技术|对话星云Clustar陈沫：个保法将实施，隐私计算的机会来了_银行|Clustar|保护|星云|金融|

近年银行频频说要让“科技赋能”提高效率，另一边AI、区块链、隐私计算等热门技术名词不断更迭。银行用了什么技术、用到哪些产品上、怎么用的？很多人并搞不清楚其中的关联。
“比如一家银行某地分行进行信用贷展业，怎么筛选用户是可以通过技术优化的。 ”日前，在第五届中国金融科技创新大会期间，星云Clustar的CEO陈沫接受新京报贝壳财经等媒体采访时说道。

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他重点介绍的是隐私计算，该技术从2018年前后才逐渐在国内崭露头角。星云Clustar是国内较早开展联邦学习等隐私计算技术应用探索的公司，目前BAT等大厂也纷纷入局隐私计算，银行是他们合作的重要对象之一。此外，交行、浦发等多家银行自身同样已启动隐私计算技术研究和试点应用。
为何银行青睐？主因是隐私计算在金融数据流通共享的同时，能实现隐私保护。而数据保护是近年社会各界的共识，在9月1日数据安全法施行后，个人信息保护法将于11月1日实施。 “隐私计算的机会来了。 ”陈沫称。
不过此前AI或区块链等技术，在发展过程中都出现了使用场景有限或商业化较艰难的问题，尚处于初期阶段的隐私计算技术能撑起一个商业化赛道吗？在陈沫看来，金融可复制性强，这是隐私计算行业未来能够覆盖的机会，但能否跟业务紧密结合是下一步的关键。
5000个用户、每人2000个标签，提高营销转化率需算力加速
【技术|对话星云Clustar陈沫：个保法将实施，隐私计算的机会来了】比起“隐私计算” ， “大数据”这个名词更为人们熟知。有业内服务商人士曾评价，前几年，大数据风控已经推动了金融机构反洗钱、反欺诈，在金融机构征信与营销方面提供了帮助。
那么隐私计算要做什么？陈沫表示，营销和风控仍是两大金融应用的重要场景，隐私计算能帮助金融机构进一步提高营销转化率与风控效率。
他向采访人员列举了一个实例：假如一家银行某地分行每天要给5000个存量用户打电话进行信用贷展业，如何筛选用户？一般的做法是拿过去数据结果，分出正负样本。在联邦学习模式中，通过安全合规的数据建模，可将风控环节前置化，为银行输出一个名单，选择出更接近正样本的用户进行展业，进而大幅提高实际效率。在陈沫讲述的案例中，依托星云Clustar联邦学习建模平台，客户银行的营销转化率提高了3.5倍。
提高营销转化率需要的是算力。陈沫介绍，算力提升也是隐私计算发展过程中比较难攻克的一个点。 “假设一个明文数据是一个bit（注：计算机存储数据的基本单位），为了不让数据泄露，同时能够算出其中的内容，隐私计算就把它变成1000个bit 。其实没有增加任何信息，但是负载非常大，以前1秒就能完成的，现在变成了1000秒，因此要通过一种新的、低成本的方法来做，即算力加速。 ”他补充道。

技术|对话星云Clustar陈沫：个保法将实施，隐私计算的机会来了

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