联邦学习 消费信贷：一场数据安全与业务增长的双向奔赴

近年来，商务部将“消费促进年”作为核心主题，强调以“政策+活动”双轮驱动消费升级，鼓励金融机构创新信贷产品与服务模式。某国有银行分行积极响应号召，加大多元化消费信贷产品布局，覆盖个人信用贷、场景消费贷、抵押贷等多类产品，致力于服务实体经济和民生消费需求。

 在政策驱动下，该分行面临双重核心矛盾：一方面，尽管布局了多类消费信贷产品，但实际贷款用户占比远低于预期，存量客户转化效能不足，长尾客群信贷需求未被有效激活，“产品丰富度与客户渗透率剪刀差”问题突出；另一方面，行内数据维度单一、场景覆盖有限，导致客户画像颗粒度不足，难以支撑多元化产品的精准匹配。银行亟需引入运营商等外部数据提升模型性能，但传统数据协作模式存在隐私泄露与合规风险，陷入“数据不够用”与“不敢用”的恶性循环。更深层挑战在于，如何通过多维数据融合让客户画像“看得清”、需求预测“瞄得准”，同时确保外部数据“拿得到、用得好、不泄露”，破解数据价值释放与安全可控的平衡难题。

针对这一矛盾，蓝象智联为该分行打造以联邦学习为核心的“潜在贷款客户营销模型”解决方案，在确保银行内部数据与外部运营商数据在“不出域”的前提下，通过密码学驱动的联邦学习技术实现跨域安全协同建模。方案部署隐私计算节点，构建联合模型精准筛选“高质量、高需求”客户群体，并基于区域市场特征制定差异化营销策略，提升客户触达效率与转化率。全流程采用国家金融科技测评中心认证技术，严格满足《联邦学习金融应用技术要求》，实现“数据可用不可见”的合规闭环。

通过融合行内数据与运营商数据，该分行构建全量客户实时画像模型，实现贷款申请转化率与信贷投放量双向提升。针对区域增长分化问题，基于数据驱动的策略为负增长区域定制场景化产品组合，推动信贷投放逆势回升。同时，运营商数据的引入显著优化客户信用评估模型，精准降低不良贷款率。项目凭借技术创新与业务实效，获评总行“数字化转型创新奖”，成为隐私计算技术赋能消费信贷的标杆实践。该分行相关负责人表示：“该模型在数据‘不出域’的前提下，打通多维协作链路，一方面在业务端有效提升触达效果，另一方面在数据应用端提升安全应用效率，还为区域精细化运营提供新路径，是政策与业务的最佳结合点。”

作为隐私计算与数据要素运营服务商，蓝象智联以“技术合规性”与“业务实效性”双轮驱动为核心，助力金融机构释放数据价值。依托自主研发的联邦学习技术，公司构建覆盖数据协同、联合建模、智能决策的全栈能力，帮助该银行在严守数据安全底线的前提下，实现客户精准触达、风险智能防控与业务长效增长。未来，蓝象智联将持续推动数据要素安全流通，为金融机构数字化转型提供“可用可验、可管可信”的技术底座，让数据智能成为普惠金融与实体经济的核心引擎。