层,进行全面布控。”涉币交易监控从2017年9月4日金融机构正式切断交易所法币支付链路后,虚拟货币交易已全面从交易所转向OTC场外交易,即买卖双方通过直接转账,将虚拟货币交易隐藏在正常交易之中,使银行和支付机构更加难以察觉。同盾金融云解决方案专家表示,这就需要银行开展更具针对性的涉币交易监控,通过规则策略、虚拟货币交易场景分析模型、图谱分析等手段,识别异常和可疑交易,对可能发生异常交易的商户或个人提出预警,基于分析结果输出通过、人工审核、拒绝,提高涉币交易的风险监控效率和准确度。例如,虚拟货币交易涉及多个环节,其中虚拟货币做市商账户相对于交易链路上其它环节,往往存在交易小额高频但累计金额巨大、交易对手分散、连续交易等特点,因此可从这一点入手,对涉币交易链路上个人投资者等环节各个击破,全面管控。加强商户管理金融机构要在有效的客户身份识别、涉币交易监控基础上,通过大数据平台、风控集市的数据供给,构建涉币特征计算、涉币规则计算等模型引擎,最终生成虚拟货币交易账号/商户名单,斩断涉案资金交易链路,并完成风险处置与效果分析,反哺风控策略的调优。银行和支付机构还需要结合炒币交易的特征,重点监控可疑的“收款账户”。实际交易中,炒币平台和服务商经常更换“马甲”账户,逃避银行的风控,所以银行和支付机构需建立涉币交易黑名单,对涉币交易账户实施“零容忍”打击。引入知识图谱技术同盾金融云解决方案专家还指出,很多虚拟货币交易是团伙行动,因此建议银行在针对账户或商户布控模型的同时,要结合知识图谱技术,进行团伙挖掘、溯源分析、关联分析等团伙侦测。知识图谱可以帮助银行基于数据分析、场景分析构建实体与实体的复杂网络,并将异常关系、风险特征模型作用于知识图谱之上,动态计算风险的传播路径、传播结果、影响因素,有效挖掘虚拟货币交易风险。除此以外,针对虚拟货币交易不仅需要金融系统内加强监管,还需要各部门间协调配合,履行反洗钱义务,加强对虚拟货币交易违法犯罪活动的识别和阻断。对广大消费者来说,需增强风险意识,不参与虚拟货币相关投机行为,珍惜个人银行账户,谨防个人财产及权益受到损害。作为社会科技力量,同盾科技也将持续通过新技术的创新应用,帮助从业机构持续提升打击虚拟货币交易、反洗钱等核心能力。你可能还喜欢同盾云图产品升级:一个更加开放灵活的知识图谱平台来了同盾马骏驱:中小微融资涉及政企银三方,如何一举多得?同盾AI技术再获国家发明专利授权升级科技武器,革新策略战法——金融机构破解诈骗之困(上)
2021年7月20日
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硬核 | 用AI布下天罗地网,狙击金融黑产团伙

“黑产大军就像幽灵一样盘旋在金融机构的上空,据不完全统计,专业的黑产从业人员已达数十万,每年给金融系统造成的经济损失可达百亿元”,同盾人工智能研究院专家表示。而且,黑产单打独斗的时代已经成为过去时,早就以团伙形式盘踞在线上和线下,形成了分工专业、规模庞大的产业链,盘根错节、战线隐秘、手法高超,如何对其进行有效挖掘和精准围剿是当前金融机构反欺诈工作的重点。在近日的一场内部分享中,同盾专家从申请、登录到反洗钱,针对如何在金融领域对黑产团伙进行精准挖掘和完整布控进行了解析。[金融申请反欺诈]在线信贷申请是黑产攻击比较密集的业务领域,在信贷领域有70%以上的业务损失由申请欺诈造成,黑中介通过购买个人信息、编造虚假个人身份信息、冒用他人身份信息、串通客户等手段进行欺诈。射人先射马,擒贼先擒王。黑色产业链看似庞大且分散,让人无从下手,但只要能挖掘出作案团伙,就能挖出萝卜带出泥,给予整体黑色产业链釜底抽薪般的打击。只要是团伙作案,总会或轻或重遵循统一的指令,相似的聚集,在时间上、物理空间上和网络空间上的行为和分布呈现出微妙的规律。在金融申请场景下,半监督学习是非常有效的技术武器。半监督学习在仅有少量样本的情况下,既可以利用充分标记样本中的知识,又可以发挥无监督学习的主动发现优势。半监督学习就像无数根经脉一样,将隐藏在暗处,散落在天南海北,难以溯源,经过层层伪装的团伙给定位和拼接起来。标签传播算法是一种典型的半监督学习算法,它的基本思想是为网络中所有的节点赋予不同的标签,设计一个传播规则,标签根据这个规则在网络上迭代传播,直到所有节点的传播达到稳定,最后将具有相同标签的节点划分到一个社区中。在每次迭代传播时,每个节点的标签都更新为最多数量的邻居节点拥有的标签,这个传播规则定义了网络的社区结构,即网络中每个节点选择加入的社区是其最多数量的邻居节点属于的社区。同盾专家针对金融申请场景的典型风险,提出了一种自定义的半监督团伙挖掘算法。基于欺诈样例统计多个维度关联的异常度,生成样本之间的关联边并量化边的异常度,然后通过设置阈值来选取权重,超过阈值的异常边进行连通分量计算,最后计算连通子图的异常度并输出欺诈团伙。对于用户在线申请的订单,金融机构一般会基于业务规则进行人工审核并标记欺诈样例。订单样本的典型属性包括订单号、订单日期、是否欺诈等。在方案落地的过程中需要对样本数据进行如下辅助处理:预处理:业务样例数据的分析及清洗,如去除无效值、去除重复样例等,预处理使得欺诈团伙的关联和挖掘结果更可信。关联边权重的融合策略:两个订单之间可能有多维度的关联,如Cookie关联、家庭座机关联、直亲手机等,需要基于不同维度的关联综合计算关联边的权重,典型的方法有加权组合、同类型关联设置最大值等。针对最终生成的欺诈订单及欺诈团伙数据,人工可以对呈现的欺诈团伙进行审核排查。|
