T11 2019：深挖金融營(yíng)銷痛點(diǎn)，微眾銀行首創(chuàng)聯(lián)邦廣告與聯(lián)邦推薦

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舉報(bào) 2019-11-28

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11月25日,T11 2019暨Talking Data數(shù)據(jù)智能峰會(huì)于北京舉辦。本屆T11大會(huì)以“Unlimited”為主題,邀請(qǐng)了全球范圍內(nèi)數(shù)千位知名專家學(xué)者、數(shù)據(jù)科學(xué)家以及行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型方面的領(lǐng)軍企業(yè)共同參會(huì),分享大數(shù)據(jù)在各行各業(yè)的技術(shù)發(fā)展、應(yīng)用場(chǎng)景、解決方案與最佳實(shí)踐,以期在實(shí)現(xiàn)商業(yè)價(jià)值持續(xù)增長(zhǎng)的同時(shí)推動(dòng)社會(huì)收益同步增長(zhǎng)。微眾銀行AI部門(mén)副總經(jīng)理鄭文琛受邀出席并發(fā)表題為《聯(lián)邦學(xué)習(xí)在金融營(yíng)銷的實(shí)踐》的演講,詳解微眾銀行首創(chuàng)的聯(lián)邦廣告與聯(lián)邦推薦營(yíng)銷解決方案。

圖:微眾銀行AI部門(mén)副總經(jīng)理鄭文琛發(fā)表演講

金融營(yíng)銷中的“數(shù)據(jù)孤島”與用戶隱私困境

在眾多大數(shù)據(jù)應(yīng)用行業(yè)之中,高度數(shù)據(jù)化的金融領(lǐng)域面對(duì)的挑戰(zhàn)尤顯突出。在本次T11大會(huì)中,微眾銀行AI部門(mén)副總經(jīng)理鄭文琛重點(diǎn)闡述了金融營(yíng)銷在利用人工智能技術(shù)革新服務(wù)的過(guò)程中面臨的兩大難題——即“數(shù)據(jù)孤島”與“隱私保護(hù)”。

金融產(chǎn)品(如銀行APP、保險(xiǎn)、理財(cái)?shù)犬a(chǎn)品)通常需要收集多維度的用戶偏好,以此最大程度喚醒并服務(wù)用戶,達(dá)到金融營(yíng)銷任務(wù)之一——“促活”。然而金融產(chǎn)品本身只有用戶的存款、取款、貸款、定投等單一金融業(yè)務(wù)數(shù)據(jù),同時(shí)由于機(jī)構(gòu)間數(shù)據(jù)分散、法律政策等現(xiàn)實(shí)原因,金融機(jī)構(gòu)與第三方機(jī)構(gòu)之間的數(shù)據(jù)無(wú)法打通,即形成了一個(gè)個(gè)“數(shù)據(jù)孤島”,導(dǎo)致金融產(chǎn)品無(wú)法獲取更多維度的用戶偏好。

對(duì)于金融營(yíng)銷另一個(gè)任務(wù)——“拉新”來(lái)說(shuō),由于金融產(chǎn)品的轉(zhuǎn)化鏈路長(zhǎng)、轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)敏感,隱私保護(hù)成為了另一道難題。當(dāng)金融機(jī)構(gòu)在第三方廣告平臺(tái)投放產(chǎn)品廣告時(shí),為了優(yōu)化廣告投放的效果,金融機(jī)構(gòu)需要向廣告平臺(tái)回傳盡可能多的后端轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)。一方面,在隱私保護(hù)條例的規(guī)定下,金融機(jī)構(gòu)與第三方平臺(tái)不能直接使用用戶各維度數(shù)據(jù);另一方面,金融機(jī)構(gòu)本身對(duì)于客戶數(shù)據(jù)泄露的擔(dān)心,在數(shù)據(jù)回傳第三方平臺(tái)的選擇上也十分的謹(jǐn)慎。這樣一來(lái)用戶“拉新”便難以實(shí)現(xiàn)。

