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【雷峰網(公眾號：雷峰網)】黨的十九屆四中全會將數據列為新的生產要素，為金融加快數字化轉型帶來新的機遇。金融業作為數據密集型行業和創新先行者，勢必成為國家數據要素市場化的最佳實踐陣地。同時，隨著《數據安全法》《個人信息保護法》相繼頒布實施，“如何實現數據開發利用與安全保護、如何建設安全金融數據生態”是新時代新命題，也是金融行業亟待解決的共性問題。2021年11月22日，中國工商銀行發布《隱私計算推動金融業數據生態建設》白皮書，這是金融業首個隱私計算白皮書，對金融同業有著重要的指引作用和借鑒意義。
當前，金融業對數據要素流通的探索已較為領先，但數據生態不足仍限制行業發展，諸如數據維度單一、實時性不足等問題突出，跨機構、跨行業數據融合應用亟待突破。此外，金融機構簡單將線下業務遷移到線上所帶來的紅利正逐漸消失，競爭悄然從互聯網時代“流量之爭”轉變為以數據要素作為差異化發展的“數據之爭”。金融創新也必將從前端銷售、產品創新延伸到風險防控、內部運營、商業模式等全渠道、全客戶、全場景的業務領域，因此差異化激發數據要素價值，建設個性化數據生態，將有力推動金融機構實現差異化定位發展。而數據信息安全是金融業數據生態建設的關鍵所在。金融機構需在保證使用目的與方式可控前提下傳遞數據使用價值。
隱私計算技術能夠實現數據生態建設中隱私安全、管控數據使用目的與方式，促進數據生態建設。當前行業重點關注的隱私計算技術包括多方安全計算、聯邦學習、可信執行環境等。
白皮書以安全信任基礎為切入點將隱私計算技術劃分為基于密碼學安全的隱私計算方法、基于統計學的隱私計算方法、基于硬件安全的隱私計算方法、其它傳統技術等四類。明文數據的歸屬權、使用權難以清晰界定，交易主體讓渡數據使用權便讓渡了控制權，數據用途、用量無法得到有效控制。隱私計算核心優勢是分離數據所有權和使用權，開創“數據特定用途使用權流通”新范式。我國在金融領域率先謀劃隱私計算頂層設計，《多方安全計算金融應用技術規范》2020年11月正式發布。金融數據融合應用試點推動國內相關應用如火如荼。
一般而言，基于隱私計算的金融數據生態包括數據方、算法方、計算方、調度方、監管方和使用方等，數據方提供數據計算價值，算法方賦能數據金融價值，計算方提供密文算力服務，調度方確保任務高效執行，監管方保障他人利益無損，使用方享受數據應用成果。各參與方需秉承開放合作理念，充分發揮各自職能，協力構建開放、協作、共贏的生態關系。
金融業數據生態具有高敏感性、高價值性、高開放性，金融業應重點關注隱私計算架構的可擴展性、可監管性。根據是否存在獨立的計算節點，隱私計算可分為代理計算架構和無代理計算架構兩類。代理計算架構下，計算方獨立于數據方存在，具有規模經濟效應，可擴展性、可監管性強。無代理計算架構下，數據方直接參與隱私計算過程，具有“短平快”效應，有利于隱私計算技術快速推廣應用，但存在可監管性的挑戰。
金融業數據生態建設是一項長期復雜的系統性工程。頂層設計是數據生態建設的指南針。生態建設的“硬核”包括數據源、技術架構、商業模式等內容，“軟核”涵蓋生態參與方、應用策略、組織保障等內容。數據生態建設初期，金融機構需圍繞數據、路徑、制度、模式、機制等核心要素，構建“基（數據）、行（路徑）、規（制度）、術（模式）、融（機制）”五脈一體的頂層設計規劃。
從金融數據生態體系性建設來看，金融業數據生態主要分為企業集團級、行業級、跨行業三個層次。隱私計算技術平臺支持分級分類建設，層層遞進夯實金融業數據生態根基。具體來講，企業集團級數據生態是高效協同生態，可避免不同業務部門重復建設，降低技術應用試錯成本；行業級隱私計算生態是共榮共生生態，支持金融業共榮共生，助力金融機構補齊短板、筑高風險聯防聯控底線；跨行業數據生態是開放共贏生態，可支持構建跨行業創新數據交易模式，全面支撐開放、共贏數據生態體系建設。
目前隱私計算在賦能金融數據生態建設的標桿場景中已取得初步成效。在客戶營銷方面，隱私計算可豐富客戶畫像，實現集團生態協同。工商銀行應用聯邦學習建模，安全融合自身與工銀安盛數據，保險營銷模型準確率提升約16%，有效實現“數據不動價值動”；在風險管理方面，隱私計算可推動多方數據融合，提升金融風控水平。交通銀行海南省分行與海南省大數據局開展基于多方安全計算的聯合風控，高質量公積金數據實現“惠民貸”產品45%線上審批，顯著提高貸款審批效率；在監管合規方面，隱私計算驅動數據變革，提高監管科技效能。工商銀行開展基于多方安全計算的駕校資金監管，實現政務、金融、企業等多方數據安全融合，支持約6億元駕校資金有效監管。
金融數據生態建設非一朝一夕之功。白皮書指出，下階段金融業應立足長遠、形成建設數據基礎設施共識，明確數據基礎設施建設原則，適時規劃隱私計算平臺互聯互通，參照互聯網設計理念構建互聯互通路徑；產用協同、共同攻堅，加快隱私計算性能攻堅，推動安全性測評規范，治理數據要素“正負外部性”滿足行業對權威第三方的需求；完善政策、有序引導：全面保障個人信息安全，出臺隱私計算使用指引，構建適應數據要素特性的監管模式，建立綜合性合規評估體系避免隱私計算不當使用或濫用。
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