“大家可能关注到，当前基金行业新客的变化以及基金公司运用了多种方式去获客，但获客并不是我们这个（申报）项目的最终目标”。聊起基金行业近年来出现的数字化转型趋势时，建信基金“基于联邦学习技术的强监管营销模型的探索”项目组成员这样回答。
2021年2月23日，北京地区率先部署了资本市场金融科技创新试点工作。因“肩负”促进中国资本市场数字化转型、完善资本市场金融科技监管机制的任务，这项试点工作也被业界和媒体称为“证监会版‘监管沙箱’”。经过项目征集遴选、专家评审、专业评估、社会公示等工作，2021年12月30日，“基于联邦学习技术的强监管营销模型的探索”与其他北京地区首批项目迎来了正式“入箱”的高光时刻。
2022年中秋刚过，为全面展现首批项目特点，同时也对北京资本市场金融科技创新试点工作进行回顾、展望，北京证监局、北京市金融监管局共同组成的“资本市场金融科技创新试点（北京）专项工作组”（即“北京工作组”）与新京报贝壳财经联合推出了“独家揭秘北京首批项目”专题。
对于项目所处阶段，建信基金该项目算法负责人告诉新京报贝壳财经记者，“这一项目底层的技术软件已经完成测试，经过训练后的模型也已上线。我们已根据模型的效果进行了一些营销活动的尝试。”这位负责人在经历整个项目申报过程后表示，北京资本市场所特有的“金融+科技”浓厚氛围，为建信基金提供了拥抱金融科技、为公司转型赋能提供了创新基因和良好契机。
建信基金成立于2005年9月，是我国首批由商业银行试点设立的基金管理公司之一。截至2021年末，建信基金管理资产总规模达到1.36万亿元，其中公募基金规模为6766.00亿元。
“我们可能更关注如何为客户提供符合理财需求的财富管理方案，引导客户做资产配置，优化他们的资产配置结构，最终提高客户的投资收益和获得感。”上述项目组成员说道。
打破数据孤岛困局，有望支持跨法人、跨行业共享应用
新京报贝壳财经：“基于联邦学习技术的强监管营销模型的探索”项目上线运行以后，在建信基金业务体系当中体现出哪些价值？
建信基金：这个项目是我们与大型国有银行合作开展的联邦学习项目，创造了一个深度挖掘双方数据价值、探索数字化转型可行性路径的业务价值，这主要体现在三方面：
一是提升了我们的大数据建模和应用能力，运用联邦学习的技术去挖掘我们希望营销的重点目标客群，重点筛选与转化潜在的高价值客户，最后实现了数字化营销的成效提升；二是发挥了我们和项目合作银行各自的数据和业务优势，细化客户画像，深化产品分析，开展了模型设计与迭代的工作；三是我们和项目合作银行双方也建立了平衡的数据挖掘长效机制，推动打通建信基金和合作方共同建模的路径。同时这个项目未来也支持跨法人、跨行业的共享应用。
近年来，大家对数据安全的重视程度越来越高,法律层面对数据安全的保护也越来越完善。从2016年发布的《中华人民共和国网络安全法》到2021年发布的《中华人民共和国数据安全法》，国家隐私安全领域渐趋成熟。同时，越来越严格的法律法规限制，也给大数据应用提出了“数据孤岛”这样难以解决的挑战。我们在试点项目中采用的联邦学习技术，在这一背景下有了充分的用武之地。在保护用户数据安全的前提下，联邦学习技术一定程度上打破了跨企业间用户隐私数据原有的合规壁垒，从而解决了传统单侧机器学习模型面临的数据孤岛问题，使我们得以利用更高维度的特征进行模型训练，实现数据“可用不可见”。
新京报贝壳财经：关于外部数据在营销中的使用或数据共享，有一种现象是，大家希望别人来共享给自己，但是自己并不想共享给别人。建信基金本次试点成功“入箱”的项目是关于联邦学习技术的强监管营销模型的探索，具体在数据共享问题上有哪些解决思路？
建信基金：关于数据共享、使用外部数据分析或者建模过程中，易涉及合规和成本问题，所以我们最终转向了联邦学习技术。
从合规问题入手，联邦学习技术下所传输的是一些经过加密计算的数据，可以保证用户底层数据的保密性，这也使得我们能够打破原有的数据孤岛困局，在合法合规的前提下使用外部数据进行建模。
另外，从成本问题考虑，大家现阶段对数据价值的理解已经逐渐形成共识，数据拥有方已经没有意愿对数据进行无偿转让。而联邦学习机制下各个参与者的身份和地位相同，在此机制下不同企业之间都可以去使用对方的数据为本地目标服务。使用联邦技术后的合作基本都是一种双向关系，能够让数据的持有方更有意愿参与到技术或者数据共享的项目里来。
新京报贝壳财经：建信基金在科研上的投入和团队情况如何？
建信基金：建信基金在金融科技方面的投入逐年增长。在人力投入上，公司逐年加大人才引进，尤其是2016年到2019年，公司金融科技部人数以约50%的比例逐年增长。此外，我们在科技研发、科技系统建设、财务等方面的投入也越来越多。从整个行业趋势来看，特别是头部基金公司，在金融科技上的投入都越来越重视。
建信基金的金融科技部，前身是信息技术部，从2019年4月改名叫金融科技部。随着技术进步以及需求提升，金融科技部的算法群组前年也从数据群组衍生出来。整个算法团队和业务群组一起合作，已经开展了多个助力于公司业务发展的金融科技创新应用。
北京金融科技氛围提供创新土壤，监管严格有序
新京报贝壳财经：对于资本市场金融科技创新试点工作，北京是全国最早启动的城市。在经历首批项目的征集、申报等工作全程后，建信基金项目组认为北京有哪些优势？
建信基金：北京的金融氛围和科技氛围都比较浓厚，且发展都比较均衡。得益于这两方面实力均衡优势，资本市场金融科技创新工作拥有了一块比较丰厚的土壤。
同时，北京对于金融科技方面的监管比较严格有序，又具有非常开阔和前瞻性的实业，对于开展有序且有效的金融科技创新是非常有利的。
此外，创新试点首先在北京启动，相较于其他城市，北京又具有了先发优势。北京监管赋予了首批创新试点更多的帮助和引导，例如建信基金就从这次试点工作中获益良多。
新京报贝壳财经：如何看待持牌机构与科技公司的合作？
建信基金：对基金行业来说，金融科技本身需要大量前期的投入，也需要一定的时间才能把技术真正地和业务结合，产生相应的价值。这些对于很多基金公司来讲，现阶段实际上是一个非常大的成本。围绕具体场景，由科技公司来做一些基础研发，反而是种思路。
但对资本市场来说，科技公司缺乏对金融业务的认知，而且他们对金融业务的理解也需要一定时间来积累。在这种情况下，我们认为可以由科技公司的技术人员与持牌机构的业务人员进行交流，在这个过程中双方有可能会产生出一些真正的火花，或者说一些能最终落地的项目就这样出现了苗头。
新京报贝壳财经：北京地区的首批项目申报过程中，哪些工作留下比较深的印象？
建信基金：北京首批项目从征集、遴选、评比等到最后公示，时间持续比较长。我们亲身经历后，可以感受到北京给我们提供了非常好的创新土壤和监管氛围，从监管和创新多方面给我们提供了引导和支持。
北京试点工作既审慎严谨、重视创新应用的合法合规，又重视科技创新的有序有效。在整个过程中，我们也感受到北京试点工作秉承“优中选优”的思路，为各个参与方提供了平台和机遇。
新京报贝壳财经记者 黄鑫宇 编辑王进雨校对 刘军
