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日前 ， 在中国金融认证中心（CFCA）、中国电子银行联合宣传年主办的“聚合新生态·共享新安全——2021数字化转型生态大会”上 ， 蓝象智联首席架构师王超在大会“人气挑战赛”环节中分享了“基于隐私计算的实时数据共享平台”案例 ， 引发全场热议 。
近年来 ， 数据安全问题一直备受关注 ， 无论是国家层面还是各行各业都希望在保护数据安全的同时激活数据市场的流通 。 而隐私计算技术使数据在各个环节中“可用不可见” ， 为保护个人隐私、消除数据安全隐患和解决数据孤岛等数据流通难题提出了创新的解决思路 ， 成为平衡数据使用与安全的重要方案 。
在隐私计算领域 ， 目前有三大技术流派：联邦学习 ， 安全多方计算 ， 以及TEE可信执行环境 。
微众银行和毕马威联合发布的《隐私计算行业研究报告2021》显示：“隐私计算受到大数据融合应用和隐私保护的双重需求驱动 ， 也是目前国内外政策法规的必然要求 。 国内市场规模将快速发展 ， 三年后技术服务营收有望触达100-200亿人民币的空间 ， 甚至将撬动千亿级的数据平台运营收入空间 。 ”
银行抢先布局
如何使数据在不被泄露的情况下完成安全共享是银行业一直思考的问题 。 近年来 ， 随着银行数字化转型不断深入推进 ， 隐私计算技术在金融领域应用也逐步落地 。
在不久前召开的2021世界人工智能大会上 ， 浦发银行和蚂蚁集团针对零售贷款业务开发了一整套风险评估解决方案 ， 采用多方安全计算的风险模型 ， 利用浦发银行及其合作方的数据来共同提高模型的有效性 ， 保证数据的安全性和隐私性 。 根据IDC发布的报告显示 ， 此款模型阻止了数十亿人民币的高风险贷款发放 ， 同时识别出37万名低风险客户 ， 潜在授信规模约80亿元人民币 ， 从而帮助浦发银行拓展了零售信贷服务可支持的客户面 。
日前 ， 微众银行、中国银联等多家机构成为联邦学习开源社区FATE技术委员会互联互通工作组的成员 ， 专注于联邦学习、隐私计算领域的系统架构和生态建设 ， 推动联邦学习步入开放通用阶段 ， 共同打造联邦数据网络生态 。
【隐私|银行抢先布局！隐私计算即将引爆千亿级数据运营收入】机遇与挑战共存
据36氪报道 ， 自2020年以来 ， 有相当数量的公司看到隐私计算的市场潜力 ， 希望进场分一杯羹 ， 当前涉及隐私计算业务的公司可能已经达到上百家 。 商业化方面 ， 一些银行、保险、政府类等客户已经初步认识到隐私计算技术对业务发展的重要性 ， 并进行试点 。 对此 ， 有行业人士将今年称为"隐私计算商业化元年" 。
目前 ， 隐私计算正处于市场版图爆发前夜 ， 相关标准也在陆续出台 。 7月6日 ， 由中国支付清算协会起草并的《多方安全计算金融应用评估规范》正式发布 ， 规定了多方安全计算金融应用的评估要求 。
而业内认为隐私计算在快速发展的同时也存在一些挑战：如在金融领域开放合作中 ， 涉及到金融、证券、保险等不同行业 ， 面对的监管部门、政策也不相同；以及如何利用隐私计算打造共建共融的生态也是目前业内普遍关注的问题 。
交通银行金融科技创新研究院王卫东院长在接受采访时表示 ， 银行业对于隐私计算的关注的维度有安全性、技术的成熟度、通用性和落地可实施性四个方面 。 具体来看 ， 技术安全性的标准有待统一和规范；技术成熟度要重视计算的效率和性能；通用性方面涉及和不同行业和多个参与主体时 ， 技术之间能否通用 ， 对于应用方来说是必须思考的问题；落地可实施性要看产品的应用在多少行业 ， 在多少领域有过经验等 。
中国民生银行直销银行产品二中心总经理廖鹏则从技术的角度进一步指出 ， 隐私计算作为平衡数据价值挖掘和隐私保护有效的解决范式 ， 为数据流通和价值共享提供了一条重要的技术路径 。 然而 ， 隐私计算依然处于初期阶段 ， 隐私计算相关技术也涉及复杂的前沿理论知识 ， 目前的开发、使用门槛还比较高 。 “不知道未来有没有可能通过建立标准化的隐私计算路径 ， 技术行业标准 ， 减少重复建设实现资源的共享 。 ”
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