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06-17
党的十九届四中全会将数据列为新生产要素，为金融加速数字化带来新机遇转型。
金融业作为数据密集型行业和创新先行者，必将成为国家数据要素市场化的最佳实践阵地。
同时，随着《数据安全法》《个人信息保护法》的颁布实施，“如何实现数据开发利用和安全保护，如何构建安全的金融数据生态系统”是新时代的新命题，也是大家共同面临的问题。
是金融行业亟待解决的问题。
2019年11月22日，中国工商银行发布《隐私计算推动金融业数据生态建设》白皮书。
这是金融行业首份隐私计算白皮书，对金融同行具有重要的指导和参考意义。
目前，金融行业已率先探索数据要素流通，但数据生态的缺失仍限制了行业的发展。
数据维度单一、缺乏实时性等问题突出。
跨机构、跨行业的数据集成应用亟待突破。
此外，金融机构单纯将线下业务迁移到线上带来的红利正在逐渐消失，竞争也从互联网时代的“流量之战”悄然转变为以数据要素为差异化发展的“数据之战”。
金融创新也将从前端销售和产品创新延伸到风险防控、内部运营、商业模式等全渠道、全客户、全场景的业务领域。
因此，差异化将激发数据要素的价值，构建个性化数据生态系统，有力推动金融机构实现差异化定位和发展。
数据信息安全是金融行业数据生态建设的关键。
金融机构需要传递数据的价值，同时确保使用目的和方式可控。
隐私计算技术可以实现数据生态建设中的隐私安全，控制数据使用的目的和方式，促进数据生态建设。
目前业界关注的隐私计算技术包括多方安全计算、联邦学习、可信执行环境等。
白皮书以安全信任的基础为出发点，将隐私计算技术分为四类：基于密码安全的隐私计算方法、基于统计的隐私计算方法、基于硬件安全的隐私计算方法等传统技术。
明文数据的所有权和使用权很难明确界定。
交易主体在转让数据使用权的同时，也转让了控制权，数据的用途和使用方式无法得到有效控制。
隐私计算的核心优势在于将数据所有权和使用权分离，创造了“特定用途的数据使用权流通”的新范式。
我国率先规划了金融领域隐私计算的顶层设计，并于2019年11月正式发布。
金融数据融合应用试点推动了国内相关应用的全面展开。
一般来说，基于隐私计算的金融数据生态包括数据方、算法方、计算方、调度者、监管者和用户等。
数据方提供数据计算价值，算法方赋能数据金融价值，计算方赋能数据金融价值。
一方提供加密数据。
通过算力服务，调度者保证任务的高效执行，管理者保证他人的利益不受到损害，用户享受数据应用的结果。
各参与方要秉持开放合作理念，充分发挥各自职能，共同构建开放、协作、共赢的生态关系。
金融行业的数据生态具有高敏感、高价值、高开放的特点。
金融行业应重点关注隐私计算架构的可扩展性和可监管性。
根据是否存在独立计算节点，隐私计算可分为代理计算架构和无代理计算架构两类。
代理计算架构下，计算端独立于数据端存在，具有规模经济性，具有高度的可扩展性和可监管性。
无代理计算架构下，数据方直接参与隐私计算过程，具有“短期快速”的效果，有利于隐私计算技术的快速推广和应用，但存在监管挑战。
金融行业数据生态建设是一项长期、复杂、系统工程。
顶层设计是数据生态建设的指南针。
生态建设的“硬核”包括数据来源、技术架构、商业模式等，“软核”则包括生态参与者、应用策略、组织保障等。
在数据生态建设的早期阶段，金融机构需要聚焦数据、路径、系统、模型、机制等核心要素，打造“基础（数据）、线路（路径）、规则（系统）、技术（模型）、融合（机制）”五大支柱。
综合顶层设计方案。
从金融数据生态系统的系统构建来看，金融行业数据生态系统主要分为企业集团级、行业级、跨行业级三个层面。
隐私计算技术平台支持分层分类构建，逐步夯实金融行业数据生态基础。
具体来说，企业集团级数据生态是一个高效的协同生态，可以避免不同业务部门的重复建设，降低技术应用的试错成本；行业级隐私计算生态是一个共荣共生的生态，支撑金融行业共荣共生，助力金融机构。
补齐短板，筑牢高风险联防联控底线；跨行业数据生态系统是一个开放共赢的生态系统，可以支撑跨行业创新数据交易模式的构建，全面支撑开放共赢的数据生态系统建设。
目前，隐私计算在赋能金融数据生态建设的标杆场景中已取得初步成果。
在客户营销方面，隐私计算可以丰富客户画像，实现群体生态协同。
工商银行应用联邦学习模型，安全整合自有数据和工银安盛数据，保险营销模型准确率提升约16%，有效实现“数据不动，价值移动”；在风险管理方面，隐私计算可以促进多方数据融合，提高金融风险控制水平。
交通银行海南省分行与海南省大数据局基于多方安全演算开展联合风控。
优质公积金数据，45%的“惠民贷”产品实现线上审批，大幅提升贷款审批效率；在监管合规方面，隐私计算驱动数据转型，提高监管技术效率。
工商银行开展基于多方安全计算的驾校资金监管，实现政务、金融、企业等多方数据的安全整合，支持约6亿元驾校资金的有效监管。
金融数据生态系统的建设不可能一蹴而就。
白皮书指出，下一阶段，金融业应立足长远，形成数据基础设施建设共识，明确数据基础设施建设原则，及时规划隐私计算平台互联互通，参考互联网设计理念构建互联路径；与产业界、使用界合作，共同攻克难关，加快提升隐私计算性能，推广安全评估标准，管理数据要素的“正负外部性”，满足产业界对权威第三方的需求；完善政策和有序引导：全面保护个人信息安全，发布隐私计算使用指南，针对数据要素特征构建自适应监管模型，建立完善的合规评估体系，避免隐私计算的不当使用或滥用。
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