炙手可熱的“聯邦學習”技術正在從概念逐步轉變為各行各業數字化轉型的底層技術支撐。近日，第五屆CCF-GAIR全球人工智能與機器人峰會上，騰訊安全天御憑借其在信貸風控場景的落地實踐，榮獲首個CCF-GAIR“聯邦學習應用獎”，標志著騰訊安全在幫銀行解決好數字化轉型風險的實踐與探索備受行業肯定與認可。
（騰訊安全天御榮獲CCF-GAIR 2020“聯邦學習應用獎”）
伴隨著金融市場的加速開放與需求延展，傳統線下信貸業務效率低、風險高、迭代難、擴張慢等短板日益凸顯。在云計算、大數據、AI、物聯網等新興技術的推動下，整個金融信貸產業正逐步加快向無接觸信貸轉型的迭代步伐。而面對無接觸信貸表現出的大流量、高可觸達等特點，風控能力成為產業互聯網時代金融業務安全開展的絕對核心。
相較線下業務，無接觸信貸的客群多樣，并且易受市場波動影響。現有風控的人工模式（1.0），信貸工廠模式（2.0），甚至基于通用評分的大數據風控模式（3.0），都只能做到局部的優化，無法在整個風控鏈條對新客群或新變化進行迭代調整。而“聯邦學習”這一新興 AI 基礎技術，因能在多參與方或多計算結點之間實現高效機器學習而成為金融行業打通信貸風控“大循環”，實現對差異客戶定制化，對市場變化自適應的動態風險管控，將信貸風控帶到4.0時代。
基于金融信貸行業努力探索如何運用聯邦學習打破數據孤島、實現多方數據加密，以助力自身業務發展的新趨勢和新需求，騰訊安全天御積極與金融機構展開了聯合建模的實踐合作。
作為針對特性場景的定制化聯合建模模型，騰訊聯邦學習模型與通用模型在性能上并無差別，卻實現了比通用模型更佳的KS效果。在與包括銀行、新金融、頭部消金在內的十余家客戶的合作實踐中都實現了30%-40%的KS提升。
結合在信貸風控方面的實踐經驗與探索，騰訊安全天御還基于聯邦學習技術打造出了一套貫穿預測、響應、決策和監控的持續動態自適應風險管控體系，即天御·星云信貸風控系統。該系統能為銀行等金融機構提供聯邦模型、專家咨詢、業務系統和運營等服務，幫助金融客戶在壞賬率不變的情況下，實現風控通過率由20%到30%的提升，能夠有力提升金融機構的信貸盈利能力，為產業轉型升級提供助力，推動信貸風控開啟4.0時代。
在大會上，騰訊安全天御金融風控負責人李超對于應用聯邦學習實現無接觸信貸的自適應風險管理進行了分享。
騰訊安全天御基于聯邦學習技術協助某銀行完成了線上信貸業務系統的建設，在“數據不出域”的前提下聯合構建反欺詐模型、畫像模型，模型效果顯著提升。在豐富銀行的大數據信貸風控能力同時實現差異化定價，既滿足了銀行實際管理需求，資金又得到高效使用。
除信貸風控外，騰訊安全天御金融團隊還基于其在金融行業的探索實踐，持續為金融行業客戶輸出反欺詐、風控系統搭建與運營、風控咨詢以及一站式全面風控解決方案等能力和服務，并積極參與牽頭執行及正式立項多項國家標準和國際標準，旨在為金融行業的數字化轉型發展提供定制化的安全支撐。
目前，騰訊安全天御已成為國內唯一入選的Gartner銀行級在線反欺詐推薦廠商。未來，騰訊安全天御將繼續聯動生態伙伴力量，延展包括聯邦學習技術在內的金融風控安全能力的“觸角”，構筑金融安全新生態。
