工商银行：隐私计算推动金融业数据生态建设_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信息科技（北京）有限公司联合编写，旨在探索基于隐私计算技术的金融业数据生态建设路径，推动数据要素市场化配置，提升数据安全与价值利用水平。

主要观点

1. 数据要素流通是金融数字化转型的关键
   数据要素的流通与共享是推动金融行业创新和提升服务能力的重要基础。当前，数据已成为新的生产要素，其流通将带来金融业的新一轮变革。

2. 隐私计算技术成为解决数据流通安全问题的首选
   隐私计算技术能够实现“数据可用不可见”，有效解决数据共享中的隐私泄露与滥用问题，是构建安全金融数据生态的重要支撑。

3. 多技术融合是数据生态建设的重要趋势
   隐私计算需与人工智能、区块链等技术融合，形成“隐私计算+”模式，打造数据生态“新基建”，推动金融业务智能化与合规化发展。

4. 架构选择需根据场景灵活部署
   隐私计算可采用无代理架构或代理架构，前者适用于小规模场景，后者适用于大规模、多参与方的数据融合需求。

5. 数据生态建设需系统性规划与多方协作
   数据生态建设是一项长期复杂的系统性工程，需在顶层设计、技术路线、规范流程、运行模式和保障机制等方面进行统筹安排。

关键信息

一、数据要素全面流通，赋能金融生态建设

• 国家政策推动：国家出台多项政策支持数据要素市场发展，如《数据安全法》《个人信息保护法》及“十四五”规划，强调数据安全与流通的协同发展。
• 数据流通价值：数据要素流通能够提升金融机构的数据使用价值，推动业务创新与精细化运营。
• 技术应用现状：我国在隐私计算技术应用方面已取得领先，形成平台化发展趋势，应用场景涵盖信贷风控、产品营销、反洗钱等。

二、隐私计算有机组合，夯实生态建设基础

• 多主体协同：隐私计算生态包括数据方、算法方、计算方、调度方、监管方和使用方，各主体需协同合作，保障数据安全与价值共享。
• 技术分类：隐私计算技术可分为基于密码学、统计学和硬件安全三类，各有优劣，需结合实际需求灵活组合使用。
• 技术组合应用：如多方安全计算与联邦学习、差分隐私、可信执行环境等技术结合，可提升隐私计算的安全性与性能。

三、加强规划体系建设，推动生态全面赋能

• 五脉一体规划：数据生态建设需围绕“基、行、规、术、融”五个方面进行规划，构建开放、安全、合规的数据生态体系。
• 三级平台布局：企业级、行业级和跨行业级平台是金融业数据生态建设的三个主要层级，分别满足不同规模和需求。
• 典型场景应用：隐私计算在客户营销、风险管理、监管合规等方面已实现落地应用，提升业务效率与风控能力。

四、产学研用协同创新，数据生态有机生长

• 技术发展与应用：隐私计算技术已从理论研究走向工程化应用，如多方安全计算、联邦学习、可信执行环境等。
• 生态协同机制：通过建立技术保障团队、风险评估小组和数据智能应用团队，推动数据生态协同创新。
• 政策与标准支撑：金融行业需完善政策与标准，保障数据合规应用，提升数据要素流通效率与安全性。

技术与架构分析

• 无代理架构：适用于小规模场景，部署简便，但可监管性不足，需引入监管方或部署监测探针。
• 代理架构：适用于大规模数据生态建设，具备高可扩展性与可监管性，适合构建基础设施。
• 混合架构：可灵活部署，满足不同业务场景需求，实现技术资源的互补与优化。

典型案例

1. 工商银行多方安全计算平台

• 技术架构：涵盖管控层、服务层、协议层，支持联合统计、隐私求交、隐匿查询等服务。
• 应用场景：支持客户营销、风险防控、合规运营等，提升业务效率与客户体验。
• 成效：实现去中心化联合营销模式，缩短客户行为认同延时，提升营销精准度与效率。

2. 基于联邦学习的健康险营销

• 技术方案：利用联邦学习技术，实现工商银行与工银安盛数据的联合建模，保障数据不出本地。
• 成效：提升健康险营销精准度，准确率提升约16%，探索精准营销新模式。

3. 基于多方安全计算的贷款资金流向跨行追踪

• 技术方案：通过多方安全计算平台，实现跨行账户及交易数据的密文计算，追踪资金流向。
• 成效：验证结果准确率达100%，百万级数据计算耗时仅分钟级，为行业提供新范式。

4. 基于多方安全计算的“惠民贷”联合风控

• 技术方案：交通银行与海南省大数据局共同构建隐私计算平台，实现数据的联合风控。
• 成效：提升个人信用贷款产品的风控能力，优化审批流程，增强客户体验。

结语

隐私计算技术是金融业数据生态建设的重要支撑，通过多技术融合、多主体协同和系统性规划，能够实现数据要素的高效流通与安全使用，推动金融行业向更高层次发展。未来，随着技术不断成熟与应用场景的拓展，隐私计算将在金融数据生态中发挥更加重要的作用。