今年的兩會，不簡單。

由于疫情影響，「兩會」不僅舉辦日期推遲、時長縮短，還減去了不少大會代表的的發(fā)言。

也正因如此，遲來的大會積蓄了更多人的目光，全球都在觀望這「全球第二大經濟體」將如何應對疫情的沖擊。而金融，這一離國民經濟最核心的地方，自然受到了各界人士的重點關注。

在今年的兩會中，馬化騰、雷軍、張近東等科技界代表們，從核心技術創(chuàng)新、小微企業(yè)借貸、征信體系建設等多個角度對金融科技進行了思考和討論。

不要把創(chuàng)新只聚焦在應用層

核心技術自主創(chuàng)新，是今年科技界討論最多的話題之一。

兩會上，騰訊董事會主席兼CEO馬化騰談到，在金融科技核心競爭力方面，中國與發(fā)達經濟體的比較優(yōu)勢在于市場需求巨大且互聯(lián)網應用非常普及，在應用層面的創(chuàng)新能力強，容易形成規(guī)?；?、市場化應用，而發(fā)達經濟體則在依托技術創(chuàng)新方面更具優(yōu)勢，掌握較多的核心技術。

在穩(wěn)定的政策環(huán)境引導下，中國金融科技市場主體只有苦練內功，持續(xù)提升自身創(chuàng)新能力，才能在國內金融開放的大環(huán)境下保持競爭優(yōu)勢，同時在國際金融科技舞臺發(fā)揮更積極作用。

江西省農村信用社聯(lián)合社黨委書記孔發(fā)龍，也倡導加強區(qū)塊鏈的自主核心技術創(chuàng)新能力：

一方面集中力量發(fā)展國產自主可控的區(qū)塊鏈技術平臺，全力爭取發(fā)展主動權。

二是堅持政產學研用合作，出臺扶持政策，對研發(fā)自主可控區(qū)塊鏈技術的項目、主體和團隊進行重點支持，充分調動各方面的積極性。

三是加強數(shù)學、物理、密碼學等基礎科學研究，從根基上提升我國區(qū)塊鏈技術自主創(chuàng)新的能力。

四是依托教育部“強基計劃”，加快培養(yǎng)一批高素質區(qū)塊鏈人才隊伍。

五是加強區(qū)塊鏈頂層平臺及相關標準體系建設，爭奪行業(yè)話語權，建立自主可控的區(qū)塊鏈生態(tài)體系。

打破數(shù)據孤島，用AI減低信貸風險與服務成本

小微企業(yè)融資難，一直是各界關注焦點之一。

去年的政府工作報告就已指出，未來要著力緩解企業(yè)融資難融資貴問題，引導金融機構擴大信貸投放、降低貸款成本，激勵加強普惠金融服務。

疫情影響下，小微企業(yè)更是首當其沖。據有關銀行調研顯示，80%小微企業(yè)存在資金缺口。

小米董事長兼CEO雷軍提議，應當進一步探索精準服務小微企業(yè)融資的長效機制，推進金融機構融資服務堅持風險定價。加強運用金融科技和大數(shù)據能力，降低服務成本。

蘇寧控股集團董事長張近東也持相似看法，他談到，小微企業(yè)融資難，關鍵是缺信息、缺信用。從金融機構的角度出發(fā)，融資難、融資貴主要是因為缺乏統(tǒng)一完備的小微企業(yè)信息平臺，小微企業(yè)財務制度不健全、負債結構復雜等問題影響了金融機構對小微企業(yè)信貸支持。

張近東在兩會中建議，為了讓金融機構愿意貸、敢于貸，可以由地方政府牽頭，整合區(qū)域內政策機構力量和各方數(shù)據，建立完善全面、互聯(lián)互通的地方小微企業(yè)政策執(zhí)行和信息集成綜合體系，為金融機構創(chuàng)新小微金融業(yè)務模式提供數(shù)據支撐。

張近東說，順應新基建發(fā)展趨勢，加大運用“金融+科技”的力量，進一步打通各個部門的信息孤島，為金融機構更好識別、更好管理企業(yè)貸款風險提供匹配的信息。尤其是要推動移動互聯(lián)網、大數(shù)據、云計算、物聯(lián)網、人工智能等先進技術在小微企業(yè)融資中的應用，提高小微企業(yè)融資相關數(shù)據的獲取、分析和應用能力。