2021年7月19日
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干货 | 用户增长双核心之策略篇

之前的文章里给大家介绍了用户增长的流程环节以及用户增长双核心之一的模型,希望笔者的他山之石,可以让读者有所启发。用户增长双核心,上一次我们讲了模型,本篇我们来探讨下策略。策略和模型就像孪生子,所谓皮之不存,毛将焉附。从笔者角度来看,可以从模型、人群、通道以及语音等几个方面来说明下策略的关注点。其实基于这之上,只有一条总的策略,即策略就是在可控成本以内做到业务规模最大的方案最优解。模型策略模型策略一般在算完成本看分布的时候,需要考虑的步骤。下面我就说下模型几个策略的使用场景以及策略的考虑点:1、模型对比之前的文章里提到模型也有生命周期。当一段时期的投放之后,筛选出的可供营销的高分人群就会逐渐减少,所以这时候就需要迭代新模型。在全量切换新模型的时候,就会拿新老模型做对比测试,这么做的原因一个是可以更多的精细量化新模型的的优化效果,验证自己的模型迭代方法是否有效;另一个也是降低直接切换新模型的业务风险。公平起见,我们会采用分桶测试。两个模型的对比,分数不一定有参考意义,不以同等分数谁的成本低来作为评判依据。笔者更多以业务效果的角度来看,等量投放哪个模型的成本以及订单效果更好,或者哪个模型可以挖掘出更多可供营销的高意向人群,即哪个模型胜出。2、模型过渡这个策略是模型对比的衍生产物。即模型对比期间,新老模型可能在各个维度进行对比。那有可能在某些低年龄段,或者某个运营商,旧模型的表现更好,所以在模型对比的时候,就会有两个模型同时并存的情况。理想情况下,经过几天的对比测试,我们期望新模型在各个对照组都超越老模型。但是实际情况下,只要新模型可以营销的整体量级高于老模型,或者换句话说,在老模型成本到达客户预期成本的临界值的量级下,新模型的业务效果依旧优于老模型,我们即可认为新模型胜出。3、模型补充因为我们前面提到模型有一个生命周期。在模型效果衰减的时期,因为营销的量级会相对降低,我们会采用之前效果较好的老模型或者标准模型来作为补充取数,看是否能增加可营销的人群。4、模型融合这个场景在信贷场景较为常见。以信贷促首登场景为例,从用户登录注册、申请完件、授信通过、完成支用,这里有很多环节会影响最后的业务效果。笔者假想了以下三种可能遇到的情况:1、客户最终考核的是授信成本,如果人群注册率很高,但是授信率偏低,说明虽然用户的意愿度很高,但是不符合客户的产品授信政策;
2021年7月16日
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同盾云图产品升级:一个更加开放灵活的知识图谱平台来了

创新无止境,服务不停歇。在同盾产品家族中,“云图-知识图谱”是被时光雕琢最久、最具生命力的产品之一,如今,云图产品再次迎来重大升级。同盾云图产品研发团队以客户需求为产品导向,分别在存储架构、场景方案、平台扩展和核查中心四大核心环节,对云图进行全面提升。云图技术架构正式进入G3.0,依托于场景方案的推出,云图正式形成成熟的“1+N”产品架构,即在一个标准的知识图谱平台这个底座上,衍生出不同业务和不同场景的知识图谱产品方案。作为一体化的知识图谱构建与应用解决方案,同盾云图通过提供统一的知识图谱构建平台、知识计算、图学习计算框架和应用产品方案,运用知识抽取、知识计算、语义分析等人工智能技术,帮助用户从数据中智能高效的提炼知识、应用知识,实现业务的智能决策。升级后的云图具备更高效的图谱构建能力、更灵活的存储架构、更智能的图谱挖掘、更良好的平台拓展以及更领先的场景方案能力,真正做到“开箱即用”,协助金融、保险、政务、互联网等领域客户更好管控风险,提升业务效率,降低业务成本。01灵活的存储架构一个完整的知识图谱应用除图谱数据之外,还需要基于图谱,挖掘出的各类结果如群组、指标等结果。同盾云图提供了灵活的存储方案配置,可根据实际需要定义符合每个图谱需求的存储方案:从数据结构的视角看,有图库、指标、标签、群组等不同类型数据,需要有针对性地选择合适的存储介质;从数据量的视角来看,不同客户、不同业务场景的数据量、时效性要求,以及客户预算均不相同,需要针对性设计存储方案。云图研发负责人解释说:“升级后的云图支持多种类型的图库、数仓和KV数据库,云图团队在服务客户过程中会根据客户的实际情况为客户配置最佳方案,例如选用何种图数据库,是否依赖大数据平台等,在解决客户业务问题的同时,最大化降低客户IT基础设施的支出成本。”02场景方案不断拓展升级后云图的触角将向各领域业务进一步延伸,目前云图已沉淀了同盾在银行等金融机构对公、信用卡、零售等场景下的图谱解决方案,云图研发负责人介绍说:“一个基础的平台是远远不够的,就像是一块田,就算土地再肥沃,如果缺少专业的种植技术,也没办法结出好粮食。回归到保险、银行信贷、信用卡、金融交易等具体场景上,数据挖掘和图谱构建的方式都是不一样的,图怎么构建、数据怎么挖掘、挖完怎么用,面对这一系列专业的问题,同盾都有丰富的知识库和领先的方法论,这也是为什么我们能保持高水平上线效率的重要原因之一。”比如以下典型的场景:1.
2021年7月14日
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同盾马骏驱:中小微融资涉及政企银三方,如何一举多得?