微眾銀行自研聯(lián)邦推薦與聯(lián)邦廣告,解決金融營(yíng)銷中的數(shù)據(jù)難題

為了解決上述金融營(yíng)銷中的“數(shù)據(jù)孤島”與“隱私保護(hù)”兩大難題,微眾銀行首次將“聯(lián)邦學(xué)習(xí)”引入營(yíng)銷解決方案。

“聯(lián)邦學(xué)習(xí)(Federated Learning)”的概念由Google在2016年提出,旨在保護(hù)用戶隱私和數(shù)據(jù)安全的前提下,上傳加密的模型參數(shù)進(jìn)行綜合訓(xùn)練持續(xù)優(yōu)化模型。同時(shí)能夠保證參與方在保持獨(dú)立性的情況下,進(jìn)行模型參數(shù)的加密交換,企業(yè)之間也可以以這種合理合法的方式跨越數(shù)據(jù)鴻溝,解決“數(shù)據(jù)孤島”的問(wèn)題。

“Google側(cè)重于個(gè)人用戶(C端)移動(dòng)設(shè)備的聯(lián)邦學(xué)習(xí),微眾銀行則側(cè)重于企業(yè)機(jī)構(gòu)(B端)之間的聯(lián)邦學(xué)習(xí)。”鄭文琛表示,微眾銀行-開(kāi)發(fā)出一套工業(yè)級(jí)的聯(lián)邦學(xué)習(xí)開(kāi)源框架——FATE(Federated AI Technology Enabler,https://www.fedai.org)。針對(duì)金融營(yíng)銷領(lǐng)域的用戶“促活”、“拉新”任務(wù)所面臨的挑戰(zhàn),微眾銀行近一步深化聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù),分別提出聯(lián)邦推薦、聯(lián)邦廣告的營(yíng)銷解決方案。

聯(lián)邦推薦針對(duì)不同的推薦場(chǎng)景設(shè)計(jì)加密數(shù)據(jù)模型,在FATE聯(lián)邦學(xué)習(xí)高效架構(gòu)的基礎(chǔ)上,將金融機(jī)構(gòu)本身的數(shù)據(jù)與豐富的第三方數(shù)據(jù)(如騰訊)進(jìn)行共同建模,從而在保證用戶隱私的同時(shí)實(shí)現(xiàn)對(duì)用戶進(jìn)行理財(cái)產(chǎn)品的高效推薦,實(shí)現(xiàn)用戶“促活”。鄭文琛表示,在聯(lián)邦推薦技術(shù)的基礎(chǔ)上,推薦的效果經(jīng)驗(yàn)證可提升超30%。

圖: 聯(lián)邦推薦vs.傳統(tǒng)推薦流程圖

微眾銀行研發(fā)的聯(lián)邦廣告則通過(guò)保證使用轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)的合規(guī)性,提升了廣告投放的效果,實(shí)現(xiàn)用戶“拉新”的任務(wù)。通過(guò)聯(lián)邦廣告技術(shù),廣告主可以將點(diǎn)擊轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)混合加噪加密后完成數(shù)據(jù)對(duì)齊,在此基礎(chǔ)上建立轉(zhuǎn)化預(yù)估模型進(jìn)一步應(yīng)用于廣告投放。鄭文琛提到,聯(lián)邦廣告在確保模型安全的同時(shí)還具備極簡(jiǎn)交互設(shè)計(jì)的特點(diǎn),基于聯(lián)邦廣告技術(shù),貸款產(chǎn)品的廣告效率可以提升20%,而廣告主的開(kāi)發(fā)時(shí)間僅需要1-3天/人。

圖:聯(lián)邦廣告流程圖

“數(shù)據(jù)孤島”與用戶隱私,不僅僅是金融領(lǐng)域中的挑戰(zhàn),更是人工智能等新技術(shù)在落地社會(huì)場(chǎng)景、商業(yè)場(chǎng)景、生活場(chǎng)景中的共同議題之一。鄭文琛表示,微眾銀行致力于通過(guò)提供技術(shù),成為一個(gè)流量與資本的連接者,幫助更多企業(yè)從數(shù)據(jù)中獲取商業(yè)價(jià)值,提升社會(huì)收益,打破產(chǎn)業(yè)邊界、連接未來(lái)。

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