不打通数据，如何实现跨业务线欺诈风险情报共享？

公司在多个业务线都设立了独立的欺诈风控系统，这在初期可能提高了各业务线的风控效率。但数据割裂确实会带来一些问题，尤其是在构建全局风险画像方面。在不打通原始数据的前提下，实现跨业务线的风险情报共享，可以考虑以下几种方法：

1. 风险情报摘要与聚合：

• 思路： 各业务线风控系统生成风险情报摘要，而不是共享原始数据。摘要包含关键风险指标、风险类型、风险等级等信息。
• 实现：
  • 统一数据标准： 定义统一的风险类型、风险等级、风险指标等标准，确保各业务线输出的摘要信息具有可比性。
  • 建立情报聚合平台： 构建一个中心化的情报聚合平台，各业务线风控系统定期将风险情报摘要上传至该平台。
  • 数据脱敏与匿名化： 确保摘要信息不包含敏感的用户个人信息，进行必要的脱敏和匿名化处理。
• 优点： 保护各业务线的数据隐私，降低数据安全风险。
• 缺点： 信息粒度较粗，可能无法进行深入的风险分析。

2. 联邦学习（Federated Learning）：

• 思路： 利用联邦学习技术，在不共享原始数据的前提下，训练一个全局的欺诈识别模型。
• 实现：
  • 模型训练： 各业务线使用本地数据训练模型，并将模型参数上传至中心服务器。
  • 参数聚合： 中心服务器聚合各业务线的模型参数，生成一个全局模型。
  • 模型分发： 将全局模型分发给各业务线，用于本地的欺诈识别。
• 优点： 保护数据隐私，同时提升整体的欺诈识别能力。
• 缺点： 技术实现较为复杂，需要一定的机器学习基础。

3. 基于API的数据查询与共享：

• 思路： 各业务线风控系统提供API接口，允许其他业务线查询特定的风险信息。
• 实现：
  • 定义API接口： 定义清晰的API接口，明确查询参数和返回数据格式。
  • 权限控制： 严格控制API访问权限，确保只有授权用户才能查询敏感信息。
  • 数据审计： 对API调用进行审计，记录查询行为，防止滥用。
• 优点： 灵活性高，可以根据需要查询特定的风险信息。
• 缺点： 需要维护大量的API接口，增加了开发和维护成本。

4. 风险知识图谱：

• 思路： 构建一个全局的风险知识图谱，将各业务线的风险事件、风险主体、风险关系等信息整合在一起。
• 实现：
  • 知识抽取： 从各业务线风控系统中抽取风险相关的知识。
  • 知识融合： 将不同来源的知识进行融合，消除冗余和冲突。
  • 知识推理： 利用知识图谱进行风险推理，发现潜在的风险关联。
• 优点： 可以进行多维度的风险分析，发现隐藏的风险模式。
• 缺点： 需要大量的知识工程工作，数据质量要求高。

总结：

选择哪种方案取决于您的具体需求和技术能力。如果对数据隐私要求较高，可以考虑风险情报摘要与聚合或联邦学习。如果需要更灵活的风险信息共享，可以考虑基于API的数据查询与共享。如果希望进行更深入的风险分析，可以考虑构建风险知识图谱。无论选择哪种方案，都需要加强数据治理，确保数据质量，并建立完善的安全机制，保护数据安全。