“近年来,同盾科技在产业金融平台方面不断进行业务布局。我们发现,这其中有一个三角形,三个角分别是不同类型的中小微企业、政府和金融机构”,同盾科技联合创始人、合伙人、COO马骏驱在第二届中国智能终端产业发展大会上表示,“事实上,在过去的二十多年里,我国一直在进行一个尝试,即如何帮助那些没有抵押资产,又有融资需求的中小企业。为此,同盾发挥人工智能等技术做出了有益探索。”
2021年7月12日
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同盾AI技术再获国家发明专利授权

近日,同盾科技人工智能研究院研发的“基于知识联邦和图网络的推理方法、系统、设备及介质”获得国家知识产权局颁发的发明专利授权。这也是继不久前“基于XGBoost的跨样本联邦学习”获得国家发明专利授权后,同盾AI技术在自主可控、安全可信的道路上再下一城。该发明专利旨在解决在保护数据隐私安全前提下,将分布在不同机构与参与方中的图数据进行协作的问题。同盾人工智能研究院创新性提出联邦图协同解决方案及平台产品,如图1所示,各参与方可基于历史数据各自构建知识图谱,通过本地图神经网络抽象节点特征及图结构信息为低维向量,在多个参与方间进行交叉融合,协同进行如节点分类等目标任务。图1:基于知识联邦和图网络的推理方法流程图图是连接数据网络结构的一种常用表示形式。目前已被广泛应用在多个领域,如社会系统、生态系统、生物网络、金融交易网络、知识图谱和信息系统。伴随人工智能技术的不断渗透发展,图学习越来越受到行业各界的关注。图学习旨在通过使用各种图模型,从图特征数据以及关系结构中挖掘出有价值的信息,相比传统深度学习方法,图学习建模相对能利用更多的关系信息,从而得到更优的模型效果,同时更具有可解释性。然而,当下业内的图学习方法主要是针对集中式学习场景设计的,即集中式图数据存储和集中式模型训练。在大多数行业中,图数据是以孤岛的形式存在,即分布在不同的组织或机构中。数据无法互联互通使得图数据难以聚合构建,从而无法实现基于图数据的知识共享协同。例如说金融行业内会存在一个普遍现象,每家机构拥有其客户信息、交易网络和违约历史,而各机构又有一些共同客户,彼此间希望合作,对其客户进行全面的信用评估。如图2所示,以两家机构为例,在数据分布上,各机构拥有各自的图谱,机构客户在分布上有重叠,体现在有部分相同节点,节点特征、关系可以不同。为了对客户进行全面的信用评估,一个直观的方式是将所有图谱数据收集在一起,合并为一个大型图,然后将其提供给现有的图学习方法。但由于隐私安全和行业竞争关系,从分散的组织机构收集合并图数据几乎是不可能的。图2:基于知识联邦和图网络的推理方法数据分布示意图(以两方为例)同盾科技人工智能研究院提出的解决方案,可以在保护数据隐私安全基础上,利用多方图网络数据完成协同建模。在多种数据集上,进行图节点分类任务实验,联邦分类准确率都高于单个参与方,接近集中化图谱建模结果。目前,同盾在人工智能领域已先后获得“基于人口迁移的疫情预测方法、装置、电子设备及介质”“面向行为分析的元知识联邦技术”“基于XGBoost的跨样本联邦学习、测试方法、系统、设备和介质”等多项与联邦学习技术相关的国家专利授权。未来,同盾将增强持续创新能力,强化对核心技术的攻关和基础知识的研究,力争在人工智能“专利库”中持续输出科技力量。你可能还喜欢案例
2021年7月9日
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升级科技武器,革新策略战法——金融机构破解诈骗之困(上)

身处信息爆炸时代,人们在享受网络信息红利同时,同样遭受着网络电信诈骗等活动的威胁。近几年,网络电信诈骗案件不断增长,诈骗方式和手法不断变化。从电话诈骗向互联网诈骗、从全国分布向重点边境地区集聚、从“短平快”向长线套路诈骗,花样翻新,技术手段不断迭代。为此,同盾科技行业安全专家及策略建模总监阅微,不久前在中国支付清算协会云课堂上以《科技助力防范网络电信诈骗》为专题,进行了交流分享。阅微表示,面对越来越“高能”的黑产犯罪组织,金融机构需要借助科技之力,升级武器,革新战法。专业化涉诈团伙已成顽疾数据显示,2020年,全国公安机关共破获网络电信诈骗案件25.6万起,为群众直接避免经济损失1200亿元。其中,十大高发电诈骗局中,贷款诈骗、刷单诈骗、木马钓鱼诈骗、冒充公检法诈骗、冒充客服诈骗、杀猪盘诈骗中招的人最多。阅微说:“过去7年来,涉诈案件逐年上涨,整体发展形势已经相当严峻。”尤其2020年以来,疫情期间黑产也加速“线上化、智能化”转移,涉诈案件呈现出高发多发态势。国家正在不断出手强化反电诈行动。“监管趋严,制度指引下,不仅对地方金融机构业务上带来调整,同时也引起整个金融行业的连锁反应”,阅微提到,行业的风险犯罪浓度上升,也是连锁反应之一。首先,监管加强,导致线上及网贷行业加速风险出清,共债人群的多头授信渠道逐渐被打断,获客端欺诈及逾期风险几率加大。其次,金融行业线上金融业务转型加速,目标客群下沉,致使黑产攻击目标转移,移动化、互联网化促使业务模式前移,身份信息更加容易泄露。同盾科技2020年6月至2021年5月的涉诈研究数据显示:涉赌涉诈交易量占金融机构交易全量的8.95%,月均增幅达12.11%,同时呈现出地域化、组织化、作案手段多元、损失金额巨大等特点,专业化涉诈团伙已成为顽疾。电信诈骗一旦发生,注定违约。