加強征信體系建設

疫情之下，無論是企業(yè)融資亦或是個人借貸，均對風險和信用評估提出了巨大的挑戰(zhàn)。信用，是一切資金流動的保障。

然而目前我國征信體系的專業(yè)化和市場化水平仍存在不少問題。

兩會期間，多位央行系統(tǒng)的人大代表也針對征信話題提出了建議：

• 央行南昌中支行長張智富呼吁：加快信用信息立法進程、分級分類推動信用信息共享開放、強化監(jiān)管和信息主體權益保護。

• 央行廣州分行行長白鶴祥認為：現(xiàn)階段，我國征信方面專門立法層級不高，信用立法的不完善制約了我國征信業(yè)高質量發(fā)展和社會信用體系建設。

• 央行石家莊中心支行行長陳建華指出：互聯(lián)網征信與傳統(tǒng)征信運行模式差異較大，互聯(lián)網征信機構基本處于監(jiān)管真空，信息泄漏和網絡侵權事件頻發(fā)，暴露出我國征信立法滯后的問題。

• 央行鄭州中支行長徐諾金表示將網貸信息納入征信報告，網絡借貸機構接入央行征信中心、百行征信等征信機構，這有利于打擊網貸失信人逃廢債務、多頭借貸和促進網貸機構業(yè)務信息披露。

浪潮集團CEO孫丕恕也在建議中指出，應鼓勵地方政府引進金融科技服務能力較強的市場化「征信公司」作為平臺運營方，為本地金融機構提供風控模型，構建信貸評分體系，聯(lián)合開發(fā)創(chuàng)新型金融產品；同時開展區(qū)域中小企業(yè)信用評價體系完善工作，支持區(qū)域中小企業(yè)信用評價體系納入人行「征信體系」。

與此同時，由地方政府牽頭，梳理并聚合平臺建設所需的資金、數(shù)據、金融產品等關鍵要素，整合政府數(shù)據、互聯(lián)網數(shù)據資源、企業(yè)經營數(shù)據，打造“聚合型”和“智慧型”金融服務平臺，幫助金融機構向中小微企業(yè)提供不見面、純信用、快速到賬的貸款服務。

數(shù)據安全與隱私保護立法

我國的大數(shù)據戰(zhàn)略實施正處在持續(xù)深化階段，在新基建、5G、云計算、大數(shù)據等新需求、新場景的推動下，數(shù)據安全問題日益突出。如何構建數(shù)據安全及容災方案，是政府和企業(yè)面向數(shù)字時代信息安全重要的課題之一。

2020年5月25日，在十三屆全國人大三次會議第二次全體會議上，全國人民代表大會常務委員會的工作報告「下一步主要工作安排」中指出，圍繞國家安全和社會治理，將制定：數(shù)據安全法、個人信息保護法、生物安全法。

其中，「數(shù)據安全法」的制定，將是繼2017年實施的《中華人民共和國網絡安全法》和2019年實施的《信息安全技術網絡安全等級保護基本要求》之后，在數(shù)據保護領域重要的立法。

對此，人大代表們也給出了自己的看法和建議。中國移動集團公司董事、浙江移動董事長兼總經理鄭杰就對數(shù)據的割裂表示擔憂，稱一些企業(yè)憑借先發(fā)優(yōu)勢不斷獲取行業(yè)數(shù)據，呈現(xiàn)出壟斷趨勢，不利于有序競爭。

而政府機構和公共部門掌握數(shù)據資源，但“不愿”、“不敢”、“不會”共享開放，不少政務數(shù)據開放平臺標準不統(tǒng)一、數(shù)據不完整等。

除了要細化數(shù)據安全與隱私保護規(guī)則，鄭杰還建議，要明確數(shù)據挖掘、共享和交易中的紅線，限制無使用依據的數(shù)據收集，尤其是人臉、指紋等敏感數(shù)據的收集和使用，應經法定情形允許及專業(yè)評估。

聯(lián)邦學習的解法

梳理這批提案內容不難發(fā)現(xiàn)，問題的核心仍然是「數(shù)據」二字。

當數(shù)據產生，被過度收集、被泄露、被濫用，是為「不安」；當各方拒絕共享，數(shù)據割裂，孤島出現(xiàn)，是為「不全」。隨之而來的信息缺失，讓征信體系無法健全，金融機構也就很難合理評估個人和企業(yè)的信用風險，把小微企業(yè)推向更深的融資困境。

