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联邦学习 消费信贷:一场数据安全与业务增长的双向奔赴

2025-05-29 13:58

政策领航,消费信贷扩容


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。


数据困局:丰产难丰效


 在策驱动下,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。

联邦闭环:数据不动,价值流转


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。


双向跃升:转化率+投放量齐增


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。”


蓝象智联:安全让数据“活”起来


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。



关于蓝象智联




蓝象智联是数据要素原生企业,以“促进数据价值流通,释放数据要素生产力”为使命,专注于提供隐私计算基础设施化建设服务,并创新性提出“数据冷链”与“数据试衣间”等隐私计算基础设施建设产品,满足数据要素市场能够“供得出、流的动、用的好、保安全”工作方针,已打造出多个行业标杆案例。


成立至今,蓝象智联在客户数量、数据运营能力、技术与产品创新等方面保持行业领先地位,旗下隐私计算技术在U.S.PETs Prize Challenge国际大赛中全球排名第一。


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