我来数科母公司研发再下一城，以专利技术破解金融风控特征难题

近年来，“风控”逐渐成为金融领域的高频词。从监管政策到产业趋势，从传统机构到科技平台，几乎所有金融行业从业者都在围绕“如何更早识别、更快应对、更准预警”这一命题持续投入。而国家层面的引导更是为金融行业发展定下基调。无论是《金融科技发展规划（2022-2025年）》还是《推动数字金融高质量发展行动方案》都强调要持续迭代优化风控模型，推动风险管理从"人防"向"技防""智控"转变。这也释放出一个明确信号——金融风控，正在从“靠经验”走向“靠技术”。

在这一背景下，技术驱动的风控模式不断涌现，尤其是在大数据和人工智能的加持下，风险识别与建模能力有了本质性跃迁。而要真正解决建模过程中的隐私保护与计算效率难题，仍需深层的技术架构创新。近期，我来数科母公司推出的联邦学习创新方案，正是在这一命题下给出行业级解法——首次实现跨机构特征分箱的灵活协同与动态优化，为构建更安全、高效的联合建模流程奠定了重要基础。

这一系统的核心在于“异构分箱”机制。不同于传统单一机构内的统一策略，该框架支持多参与方根据自身数据情况，自主设定分箱策略与参数，真正实现了分箱自主化与策略差异化的共存。这不仅提升了模型对多源异构数据的适配能力，也在联合建模时保留了各方对核心数据处理逻辑的控制权。

而在协同层面，平台结合同态加密与ID映射机制，在保障数据隐私的同时实现了加密标签操作与跨方统计。第二方通过本地分箱操作密文标签，将统计结果返回*方解密后完成WOE和IV指标计算。这一方式确保了零原始数据暴露，满足GDPR、CCPA等国际数据合规要求，同时显著提升协同过程的可控性与透明度。

系统还引入动态调优机制，可自动检测分箱后的WOE单调性，并在识别到分箱不合理或信息值偏弱时，触发智能合并与重算流程，从而保持特征工程的稳定性与有效性。在全流程自动化处理框架下，这套系统不仅提高了风控建模效率，还降低了对人工作业依赖，提升整体模型产出的一致性与复用率。

我来数科认为，未来风控的竞争不再只是算法性能的博弈，更是数据协同效率、合规能力与技术系统韧性的综合比拼。随着产业数字化进程的加快，平台将在保持风险识别准确性的同时，继续拓展技术在模型质量验证、数据安全、实时响应等方向的深度融合。