數(shù)據的獲取、共享，到使用和加工，鏈條的每一環(huán)都有不小的漏洞，多個技術流派也因此迅速崛起，聯(lián)邦學習正是當中的「急先鋒」。

近兩年，在楊強教授等世界級專家的聯(lián)合推動下，國內外諸多科技巨頭，均已開始搭建聯(lián)邦學習的研究與應用團隊；國內也已出現(xiàn)聯(lián)邦學習、共享智能等多個相關研究方向。

聯(lián)邦學習，是指多個參與方（如移動設備或整個組織）協(xié)作式地訓練模型的機器學習方法。該方法不需要將分散的訓練數(shù)據搜集到一起，也可以簡單概括為“數(shù)據不動模型動”。聯(lián)邦學習這種數(shù)據不出本地的特性讓數(shù)據使用全過程都變得更為安全可靠。

小微企業(yè)融資流程里的信貸風控，正是實現(xiàn)聯(lián)邦學習落地的最佳場景之一。

當銀行向小微企業(yè)放貸，央行征信已經滿足不了風控需求，需要有工商、稅務、輿情等更多維度的數(shù)據，但數(shù)據擁有方往往都是不同的企業(yè)和政府各部門，聯(lián)邦學習的采用能更好地說服各方參與其中。

微眾聯(lián)邦學習團隊告訴雷鋒網，在基于聯(lián)邦學習進行風控建模的過程中，“雙方加密交換中間計算結果，類似于方向向量的概念，交換的是中間變量，不是原始數(shù)據。同時對這個中間變量還進行了安全保護，所以數(shù)據并不會出庫，保證數(shù)據源和應用方的數(shù)據安全?！?/p>

而聯(lián)邦學習所采用的在分散數(shù)據集上進行聯(lián)合模型訓練的方法，將降低傳統(tǒng)中心化機器學習方法帶來的一些系統(tǒng)性隱私風險和成本，這樣的效果也正契合了信貸風控的提升方向。

在楊強教授帶領下開展聯(lián)邦學習研究的微眾銀行，目前已將聯(lián)邦學習用于金融領域。微眾銀行聯(lián)邦學習團隊在采訪中透露，通過合法合規(guī)的多維度聯(lián)邦數(shù)據建模，小微企業(yè)風控模型效果約可提升12%，相關企業(yè)機構有效節(jié)約了信貸審核成本，整體成本預計下降5%-10%，并因數(shù)據樣本量的提升和豐富，風控能力進一步增強。

螞蟻金服也同樣展開了共享智能的研究，其解決方案中不僅包含有類似聯(lián)邦學習的有中心服務器參與計算的模式，也包含完全去中心化的方案，還有基于TEE的共享學習方案和基于MPC的共享學習框架。

螞蟻金服透露稱，這一新技術已幫助中和農信大幅度提高風控性能，把原來傳統(tǒng)的線下模式，變成線上自動過審模式，完成授信只需5分鐘。

近日，微眾銀行董事長顧敏發(fā)表在《北大金融評論》的文章《金融智能化時代銀行面臨的挑戰(zhàn)與應對之策》，也談到了金融數(shù)據安全與隱私保護的技術方法 ：

• 在信息安全方面，需要引入“安全沙箱”機制，如對通信隧道加密，進行嚴格的訪問控制。

• 在數(shù)據隱私保護方面，應對數(shù)據實行分級管理，針對不同敏感等級的數(shù)據采用不同的保護措施和流程管控要求；同時應嚴格遵循授權使用原則，在內部使用時應確保數(shù)據專事專用、最小夠用、未經許可不得留存。

• 在隱私保護相關技術方面，例如基于「區(qū)塊鏈」的隱私保護解決方案、安全多方計算框架，以及「人工智能聯(lián)邦學習」框架等都值得參考，從而在滿足隱私保護要求的前提下，實現(xiàn)數(shù)據合作。

不過，盡管聯(lián)邦學習等新技術已進入金融科技的各個細分領域，但數(shù)據安全與隱私保護問題仍然道阻且長。只有技術進步與法規(guī)完善雙管齊下，各方同步建設良好的數(shù)據生態(tài)環(huán)境和信任機制，方能讓數(shù)據過好「這一生」。

參考信息：雷鋒網雷鋒網

1.《顧敏：金融智能化時代銀行面臨的挑戰(zhàn)與應對之策》，顧敏，北大金融評論雜志

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