案例名称

基于隐私计算技术与政务数据的精准营销

案例简介

为推进某国有商业银行普惠金融业务中存量营销名单的进一步精准筛选，蓝象智联链接某省金融综合服务平台的企业纳税、不动产等数据，基于隐私计算技术，帮助该行定位全量客群中符合“税融通”以及“抵押贷”客户基本画像的企业清单；通过隐匿求交、联邦建模等算法和技术，实现在保护多方数据安全与用户隐私、规避风险规则的暴露前提下，获取两套对客户风险与价值的评分，进而达到精准营销的效果。

创新技术/模式应用

为了响应银保监强化普惠金融服务的新发展理念，需要更加精准化、便捷化、差异化的为小微企业提供金融产品服务；同时又要符合《中华人民共和国数据安全法》、《个人信息保护法》对数据安全和个人信息的保护。该国有商业银行使用隐私计算技术，在保障安全的前提下发挥数据价值。以多方安全计算、联邦学习等为代表的隐私计算技术为流通过程中数据的“可用不可见”提供了解决方案。

蓝象智联的解决方案，实现了某省金综平台和银行机构基于隐私计算节点跨网、跨机构的互联互通，以保障数据安全为前提，打破各方数据要素的壁垒，实现多方数据融通；在数据可用不出域，安全存储在本地，以及全流程计算加密不可逆的大前提下，连接并获取了人行征信指标库、数据中台库，并结合该省金综平台隐私计算节点连接金综专题库获取企业税务、房产等企业信息，以及企业主的稳定性等指标。最终实现针对“税融通”和“抵押贷”两类客群，在企业经营、企业风险、企业稳定性等维度的全面画像综合评分。

本次建模利用了隐私计算平台的敏捷式开发建模环境，以拖拽式画布的方式对模型进行开发，同时在模型开发完成后利用一键式部署上线功能对模型进行了在线预测测试，完成了快速敏捷式开发且流程简便清晰的开发工程。

本次采用蓝象智联隐私计算平台GAIA，基于OT协议的PSI技术，相较于安全性较低的MD5哈希加密协议，该技术排除了数据被反推或穷举攻击的风险，在速度和通信量上有很大的提高，不仅具备高安全性，同时具有海量数据处理能力。

GAIA的PIR分为两个阶段，第一阶段是隐匿求交(PSI)阶段，基于OT-PSI技术实现，第二阶是查询阶段，段采用n选1的OT技术实现。

联邦学习其目标是在保证数据隐私安全及合法合规的基础上，实现共同建模，提升模型效果。

项目效果评估

该国有商业银行积极助力探索高质量发展建设共同富裕示范区，旨在通过金融+科技模型更好地服务地方经济和实体经济。根据该国有商业银行业务的可拓展空间等因素，以温州和杭州作为本次项目的试点市。

通过隐私计算技术，实现该国有商业银行和某省金综数据不出域、数据不可见的前提下，获取客户评分。其中，行内清单包括开户年限、AUM、代发等信息，该省金综清单包括工商变更、纳税额及其增长率、失信被执行、不动产权、抵押信息、社保公积金等信息。双方基于蓝象隐私计算平台GAIA进行PSI求交，建模样本供交中2.8万，构建营销模型后，预测出8.3万可营销名单，最终通过双方其他指标基于隐私计算进行联合统计分析，判断可营销的高质量税贷客群约1万户，抵押贷客群约2.4万户。该国有商业银行通过这共计3万多的营销名单进行营销，对开户时授权的留存联系方式进行营销触达。

对营销名单的分数排序进行分层（评分越高表示转化概率越高）。对高评分的名单进行短信先触达，并在短信中附申请金融产品的链接，或在APP端进行推送。对未成功的客户再次人工外呼，从而节省全部直接人工外呼的成本。对低评分的名单进行人工外呼，提高用户体验和进件转化率。其中对于高客单价的大型企业，要求客户经理上门拜访，严格保障大客户转化率。截止目前，已实现温州分行开户数新增10%，余额新增14%。杭州分行开户数新增8%，余额新增10%。

项目牵头人

章健伟 蓝象智联华东区解决方案总监

项目团队成员

马煜翔、马旭升、金磊、王晓艳

责任编辑：陈爱