金融机构在承担合规性风险、声誉风险的基础上,还会产生大量的资产损失。为此,阅微建议,总体上可分三个阶段实现电信诈骗风险防控:第一步,为满足监管合规要求、快速上线、限量排查,实现部分交易的事中拦截,可在名单及强特征规则的基准上,运用终端安全和专家经验为核心的涉诈量化模型。第二步,通过对用户行为数据的采集、清洗、加工,实现精准画像,建立行为评分及欺诈识别模型,通过机器学习,实现交易的实时、准实时监测防控。第三步,借助于知识图谱等分析挖掘,顺藤摸瓜,进行溯源分析、关联分析及串并案分析,进一步挖掘潜在风险团伙。政策指引下的破解之道“面对高技术、高智商、高度自律、高度组织的对手,我们必须革新战法,不然等待我们的只有失败。”阅微用“魔高一尺,道高一丈”来形容当下这场反电诈战役现状。过去5年,每个年度监管侧都会出台针对账户风险、涉赌涉诈相关文件政策。特别是去年人民银行发布的“银支付〔2020〕49号”文件,从32个核查点明确要求查漏补缺、健全机制,压实主体责任,排存防增、遏制风险。阅微表示,当前金融机构涉诈风险排查内容来看,金融机构从全面排查范围、全面排查机制、查漏补缺健全机制、总结特征优化模型,到排存防增遏制风险,需主要参考近三年的人民银行“银发〔2018〕146号”“银发〔2019〕55号”“银支付〔2020〕49号”等相关重要文件要求。目前,金融机构涉诈风险稽查主要分为两大方向:个人账户和对公账户/商户。阅微说道,“涉诈风险的具体表现各不相同,但对于银行来说,银行账户是最容易被涉赌涉诈盯上的媒介;首先,开户端做好尽职调查及风险动态管控显得尤为重要。”阅微给金融机构涉诈风险防控管理建设进行了三个划分:首先,事前风险评级。这一环节无论是个人或企业账户,在开户侧都要先做尽职调查,通过内外部数据整合、个人准入评级、对公准入评级,进行风险的初步判定和涉诈风险标签的标注。其次,事中风险识别。这也是各家金融机构重点建设涉赌涉诈防控的一个环节,包括实时侦测和离线挖掘等手段,主要通过三种方式进行风险识别:即名单的筛查机制,根据49号文的核查点和业务场景中典型特征构建出的强特征规则体系,以及机器学习沉淀出的典型案件或可以做弱特征交叉组合的机器学习模型。最后,事后风险分析挖掘。对于风险识别的结果,要进一步做好动态巡检,沉淀风险特征库,通过关联分析、事后机器学习,进而进行账户级的风险管控。阅微解释:“整个涉赌涉诈解决方案的落地目标,是为了帮助金融机构构建全生命周期的电信反欺诈能力,从前期的了解客户、风险识别、预防警示到交易控制,实时拦截涉赌涉诈的风险,并且要有相关的处置与缓释、风险评级与分析报告等”。他补充说,从客户的安全体验来看,在实时反欺诈环节过程中,也需要有防控的人机交互设计,低门槛的认证服务方案,“金融机构既拦截风险,也要重视用户安全体验的不断优化”。同时,金融机构需要搭建涉诈的主题数据模型,有效支撑账户风险监测应用。从底层上,包括内部数据和外部数据;在此之上,从涉诈数据模型基础层、整合层及应用层,层层把控,针对涉及到电信诈骗的账户风险、客户欺诈风险、涉赌涉诈模型监测,则运用一个相应的主题数据集市。最关键的,金融机构要通过风险监测体系排查涉诈账户及商户,斩断涉案资金交易链路。阅微认为,其核心是完成涉诈风险监测体系的建设:通过大数据平台、风控集市的数据供给,进而构建涉诈风险监测体系,包括涉诈特征计算、涉诈规则引擎、针对不同诈骗场景的模型引擎,以及涉及种子节点关联分析、溯源分析的知识图谱平台,最终目标是生成涉及诈骗的客户/账户/商户名单,并完成风险处置与效果分析。“总之,在政策指引之下,金融机构需要更多的借助科技力量完善反电诈解决方案。”阅微如是说。接下来,金融机构如何更好的利用人工智能、大数据的构建涉诈防控核心知识体系?敬请关注阅微明天的解读:《升级科技武器,革新策略战法——金融机构破解诈骗之困(下)》你可能还喜欢同盾成功中标建设银行商户涉赌涉诈风险管理项目案例
2021年6月29日
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案例 | 核心技术自主可控、安全可信,同盾助头部城商行搭建智能风控中台

地处中部地区的某头部城商行,在“十四五”金融科技相关规划及数字化转型大潮下,为实体经济源源不断注入“金融活水”,以高质量金融服务助推地方经济社会高质量发展。进入移动化、智能化时代以来,该城商行通过持续创新激发活力;立足金融信息核心科技自主可控,引入国内智能分析决策企业同盾科技进行深度合作共创,建立覆盖全流程、全业务、全渠道的基于数据驱动的智能风控中台体系,显著提升实时风控决策和信贷风险量化评估能力;并从IT底层的基础软硬件到上层应用,全面提升信息技术软硬件的信息安全管理和技术防护能力,形成安全可控的金融信息技术体系,开创风控、业务、管理三位一体的数字化转型新格局。项目背景该城商行结合地方经济禀赋和得天独厚的区位优势,在实践中确立了面向C端的市民金融服务、面向B端的普惠金融,以及面向商贸端的独创的“商贸物流银行”新业务模式。随着该行业务线上化建设基本完成,逐步出现了一种现象:前台业务越做越大,尽管能做到局部最优,但整体不易取得平衡;很多时候一个部门就是一个独立的系统,各个部门之间互动效率低,限制了不同渠道不同业务之间的相互协同,以及对风险的全局洞察及统一管控。为此,该行与同盾科技成立“联合工作组”,首先深入业务实际,进行全局梳理,包括:(1)风险侦测小组负责洞察分析行业内新型欺诈事件,异常交易;收集行业内新型欺诈风险情报数据,并及时采取应对措施;分析潜在风险事件影响范围,并明确应急补救措施。