工商银行金融科技研究院-隐私计算推动金融业数据生态建设白皮书-81页_3mb

隐私计算推动金融业数据生态建设白皮书总结

核心内容

本白皮书由中国工商银行金融科技研究院与华控清交联合编写，旨在探讨隐私计算技术在推动金融业数据生态建设中的关键作用。随着数字经济的发展，数据要素成为重要的生产要素，隐私计算技术作为数据安全流通的重要手段，正逐步成为金融业数据生态建设的基础设施。

主要观点

1. 数据要素流通与金融生态建设
   数据要素流通是金融数字化转型的核心，隐私计算技术在数据可用不可见的基础上，实现数据使用权的分离和流通，从而推动金融数据生态的构建。

   • 国家层面推动数据要素战略，形成数字经济发展的新格局。
   • 金融业作为数据密集型行业，需构建开放、安全、合规的数据生态。

2. 隐私计算技术发展与应用
   隐私计算技术包括多方安全计算、联邦学习、可信执行环境等，能够有效解决数据融合过程中的隐私保护问题。

   • 隐私计算技术具备“数据可用不可见”“使用可控可计量”等特性，保障数据安全与价值。
   • 随着技术成熟，隐私计算将推动数据要素市场化配置，促进金融创新与合规。

3. 隐私计算技术分类与特性

   • 基于密码学：如多方安全计算，具有严格的理论证明，保障数据保密性与准确性。
   • 基于统计学：如联邦学习和差分隐私，通过数据转化实现隐私保护，但存在准确性和安全性权衡。
   • 基于硬件安全：如可信执行环境（TEE），在硬件层面保障数据安全，具有较高的可控性。
   • 其他传统技术：如数据脱敏、匿名化处理，虽实现简单，但存在隐私泄露和数据复原的风险。

4. 隐私计算架构模式

   • 无代理计算架构：数据方直接参与计算，适用于参与方较少的场景，具有部署灵活、成本低等优势，但监管难度较大。
   • 代理计算架构：数据与计算解耦，适用于多方参与场景，具备良好的可扩展性和监管友好性。
   • 混合架构：结合无代理与代理模式，满足不同业务场景的部署需求。

5. 隐私计算与“+”技术融合
   隐私计算需与人工智能、区块链等技术融合，构建“数据生态新基建”。

   • “隐私计算+计算合约”实现数据使用可控可计量。
   • “隐私计算+人工智能”提升智能应用落地能力。
   • “隐私计算+区块链”保障数据流通的透明性与可追溯性。

6. 金融业数据生态建设路径

   • 企业级平台：构建统一的数据共享基础设施，支持内部高效协同与数据融合。
   • 行业级平台：由监管机构或行业协会牵头，推动跨机构、跨平台的数据共享与联合建模。
   • 跨行业平台：通过第三方平台实现多行业数据融合，打造开放共赢的数据生态。

关键信息

• 数据要素流通：数据要素成为金融行业创新发展的核心资源，推动数据共享、联合建模与风险防控。
• 隐私计算技术：多方安全计算、联邦学习、可信执行环境等技术在金融数据生态中发挥关键作用，成为数据安全流通的保障手段。
• 数据生态架构：包括无代理、代理和混合架构，各有优劣，适用于不同场景。
• 数据生态平台：企业级、行业级和跨行业平台分别支撑不同层级的数据流通与应用。
• 典型应用案例：包括客户营销、风险管理、监管合规等场景，展示隐私计算在金融领域的实际应用价值。

技术与场景应用

多方安全计算平台

• 实现多方数据通用安全计算，保障数据隐私与计算效果。
• 工商银行和光大银行均构建了企业级隐私计算平台，支持联合建模、隐匿查询等功能。

联邦学习平台

• 支持分布式机器学习，保障数据不出本地。
• 工商银行通过联邦学习提升健康险营销精准度，提升客户画像与风险识别能力。

可信计算平台

• 基于硬件安全，保障数据在可信环境中处理。
• 工商银行通过可信计算平台实现客户信用评估与贷款审批的精准判断。

生态建设策略

1. 五脉一体规划：涵盖数据源、技术路径、制度规范、运行模式与保障机制，构建完整的数据生态体系。
2. 三级平台布局：企业级、行业级与跨行业平台，推动数据生态的多层次发展。
3. 多方协同机制：通过数据方、算法方、计算方、调度方、监管方和使用方的协作，实现数据生态的共建共享。
4. 产学研用协同：推动隐私计算技术的创新与应用，促进技术落地与商业化。

总结

隐私计算技术作为金融业数据生态建设的核心支撑，正在推动数据要素的依法有序流通与价值释放。通过技术融合、架构优化和生态协同，隐私计算助力金融行业实现安全、高效的数据共享与应用，为金融创新、风险防控与合规管理提供有力支撑。未来，随着技术的不断成熟与应用的深入，隐私计算将成为金融数据生态建设的“新基建”，推动金融业迈向更高水平的数字化转型。