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蚂蚁金服联合风控解决方案

2020-05-12
行业现状及痛点
如何进行分布式安全模型训练
在金融风控领域,需要融合用户多维数据进行联合模型训练完成用户信用风险评估,如何保障各机构不泄露自身用户数据以及客户隐私的前提下,进行安全联合模型训练。
如何保障模型、策略安全地部署
需求方需要将模型或是策略部署到数据源方,模型或策略属于需求方的业务规则,直接部署容易导致商业规则泄露等问题。通过蚂蚁摩斯可以保证双向加密,解决合作方间数据安全问题。
多头借贷风险
如何保障在各机构不泄露自身用户数据以及客户隐私的前提下,比较全面地了解用户在不同机构的多头借贷的金额、笔数、贷款是否逾期和逾期情况等信息。
方案优势
安全合规
Docker 化本地部署,加密计算,数据最小化利用。获得公安部信息安全等级保护三级认证、国家信息技术安全研究中心系统安全性认证、TRUSTARC 系统隐私保护认证,并参与信通院多方安全计算标准制定。
自主可控
开放日志接口,可对计算结果以及数据稳定性进行监控,及时发现数据质量问题。数据须经合作方授权才能进行安全计算。数据调用可追溯审计。
资源丰富
蚂蚁摩斯与多家优质数据源,媒体渠道等达成合作,金融机构可一站式接入第三方数据,构建模型,进行投放。
 
 
高效便捷
可自动定位核心指标波动头部原因,亦或风险点和机会点中长尾异常监测
解决方案架构

联合风控解决方案架构
蚂蚁摩斯可以帮助多个行业机构共同搭建行业安全数据联盟,让参与方通过查询接口获取风险黑名单、多头贷款、多头逾期、多头查询在内的风控数据,也可以支持多方不输出明细数据即可进行联合安全建模、联合风险预测,形成行业内的联防联控方案,大大降低企业经营风险。

同时,联盟参与方将每次查询的请求以及原始数据的 SHA 指纹存证到区块链,保证查询记录及数据真实可追溯。当用户对数据的正确性有疑问时,联盟参与方可以从区块链上进行数据正确性验证,保证查询过程中各方提供的数据真实可信。区块链技术依托其具有的数据不可篡改、交易可追溯以及时间戳的存在性证明机制,保证了各方数据的真实可信、杜绝用户数据滥用并防止数据破解和泄密,同时也提供了联盟各方的贡献证明,帮助在行业联盟内进行利益分配。

方案特点
数据安全与隐私保护、去中心分布式架构、轻量部署自主迭代、一站式数据合作服务