(2)案件分析小组负责调查处置欺诈案件;分析潜在欺诈事件蔓延及关联影响;为快速部署和优化各场景风控策略提供支撑依据。(3)欺诈及信贷策略部署小组负责根据业务需求快速部署欺诈及信用评估策略规则和模型;通过数据分析、机器学习等技术手段分析潜在欺诈及信用风险,并持续优化规则和模型。(4)漏洞侦测分析小组负责持续跟踪新产品发布,定期检查系统安全隐患、业务流程漏洞。在此基础之上,该行与同盾科技确立了“风险导向、技术创新、数据驱动、集中管理”的理念,将智能风控中台体系建设定位到全行级战略部署,聚焦业务发展和风险管控的难点与痛点,结合海量多维的内外部数据,有效运用数据挖掘、语义引擎等技术,通过构建差异化的策略体系,将数字化智能风险防控措施嵌入业务流程的关键节点,达到实时监测、识别、评估和处置风险的建设目的,实现面向用户的服务级能力共享、面向内部开发或管理者的应用级能力共享、面向业务的数据级能力共享。实施架构为了满足该行全行零售、对公业务的风险管理发展需要,完善全行业务联防联控的风险管理能力,同盾协助该行打造了由“一个基础、两个支撑、三个中心”组成的智能风控中台架构体系。一个基础智能风控中台以数据中台为基座,进行跨平台、跨系统数据链路的打通,形成数据分析、数据挖掘与数据治理为一体的数据资产库。以数据中台为基础,打造出风险标签体系、特征库、风险集市和全行级的360度客户风险画像;另外再将各个渠道打通,让全行各渠道都可以共享名单、标签、预警信息、内外部联防联控,实现能力复用,并在整个预警和决策的过程中实现数据的不断积累,以及模型策略的不断优化升级。两个支撑同盾还为该行配置了全方位智能化风控运营、监控体系作为支撑,比如驾驶舱,风控可视化监控大屏,给该行提供反馈、复盘,以及展示、监测等能力,这是整个风控中台建设的重要一环,也是实现全生命周期,和自我反馈、持续进化的关键部分。智能风控中台采用微服务架构,打造风险管理闭环。具体如上图所示:其展示层为系统驾驶舱,包括了各种风控大盘,方便从全景上了解风控的情况;左侧是前置服务,实现与行内业务系统及外部接口进行配置化的对接集成;中间是平台的业务支撑:主要包括交易风控的事件管理、数据中心,信贷风控的申请管理、数据中心等功能;右侧是支撑系统运行的三个核心微服务:权限中心(权限管理)、决策引擎(实时决策分析计算)、模型中心(模型管理及模型计算);数据层主要包括:指标数据、规则数据、决策流数据、核查数据及名单类数据。平台通过前置服务实现与客户系统的对接,将客户进件和交易数据传输至风险决策引擎中。决策引擎系统将数据通过一系列的规则判断、风险评估、模型预测、第三方数据调用分析等环节,最终生成风险报告,评估出当前数据的风险情况以及相应的决策结果,并经由前置返回给客户系统形成闭环。三个中心围绕交易反欺诈、信贷风控、智慧营销中心,通过数据中台按照不同的主题域,确定不同的标签体系和全方位风险画像,支撑全行业务的接入,支持前台的“按需索取”。交易风险防控体系:部署2000+不同交易场景、不同风险特征规则以及数十个风控模型,实现对受控渠道关键交易的实时监测、准确识别与评估、动态处置,目前监控已覆盖手机银行、网上银行等10余个电子渠道,实现事前预防、事中控制、事后分析的全周期闭环管理。同时,针对该行客户注册及登录环节可能存在的账户安全隐患强化欺诈行为监测,精准识别垃圾注册、拖库撞库、账户盗用等欺诈行为,强化用户账户安全保护。信贷风险防控体系:范围覆盖信贷业务受理、授信申请、预授信额度、放款出账以及贷后预警等关键节点,通过设计、开发和部署20余个产品合计10000+条规则及多个信用风险模型,提供以风险事实为基础的360度客户画像报告,构建“一线多点”的业务全生命周期风险管控体系。数据驱动的智慧营销系统:加强包括电话银行、网上银行、手机银行、自助服务渠道、微信银行等线上渠道建设,借助各类线上线下营销活动,以多渠道的数据为基础,通过大数据分析、挖掘、精准识别客户需求,连接应用场景,从而实现与客户的关联,完善客户精准画像,为客户提供增强版的场景服务能力。五大亮点该项目将行方风控研发流程平台化、工具化。在平台中,业务人员可以通过有意义的业务过程数据,结合自己的业务目标进行人工智能模型调研、模型应用以及模型自学习的过程,自动化、智能化的帮助银行完成数据价值提升,实现数据要素的倍增作用:一是标准接口、方案成熟,提供差异化的风险识别及评估服务,响应多层级管理诉求。二是一客一策、动态调整,能够更有效地缓解“层出不穷的产品创新与墨守成规的业务管控间的矛盾”。三是规则模板、语义配置,降低设计及开发风险管控规则的门槛,进一步营造“数据驱动决策”的工作氛围。四是一键导入、潜行测试,支持规则策略和多语言、多算法模型的一键上传。五是规范流程、有权审批,通过配置化与模块化的审批工作流配置功能,实现对模型调整、业务审查、名单管理等关键操作的逐级审批。效果显著一是显著提升了行方实时交易反欺诈水平智能风控中台助力该行不断拓宽渠道交易范围,筑牢交易风控防线,以风险规则模型为核心,研发、部署不同类型规则模型累计2000+个,主动实时监控异常设备、用户、操作、交易等信息,目前已覆盖手机银行、网上银行、直销银行、网联支付、收单、国际结算等10余个渠道业务与柜面业务,并对其关键业务流程节点(如注册、登录、交易等)进行交易监测、风险识别、风险评估和风险处置,实现事前预防、事中控制、事后分析的全周期闭环管理。