尋夢新聞LINE@每日推播熱門推薦文章，趣聞不漏接❤️
今年的兩會，不簡單。
由於疫情影響，「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註。
在今年的兩會中，馬化騰、雷軍、張近東等科技界代表們，從核心技術創新、小微企業借貸、徵信體系建設等多個角度對金融科技進行了思考和討論。
不要把創新隻聚焦在應用層
核心技術自主創新，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，中國與發達經濟體的比較優勢在於市場需求巨大且互聯網應用非常普及，在應用層面的創新能力強，容易形陳規模化、市場化應用，而發達經濟體則在依托技術創新方面更具優勢，掌握較多的核心技術。
在穩定的政策環境引導下，中國金融科技市場主體只有苦練內功，持續提升自身創新能力，才能在國內金融開放的大環境下保持競爭優勢，同時在國際金融科技舞臺發揮更積極作用。
江西省農村信用社聯合社黨委書記孔發龍，也倡導加強區塊鏈的自主核心技術創新能力：
一方面集中力量發展國產自主可控的區塊鏈技術平臺，全力爭取發展主動權。
二是堅持政產學研用合作，出臺扶持政策，對研發自主可控區塊鏈技術的項目、主體和團隊進行重點支持，充分調動各方面的積極性。
三是加強數學、物理、密碼學等基礎科學研究，從根基上提升我國區塊鏈技術自主創新的能力。
四是依托教育部「強基計劃」，加快培養一批高素質區塊鏈人才隊伍。
五是加強區塊鏈頂層平臺及相幹標準體系建設，爭奪行業話語權，建立自主可控的區塊鏈生態體系。
打破數據孤島，用AI減低信貸風險與服務成本
小微企業融資難，一直是各界關註焦點之一。
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，小微企業更是首當其沖。據有關銀行調研顯示，80%小微企業存在資金缺口。
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據能力，降低服務成本。
展開全文
蘇寧控股集團董事長張近東也持相似看法，他談到，小微企業融資難，關鍵是缺資訊、缺信用。從金融機構的角度出發，融資難、融資貴主要是因為缺乏統一完備的小微企業資訊平臺，小微企業財務制度不健全、負債結構龐雜等問題影響了金融機構對小微企業信貸支持。
張近東在兩會中建議，為了讓金融機構願意貸、敢於貸，可以由地方政府牽頭，整合區域內政策機構力量和各方數據，建立完善全面、互聯互通的地方小微企業政策執行和資訊集成綜合體系，為金融機構創新小微金融業務模式提供數據支撐。
張近東說，順應新基建發展趨勢，加大運用「金融+科技」的力量，進一步打通各個部門的資訊孤島，為金融機構更好識別、更好管理企業貸款風險提供匹配的資訊。尤其是要推進移動互聯網、大數據、雲計算、物聯網、人工智慧等先進技術在小微企業融資中的應用，提高小微企業融資相幹數據的獲取、分析和應用能力。
加強徵信體系建設
疫情之下，無論是企業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。信用，是一切資金流動的保障。
然而目前我國徵信體系的專業化和市場化水平仍存在不少問題。
兩會期間，多位央行系統的人大代表也針對徵信話題提出了建議：
- 央行南昌中支行長張智富呼籲：加快信用資訊立法進程、分級分類推進信用資訊共享開放、強化監管和資訊主體權益保護。
- 央行廣州分行行長白鶴祥認為：現階段，我國徵信方面專門立法層級不高，信用立法的不完善制約了我國徵信業高質量發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：互聯網徵信與傳統徵信運行模式差異較大，互聯網徵信機構基本處於監管真空，資訊泄漏和網路侵權事件頻發，暴露出我國徵信立法滯後的問題。
- 央行鄭州中支行長徐諾金表示將網貸資訊納入徵信報告，網路借貸機構接入央行徵信中心、百行徵信等徵信機構，這有利於打擊網貸失信人逃廢債務、多頭借貸和促進網貸機構業務資訊披露。
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「徵信公司」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，聯合開發創新型金融產品；同時開展區域中小企業信用評價體系完善工作，支持區域中小企業信用評價體系納入人行「徵信體系」。
與此同時，由地方政府牽頭，梳理並聚合平臺建設所需的資金、數據、金融產品等關鍵要素，整合政府數據、互聯網數據資源、企業經營數據，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提供不見面、純信用、快速到帳的貸款服務。
數據安全與隱私保護立法
