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    隐私计算在金融行业应用正在加速

    李国辉 来源:金融时报 2022-04-11 11:07:03 隐私计算 大数据 金融科技
    李国辉     来源:金融时报     2022-04-11 11:07:03

    核心提示随着金融数据安全与共享应用的受重视程度与日俱增,隐私计算技术得以走入金融业的视野

    数字浪潮奔涌向前,转型变革正逢其时。在近期披露的2021年报中,各大银行对于数字化转型、金融科技均着墨颇多。从对金融科技的资金投入来看,各银行投入规模增加趋势明显,招商银行、交通银行、兴业银行、光大银行的金融科技投入同比增幅超10%。值得关注的是,近年来在金融领域崭露头角的隐私计算技术也被多家银行写入2021年报,例如,工商银行表示应用隐私计算技术创新小微企业贷后风险监控,农业银行表示推进利隐私计算技术在营销、风控等领域试点。

    随着金融数据安全与共享应用的受重视程度与日俱增,隐私计算技术得以走入金融业的视野。隐私计算的关键算法与技术包括:联邦学习、多方安全计算(MPC)、同态加密、可信执行环境(TEE)、差分隐私等。在隐私计算框架下,参与方的数据不出本地,在保护数据安全的同时实现多源数据跨域合作,可以破解数据保护与融合应用难题。人民银行发布的《金融科技发展规划(2022-2025年)》提到,在技术方面,积极应用多方安全计算、联邦学习、差分隐私、联盟链等技术,探索建立跨主体数据安全隐私计算平台,在保障原始数据不出域前提下规范开展数据共享应用,确保数据交互安全、使用合规、范围可控,实现数据可用不可见、数据不动价值动。

    当下,隐私计算技术及在金融行业的应用正在加速发展。金融机构和科技公司纷纷开始建设隐私计算平台,应用示范场景包括精准营销、信贷风控、信息共享、反洗钱等。近期毕马威和腾讯联合发布的《数实共生·2022金融科技十大趋势展望》将隐私计算列为关键趋势之一,认为在隐私计算的技术加持下,在未来能够打通多种横向数据,促进内外部数据融合,实现合规、有效的数据流通,促进营销、风控、反洗钱、资管等金融场景发展。

    “金融机构已经把数字化转型作为整个‘十四五’期间甚至更长周期之内发展的战略核心,数字化转型对于金融机构已经是一道必答题。其中,数据作为数字化时代的核心生产要素,在未来5年甚至更长的时间里,会是金融科技发展的一个核心关注点。”毕马威中国数字化与金融科技咨询合伙人柳晓光说。

    中电金信研究院的一份研究报告称,数字经济时代,数据已经成为重要的生产要素,但是目前在金融等重要行业领域数据中蕴藏的巨大价值没有充分显现。随着数据要素的重要作用逐渐显现,充分发挥数据要素潜能、驱动金融服务提质增效成为新的重要课题。数据将成为金融机构的核心资产,需要将数据运用在金融业务各流程和环节中。在数据能力的建设过程中,第一层级是实现业务数据化;第二层级是将数据资产化;第三层级是实现资产价值化,强化数据资产运营能力,盘活数据资产,实现数据资产在营销分析、风险监测、精细化经营、监管审计等应用场景的变现。

    腾讯金融研究院高级研究员杨望表示,金融业数字化转型对于数据的连接、融合能力提出了较高的要求。而当下的痛点是存在“数据孤岛”的现象,隐私计算为实现数据安全地互联互通提供了一种解决方案。例如,在联合风控的场景下,金融机构可以联合其他机构对原始数据进行建模分析。使用隐私计算技术,能够保障数据安全的同时,打破“数据孤岛”的问题,将产业链上下游的不同数据进行交叉分析,从而最后能够对企业和个人客户的风险进行精准评估,减少坏账。前述报告也指出,需要利用大数据、多方安全计算等技术,在能够保证数据安全和隐私保护的前提下推动数据共享,加强跨行业跨部门数据有效整合和利用,从而赋能普惠金融、绿色金融、科技金融、产业金融的发展,助力金融资源配置到经济发展关键领域、更好地服务实体经济。

    责任编辑:方杰

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