二是有效助力行方信贷风控数字化转型智能风控中台积极拥抱数字化转型,力求以此为契机,为行方信贷风控业务提供新思路、新举措、新突破。在信贷业务风险防控领域,构建以零售信贷与对公信贷等为主线,覆盖业务受理、授信申请、预授信额度、放款出账以及贷后预警等关键节点的“一线多点”全生命周期风控体系,构建多维度综合客户风险报告,设计部署20余个产品合计10000+条规则模型。行方业务审批效率提升三分之一以上,节省大量人力资源成本。同时,在合法合规的前提下,积极引进工商、司法、税务、运营商等外部数据,化解信息孤岛,降低信息不对称,推动了数据资源有效整合与深度利用。你可能还喜欢通过全球隐私保护权威认证,同盾科技获颁ISO27701证书同盾科技入选杭州金融科技创新监管工具第二批创新应用最高法:银行卡被盗刷,银行应赔偿损失——银行如何加强交易风控?朴道征信与同盾科技签署战略合作框架协议
2021年6月24日
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618黑产狙击:小盾安全捕捉“狂欢中的骗局”

每年一度的618大促已经落下帷幕,全网GMV高达5784.8亿,又创新高。今年的618最大的特色就是:在传统电商如火如荼大促的同时,抖音、快手等直播平台的加入,更多的明星助力和更多变的营销玩法让消费者有了很多的选择。618带货主播top5在各家电商平台忙着复盘成绩单的同时,从专业的业务安全视角,小盾安全发现可恶的网络黑产也借此机会赚的盆满钵盈,而且今年的黑产呈现出一些新变化,再次给商家平台敲响风险管理的警钟。下面就跟着小盾安全一起回顾下今年618期间黑产的作案流程以及典型事件👇618时期黑产攻防时间线具体数据表现图片来源:小盾安全从小盾安全的监测数据不难看出,从4月下旬开始,各大电商平台新注册用户风险比例逐步上升,且今年国外手机卡风险远高于国内手机卡。图片来源:小盾安全设备风险在5月20日至6月19日到达顶峰,集中暴露在优惠券领取、下单、支付环节。图片来源:小盾安全与此同时,在黑产圈,主流平台账号买卖价格在6月出现明显上浮,幅度达到30%-50%。基于以上观察,小盾安全梳理出今年618黑产作案的三大趋势风险手机卡来源逐渐由国内转向国外,由于国内“断卡行动”的不断落实,国内黑卡存量急剧下降,但越来越多的境外手机卡流入国内;ipv6被黑产大规模应用,今年618整个周期內,拦截的风险ip中有超过10%为ipv6,ipv6的逐渐普及以及其本身数量级巨大的特性对业务风控提出了新的挑战;作案方式由团伙作案逐渐向众包发展,由于疫情以及后疫情阶段的影响,越来越多的普通用户加入到众包人群之中,靠领取任务获得佣金。由于众包模式人群分布离散,设备资源信息相对正常,极大增大了风险识别的难度。典型案例分析案例一:众包模式下的暗号地址案例呈现小盾安全地址模型发现,618当日某电商平台短时间內有大量订单出现相似收货地址风险。复盘后发现有500多笔耳机订单存在暗号地址风险。所谓暗号地址一般指:收货地址主要信息(省、市、县、街道)几乎一致,具体到小区或者楼号会有差异,且地址中存在相同暗号。案例分析经策略专家深入分析,地址所关联用户行为、设备并未呈现出明显风险特征,确定为众包真人模式作案。地址中含有相同收货人暗号,一般为黑产和当地街道快递员勾结约定而成,只要快递员看到此暗号就会送往固定地点。同时,回溯对应产品名称小盾安全情报部门发现部分众包论坛有黑产通过任务招募此产品代下单服务,完成一单可获得30元任务佣金。此案件分析报告618当日已反馈电商平台方及时处理。案例二:羊毛党在第一层,“商家”在第五层案例呈现618期间某短视频平台一商家放出王炸优惠:1.9元防晒衣。这优惠消息瞬间在各大论坛和朋友圈扩散,有些人甚至买了50件。但是事后发现店铺迟迟没有发货且两天后店铺关闭,后续陆续有人收到博彩和诈骗电话。案例分析整个套路的流程是:商家发布超低价商品——羊毛党/普通用户大量购买——商家不发货、关店跑路(套取个人信息)——个人信息成为菠菜或电信诈骗的物料。小盾安全建议今年以来,国家严厉打击各种电信、互联网诈骗行为,但企业在数字化转型过程中,所遇到的风险远不止如此。如何建设适合自己的风控系统,防御互联网诈骗已成为时下企业的痛点。针对黑灰产新变化,电商行业的风险管理应形成覆盖事前-事中-事后体系化的建设思路与实践。事前:情报的输入必不可少,需要具备对风险预知的能力,提前布控;事中:安全决策中台是核心,需要具备实时对风险识别和处理能力,业务和安全实现深度耦合,及时止损;事后:案件分析和复盘是重中之重,需要有基本的关联分析和回溯能力,帮助策略不断迭代优化,为客服部门提供证据话术的支撑。小盾安全认为,电商企业建立风控体系也可参考同业的成功经验,结合本公司的业务类型、阶段性经营发展状况等,在不同的风险管理阶段,将风控技术手段与运营管理相结合,互相支撑,互为补充。作为同盾科技旗下专业的业务安全服务品牌,小盾安全深耕反欺诈和泛安全,沉淀了超过8年的策略模型经验、丰富的黑产对抗经验、业内领先的多种智能风控工具和专业化的服务团队。未来,小盾安全将不断协助客户完善覆盖全生命周期的风控体系,帮助客户构建数字化、智能化时代的安全基础设施。想了解更多欢迎扫描二维码与小编交流哦~你可能还喜欢通过全球隐私保护权威认证,同盾科技获颁ISO27701证书同盾科技入选杭州金融科技创新监管工具第二批创新应用最高法:银行卡被盗刷,银行应赔偿损失——银行如何加强交易风控?朴道征信与同盾科技签署战略合作框架协议
