從傳統金融到智慧金融進階：聯邦學習技術或助銀行業“破圈”

自年初爆發疫情“黑天鵝”事件以來，加大對中小微企業的支援力度，一直是我國金融系統支援實體經濟恢復發展的重要著力點。17日召開的國務院常務會議要求，進一步落實金融支援實體經濟的政策措施，助力市場主體紓困發展。

在這一背景下，科技企業積極響應金融支援政策號召，針對中小微企業融資難、慢、貴問題紛紛獻計獻策，以騰訊安全靈鯤推出基於聯邦學習技術的金融普惠方案，致力於最佳化中小微企業貸款體驗。

相較於大中型企業，規模小和缺乏抵押保障是中小微企業融資難的主要原因。據《全國工商聯：2019-2020小微企業融資狀況報告》資料顯示，在中小企業中，44.6%的中小微經營者認為融資困難的原因是抵押擔保不足，39.8%認為是企業規模小。融資難、慢、貴無疑成中小微企業反映和呼聲最為強烈的問題之一。

去年以來，國家加大對普惠金融的政策支援力度，透過定向降準、對金融機構小微企業貸款利息收入免徵增值稅等，從體制機制上推動了商業銀行敢貸、願貸、能貸。今年一季度，稅務部門已經向銀行推送了600多萬戶重點幫扶的企業名單，協助銀行進行主動對接、精準放貸，降低上下游中小微企業資金壓力和融資成本。

金融科技在推動普惠金融的程式中發揮著重要作用，但同樣也面臨資料孤島現象與資料隱私保護問題等諸多阻礙。針對這一問題，谷歌科學家H.Brendan McMahan早在2016年提出“聯邦學習”概念。在去中心化機器學習的過程中，聯邦學習能夠保證每個客戶的隱私資料不出本地，從而降低了傳統中心化機器學習帶來的隱私洩露風險和因資料洩露帶來的相應成本。

作為國內最早倡導“聯邦學習”的企業之一，騰訊安全聯邦學習應用服務透過低成本快速迭代的聯合建模服務，能夠在保護所有參與方隱私的同時，有效釋放出各方大資料生產力，既滿足了銀行實際管理需求，又幫助中小微企業從金融機構獲得便捷高效的普惠金融服務。

與傳統的聯合建模相比，騰訊安全靈鯤聯邦學習在資料隱私保護、建模效率、模型增益方面都具有顯著優勢。以靈鯤與某國有銀行的合作為例，在各自資料不出本地的情況下，聯邦學習與透過傳統方式進行聯合建模的效果基本一致，具有無損性。此外在與某互金平臺的合作中，聯邦學習建模比客戶僅用自有資料建模模型的區分能力提升了30%左右。

8月6日，央行公佈了北京金融科技創新監管第二批11個試點名單，應用了騰訊安全靈鯤聯邦學習的「多方資料學習“政融通”線上融資專案」成功入選，成為全國首個基於聯邦學習的普惠金融試點應用，助力小微企業解決資金難題，更好地助力實體經濟發展。

當前，以大資料、雲端計算、人工智慧等前沿新興技術與傳統金融相遇，科技與金融互相滲透，業務與應用場景漸次重構，銀行的數字化轉型之路也在大步向前。相信在各方共同努力之下，未來中小微企業一定能夠獲得更多支援、實現更好的良性發展。