我國的大數據戰略實施正處在持續深化階段，在新基建、5G、雲計算、大數據等新需求、新場景的推進下，數據安全問題日益突出。如何構建數據安全及容災方案，是政府和企業面向數字時代資訊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：數據安全法、個人資訊保護法、生物安全法。
其中，「數據安全法」的制定，將是繼2017年實施的《中華人民共和國網路安全法》和2019年實施的《資訊安全技術網路安全等級保護基本要求》之後，在數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傑就對數據的割裂表示擔憂，稱一些企業憑借先發優勢不斷獲取行業數據，呈現出壟斷趨勢，不利於有序競爭。
而政府機構和公共部門掌握數據資源，但「不願」、「不敢」、「不會」共享開放，不少政務數據開放平臺標準不統一、數據不完整等。
除了要細化數據安全與隱私保護規則，鄭傑還建議，要明確數據挖掘、共享和交易中的紅線，限制無使用依據的數據收集，尤其是人臉、指紋等敏感數據的收集和使用，應經法定情形允許及專業評估。
聯邦學習的解法
梳理這批提案內容不難發現，問題的核心仍然是「數據」二字。
當數據產生，被過度收集、被泄露、被濫用，是為「不安」；當各方拒絕共享，數據割裂，孤島出現，是為「不全」。隨之而來的資訊缺失，讓徵信體系無法健全，金融機構也就很難合理評估個人和企業的信用風險，把小微企業推向更深的融資困境。
數據的獲取、共享，到使用和加工，鏈條的每一環都有不小的漏洞，多個技術流派也因此迅速崛起，聯邦學習正是當中的「急先鋒」。
近兩年，在楊強教授等世界級專家的聯合推進下，國內外諸多科技巨頭，均已開始搭建聯邦學習的研究與應用團隊；國內也已出現聯邦學習、共享智能等多個相幹研究方向。
聯邦學習，是指多個參與方（如行動裝置或整個組織）協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據搜集到一起，也可以簡單概括為「數據不動模型動」。聯邦學習這種數據不出本地的特性讓數據使用全過程都變得更為安全可靠。
小微企業融資流程裡的信貸風控，正是實現聯邦學習落地的最佳場景之一。
當銀行向小微企業放貸，央行徵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據，但數據擁有方往往都是不同的企業和政府各部門，聯邦學習的採用能更好地說服各方參與其中。
微眾聯邦學習團隊告訴雷鋒網，在基於聯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，類似於方向向量的概念，交換的是中間變量，不是原始數據。同時對這個中間變量還進行了安全保護，所以數據並不會出庫，保證數據源和應用方的數據安全。」
而聯邦學習所採用的在分散數據集長進行聯合模型訓練的方法，將降低傳統中心化機器學習方法帶來的一些系統性隱私風險和成本，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邦學習研究的微眾銀行，目前已將聯邦學習用於金融領域。微眾銀行聯邦學習團隊在採訪中透露，通過合法合規的多維度聯邦數據建模，小微企業風控模型效果約可提升12%，相幹企業機構有效節約了信貸審核成本，整體成本預計下降5%-10%，並因數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，還有基於TEE的共享學習方案和基於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，把原來傳統的線下模式，變成線上自動過審模式，完成授信只需5分鐘。
最近，微眾銀行董事長顧敏發表在《北大金融評論》的文章《金融智能化時代銀行面臨的挑戰與應對之策》，也談到了金融數據安全與隱私保護的技術方法 ：
- 在資訊安全方面，需要引入「安全沙箱」機制，如對通訊隧道加密，進行嚴格的拜訪控制。
- 在數據隱私保護方面，應對數據實行分級管理，針對不同敏感等級的數據採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據專事專用、最小夠用、未經許可不得留存。
- 在隱私保護相幹技術方面，例如基於「區塊鏈」的隱私保護解決方案、安全多方計算框架，以及「人工智慧聯邦學習」框架等都值得參考，從而在滿足隱私保護要求的前提下，實現數據合作。
不過，盡管聯邦學習等新技術已進入金融科技的各個細分領域，但數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完善雙管齊下，各方同步建設良好的數據生態環境和信任機制，方能讓數據過好「這一生」。
參考資訊：雷鋒網雷鋒網
1.《顧敏：金融智能化時代銀行面臨的挑戰與應對之策》，顧敏，北大金融評論雜誌