2021年6月23日
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前沿 | 打破信息孤岛,联邦学习如何落地

信息化时代,数据已经成为一种生产要素。但由于竞争关系,机构常常囿于流量之争,导致数据难以聚合发挥其最大价值。数据孤岛成为全球普遍问题。与此同时,数据安全也成为现代人的隐忧,例如苹果公司出台新的隐私政策后,不少用户在提醒之下宁愿选择关闭数据分享,因为他们感到难以评估数据分享所带来的利弊。在数据孤岛和数据安全的背景下,基于数据驱动的商业活动势必要进行改变。联邦学习应运而生,在做到数据可用不可见的前提下,完成跨公司、跨行业的数据聚合,赋能企业的业务发展。近日,同盾知识联邦技术专家做客北京金融科技产业联盟“金融科技慕课学院”,进行了《联邦学习金融实施步骤》的主题分享,介绍了联邦学习项目从前期准备、实施建模、后期验收等各阶段的实施落地流程。他提到目前联邦学习落地过程中存在的问题,例如业务人员对联邦学习很感兴趣,但难以明确运用场景;以及联邦学习与现有系统如何搭配,形成辅助等。此外,专家还分享了同盾在联邦学习探索过程中遇到的“坑”,以及相应的解决方案。不同视角下的各类联邦学习特征联邦学习在不同场景有不同分类。同盾技术专家从四个不同视角分析了各类型联邦学习的特征和适用性,包括数据视角、参与方视角、架构视角及流程视角。首先,在数据视角,联邦学习分为跨样本联邦学习、跨特征联邦学习及复合型联邦学习。之所以称为数据视角,因为这是根据参与方(特征和样本)数据的覆盖度进行的划分。跨样本联邦学习,也叫横向联邦学习,是同行业之间的数据联合。在金融行业,横向联邦学习的应用不广,试点较少。目前大型机构不太愿意同业共享,而中小型机构迫于生存才愿意参与。同盾技术专家认为,未来在横向联邦学习领域将会被发掘出更大的潜能。跨特征联邦学习,也叫纵向联邦学习,是跨行业的联邦学习,目前应用更广。例如银行有用户的收支行为与信用评级,运营商有用户的通信行为和网络行为,电商有用户的消费行为和偏好。联邦学习可以将数据脱敏之后运用,形成模型,进而指导企业的营销、风控、估价等业务。复合型联邦学习,也称为联邦迁移学习,需要足够数据才能进行建模。在复合型学习当中,可能会应用到集成学习、元学习、特征蒸馏等手段。其次,从参与方视角,联邦学习则分为两方联邦和多方联邦。理论上,只要有两方(及以上)参与就可以构成联邦学习,但实际落地上,两方联邦学习和多方联邦学习还是有差别的。两方通常是由一方发起联邦请求,请求方也往往是模型的使用者。目的容易达成,一方提供数据,为一方解决问题。法律程序较为简单,不需要中间方。同时,同盾技术专家也指出,想要将数据利用率更大化,两方联邦是远远不够的。相较之下,多方联邦的应用价值更高。但涉及三方、四方,甚至更多方的法务问题,以目前落地情况来看较难促成多方联邦。同盾技术专家认为,多方联邦学习中模型使用者必然会关心谁的数据贡献大,因此需要引入数据贡献度等相关算法进行计算,来评估数据价值。同时涉及到某一方中途退出的情况也较为复杂。这些原因共同加大了多方联邦学习的落地难度。最后,从架构视角,联邦学习也可分为弱中心化和去中心化两类。联邦学习诞生之初就是以弱中心化模式设计的。有别于强中心化的安全屋模式,在弱中心化的联邦学习中,中心只是一个协调方,负责执行约定的规则,并辅助参与方进行信息交换,并不涉及汇聚、存储原始数据的功能。弱中心化是一个半理想、半现实的模型。而去中心化的联邦学习则是实践衍生的产物,在两两联邦中也得到了广泛的应用。从联邦学习落地步骤,看集团企业的操作要点同盾技术专家介绍,我们推出的工业级联邦学习平台“智邦知识联邦平台”已经参与了金融机构和政府单位的数十个联邦学习的项目。在这个过程中,我们也遇到过一些问题,但都逐一解决了。同盾技术专家认为,解决这些问题,要从联邦学习的落地全流程入手。联邦学习的落地流程涉及到两个团队的工作,一般将其分为业务侧和平台侧。业务侧,通常是由业务专家来完成。首先要确认业务目标,是风控、估价、还是营销。之后,业务专家需要对业务场景进行分析,该场景是否需要用到其他来源数据,如果需要其他数据,业务专家基于业务场景,进行离线的数据分析、数据挖掘等工作,并准备联邦学习用的数据。同盾技术专家认为,在业务场景分析中,需要关注的是业务目标的适配度、痛点分析、数据使用限制及实际数据情况。例如有些跨境场景是不允许数据使用的,则不适宜联邦学习落地。同盾技术专家强调,联邦学习是大数据、人工智能和密码学的融合技术。做好联邦学习解决方案,则需要业务、法律、技术三方面的储备。而在平台侧,首先要选定合作对象,需明确用来建模的数据,由参与方设计联邦数据的探查方式、联邦建模的算法等,最终经模型训练得到联邦数据模型。和所有机器学习一样,数据探查、模型训练、模型测试是一个往复迭代的过程。同盾智邦平台将不同算法包装为一个个算子,由参与方组织算子形成高自由度的学习流。目前提升联邦学习效率是联邦学习各厂商的发力点。为了提高建模效率,不同厂商采用的方法不一,有优化建模算法、优化加密算法、优化通信、硬件加速等。同盾智邦平台上以20万数据,两方特征200维为例,一次建模大约需要1小时。当联邦学习模型经测试后达到目标预期,需要从测试环境向生产环境进行模型发布。不同环境的系统的侧重点是不同的,测试环境需注意大数据的承载能力,生产环境更需注意系统的稳定性和返回的实时性。