2021-11-25-工商银行-_隐私计算推动金融业数据生态建设_白皮书_81页_4mb

隐私计算推动金融业数据生态建设总结

一、核心背景

• 隐私计算定义：在不暴露原始数据的前提下实现数据计算和融合的隐私保护技术，包含多方安全计算、联邦学习、可信执行环境、差分隐私、数据脱敏等。
• 政策驱动：国家推行数据要素战略，将数据纳入生产要素。金融行业需解决数据流通安全与价值使用间的矛盾，践行《数据安全法》《个人信息保护法》。

二、技术架构与生态建设

（一）技术分类与组合应用

1. 技术分类：
   • 基于密码学、统计学、硬件安全的方法。
   • 差分隐私与数据脱敏为传统方法，联邦学习、多方安全计算为新兴代表。
2. 多技术融合：
   • 在不同场景下（如高敏感/高频数据），组合多种技术以提升安全性、准确性和性能。
   • 例如，“隐私计算+区块链+人工智能”赋能数据要素流通与智能应用。

（二）架构设计

1. 双模式架构：
   • 无代理计算：适合小规模场景，快速部署，但可扩展性弱。
   • 代理计算：适用于大规模生态，支持无限参与方，具备高监管友好性。
2. 分级平台：
   • 企业级：工商银行、光大银行集成隐私计算能力，支持联合统计、建模。
   • 行业级：互联网金融协会建设平台，推进跨机构风控合作。
   • 跨行业：北数所通过技术融合实现跨域数据流通。

三、重点应用场景

1. 客户营销：基于隐私计算构建客户画像，实现集团生态协同。案例包括联合营销系统、健康险精准营销。
2. 风险管理：联邦学习融合不动产等多维数据提升贷中监测精度。案例包括建筑企业贷中监控、贷款资金流向追踪。
3. 监管合规：联邦学习联动政务与金融数据，支持反洗钱、教培资金监管。案例包括珠海驾校资金托管、个人合格投资者自动认证。

四、发展建议

1. **立
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隐私计算推动金融业数据生态建设总结

一、核心背景

• 隐私计算定义：在不暴露原始数据的前提下实现数据计算和融合的隐私保护技术，包含多方安全计算、联邦学习、可信执行环境、差分隐私、数据脱敏等。
• 政策驱动：国家推行数据要素战略，将数据纳入生产要素。金融行业需解决数据流通安全与价值使用间的矛盾，践行《数据安全法》《个人信息保护法》。

二、技术架构与生态建设

（一）技术分类与组合应用

1. 技术分类：
   • 基于密码学、统计学、硬件安全的方法。
   • 差分隐私与数据脱敏为传统方法，联邦学习、多方安全计算为新兴代表。
2. 多技术融合：
   • 在不同场景下（如高敏感/高频数据），组合多种技术以提升安全性、准确性和性能。
   • 例如，“隐私计算+区块链+人工智能”赋能数据要素流通与智能应用。

（二）架构设计

1. 双模式架构：
   • 无代理计算：适合小规模场景，快速部署，但可扩展性弱。
   • 代理计算：适用于大规模生态，支持无限参与方，具备高监管友好性。
2. 分级平台：
   • 企业级：工商银行、光大银行集成隐私计算能力，支持联合统计、建模。
   • 行业级：互联网金融协会建设平台，推进跨机构风控合作。
   • 跨行业：北数所通过技术融合实现跨域数据流通。

三、重点应用场景

1. 客户营销：基于隐私计算构建客户画像，实现集团生态协同。案例包括联合营销系统、健康险精准营销。
2. 风险管理：联邦学习融合不动产等多维数据提升贷中监测精度。案例包括建筑企业贷中监控、贷款资金流向追踪。
3. 监管合规：联邦学习联动政务与金融数据，支持反洗钱、教培资金监管。案例包括珠海驾校资金托管、个人合格投资者自动认证。

四、发展建议

1. **立