边缘计算：顺应监管趋势，保护消费者隐私，推动消费信贷科技创新的新引擎
【摘要】全球最具权威的IT研究与顾问咨询公司Gartner曾在去年将边缘计算列为2019年十大战略技术之一，更有科技领域业内人士表示，边缘计算将成为继云计算、AI之后的又一科技浪潮，将引领IT计算行业发生第四次重大变革。
你或许对“云计算”这个词并不陌生，但你听说过“边缘计算”吗？
全球最具权威的IT研究与顾问咨询公司Gartner曾在去年将边缘计算列为2019年十大战略技术之一，更有科技领域业内人士表示，边缘计算将成为继云计算、AI之后的又一科技浪潮，将引领IT计算行业发生第四次重大变革。
那么，到底什么是“边缘计算”？
“边缘计算”聚焦“边缘” 兼具效率及安全优势
顾名思义，边缘计算强调“边缘”，它将数据的处理、应用程序的运行，甚至一些功能服务的实现，由中心服务器下放到网络边缘的节点上。如果说云计算是集中式大数据处理，那么边缘计算就可以理解为边缘式大数据处理，数据不用再传到遥远的云端，在边缘侧就能解决。
这样的数据处理，有很多先天优势。
首先，边缘计算减少了中间传输的过程，有更实时、更快速的数据处理能力。其次，由于与云端服务器的数据交换不多，边缘计算的网络带宽需求更低。
而除了效率之外，更重要的是，边缘计算让数据隐私保护变得更具操作性。由于数据收集和计算都是基于本地，不用再被传到云端，一些重要信息，尤其是敏感信息，可以不经过网络传输，有效解决了用户隐私泄露和数据安全问题。
“边缘计算”不“边缘” 应用场景遍地开花
虽然起了一个“边缘”的名字，但在应用方面，“边缘计算”一点都不“边缘”，反而有着十分广阔的前景。
比如在无人驾驶领域，无人汽车需要在高速移动状态下，对周围环境做出快速反应。在这种情况下，响应时间成为该项技术极其重要的指标。只有将时延控制在10ms之内，才有可能成功实现无人驾驶。这种效率，必须要借助边缘计算才能达到。
再比如在农业领域，当前应用无人机遥感监测技术跟踪农田病虫害进展情况已较为普遍。但如果在无人机上部署内置检测模型和作业模型，就有可能实现边缘计算，让植保作业的执行更具效率。
除了这些场景，边缘计算还可以应用在室内定位、视频优化、AR、车联网、智能制造等多个领域，给科技创新提供了无限可能。
“边缘计算”市场仍处初期 已有企业开启实质性尝试
尽管前景光明，但不可否认的是，目前边缘计算市场仍处在初期发展阶段。但确有一些企业，已经走在了同业前列，迈入了技术应用的实质性推进阶段。
比如，在消费金融行业，当云计算仍是业内技术创新的重要法宝之一时，持牌机构马上消费金融已经将科技创新的触角伸入了边缘计算领域。
在近期召开的第二届银行创新与金融科技高峰论坛上，马上消费金融首席数据决策科学家董骝焕提到，获客、风控等方法论、模型和数据采集体系技术现在非常成熟，但是逐步会呈现出一个问题，就是消费者保护和隐私权保护不够。马上消费金融会在监管要求的金融技术上创新，比如利用深度学习和特征提取算法，通过边缘计算和客户数据脱敏技术，在实现客户隐私保护的同时，保持对营销和风险的精准把控。
据了解，马上消费金融目前已经开发出边缘计算的智能算法库。该算法库包含先进且轻量的机器学习以及深度学习的算法，能够对结构化数据和非结构化数据进行快速处理。基于此算法库，企业开发出一个终端特征提取框架，可以直接在终端对数据进行清洗、预处理、聚合、筛选，极大的释放了服务端计算压力，节省了用户带宽，是边缘计算在风控领域的重大创新和应用。
更重要的是，在数据安全日益受到重视的当下，马上消费金融加大边缘计算的研发力度，使终端提取数据无须再传输到云端加工，降低了终端敏感数据隐私泄露的风险，实现了数据的“阅后即焚”，极大地保护了用户隐私数据。
没有人能够说得清，边缘计算到底会给未来的科技创新带来多大的想象空间，但随着联网设备的越来越多，随着5G时代的渐行渐近，边缘计算的发展势头也会日益强劲，有可能成为日后推动消费信贷科技创新的新引擎。