联邦学习的三个场景示例在金融信贷风控场景中,金融机构需在确保安全的基础上,引入外部数据,提高个人信贷审核信用评估准确率,降低逾期风险;这便需要基于智邦平台,采用跨特征的联邦方式,训练学习符合金融机构任务需求的信用评估模型,提升信用预测模型准确率。实施时,操作方通过数据聚合对齐用户约20万条,共补充特征维度到200多维。经实验验证,联邦学习方法可使模型K-S值提升30%;部署上线后,该联邦模型月调用量约50万次,风控能力显著提升。在政务经济大数据场景中,政务部门需在安全合规的基础上,解决地方大数据因数据孤岛而对地方企业缺乏细粒度了解的问题,监控企业健康度与区域经济发展状况,以实现监控地方经济状况与统筹规划资源等目标;这便需要基于智邦平台的多方安全计算实现安全统计、分析,输出实时可见监测业务看板,其结果可为政务提供可展示、可解读、可应用的数据解决方案,推进城市的数字化转型。实施时,操作方联通委办单位数据,即搭设智邦平台,安全联合分析各委办单位的企业数据,并联通互联网数据,即打通本地互联网平台数据,丰富分析维度。经实际验证,试点市的政务处理效率普遍可提高20%以上,而在疫情发生后,政府执行市场复产复工专项扶持项目时,平台专项扶持款在一个月内大幅增长。银保营销复合型联邦场景比较复杂,其项目背景是某国有银行与某保险公司有紧密业务关系,保险公司若能从银行上亿客群中挖掘潜在保险用户,将有效提升银保营销转化率,提高保险销量。在这一场景中,相关各方需利用已有人群特征标签作为种子用户,构建多维、准确、及时的全息用户画像,找到更多潜在相似人群,同时优化营销渠道。保险公司常见的营销场景有健康险场景、年金险场景、车险场景等,基于这些场景,保险公司可根据用户的基础属性、资产情况、消费场景、行为属性、位置属性等精准划分人群标签。银保营销复合型联邦存在一些难点,一是正负样本量差异大,保险公司负样本很少,而银行海量非保险用户。难点在于负样本的选取及构建、采样算法选择等。二是联邦体量差异大,即即银行客户群体远大于保险客户群体,难点在于种子用户筛选、受众群体的确定等。三是业务模式多样性,即保险具有产品多样、渠道多样等特点,银行则存在理公司多样、代理保险理财产品多样等特点。四是深挖业务补充样本,即操作方需深入理解保险、理财产品的差异性,并从其他产品中挖掘种子用户补充样本,操作方不易深度理解业务。对于上述难点,保险公司可采用如下解决方案,一是用户拆解,对用户可群进行细致划分不划分共有用户/非公有用户,还划分高净值用户/低净值用户等,不同用户的特性需要分别进行对齐。二是问题拆解,涉及首购营销问题,即针对首次购买保险的用户营销;复购营销问题,即对已购买过保险,但未续购的用户进行营销;捆绑营销,即与其他产品捆绑向用户营销。三是模型拆解,基于用户拆解和问题拆解,该解决方案涉及多个模型,包括本地模型、联邦模型等。完成多模型训练后,将若干个模型进行融合,便可得到最终的模型结果。相较于原有营销模型,召回率提升超过三倍。你可能还喜欢通过全球隐私保护权威认证,同盾科技获颁ISO27701证书同盾科技入选杭州金融科技创新监管工具第二批创新应用最高法:银行卡被盗刷,银行应赔偿损失——银行如何加强交易风控?朴道征信与同盾科技签署战略合作框架协议
2021年6月22日
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干货 | 用户增长双核心之模型篇

看区分度如何。策略本身只是最大程度发挥模型的区分度。如果不区分策略,统一提取高分段人群,
2021年6月21日
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朴道征信与同盾科技签署战略合作框架协议

2021年5月28日,朴道征信与同盾科技签署战略合作框架协议并在京举行签约仪式。朴道征信有限公司董事长、总经理赵以邗,副总经理姬南,同盾科技创始人、董事长兼CEO蒋韬,同盾科技合伙人、副总裁陈文出席签约仪式。朴道征信执行营销总裁、市场拓展部总经理姜永庆,同盾科技合伙人、副总裁陈文分别代表双方签署协议。朴道征信董事长、总经理赵以邗在签约仪式上表示,朴道征信的设立是我国征信体系建设的重要战略布局,“征信+科技”是公司的核心竞争力,“政府+市场”是朴道坚持的发展方向。朴道征信将以积极开放心态,加强与外部机构特别是外部科技机构的合作,通过技术与大数据结合,让替代数据判断个人信用成为可能,依法合规提供征信产品和服务。同盾科技在中国智能分析和决策领域优势明显、能力突出。朴道征信将与同盾科技共同探索可持续、可复制的个人征信合作模式,创造合作示范样板,为征信市场发展做出贡献。同盾科技创始人、董事长兼CEO蒋韬表示,同盾科技是中国智能分析和决策领域领军企业。朴道征信是中国人民银行批准设立的第二家全国性、市场化个人征信机构。此次与朴道的战略合作,是建立在双方战略共识和相互信任基础上,寻求高质量发展,实现互利双赢的一次重要合作,是个人征信公司与科技公司强强联合,也是加快推进助力完善国家金融基础设施体系,推动数据要素赋能金融发展的重大举措。
2021年5月31日
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通过全球隐私保护权威认证,同盾科技获颁ISO27701证书

27701:2019隐私信息管理体系认证,标志着同盾科技在隐私保护方面拥有了领先的管理体系及实践,个人信息管理及合规上达到国际领先标准。ISO/IEC
2021年5月27日