近年來，大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能等新興技術與金融行業(yè)的深度融合，孕育了新的金融服務產品和模式。這些新產品、新模式一方面為用戶提供精準化、個性化、便捷化的服務，一方面大量挖掘和收集用戶數(shù)據(jù)和信息。與之伴生，用戶數(shù)據(jù)信息泄露事件多發(fā)。如何平衡數(shù)據(jù)使用和隱私數(shù)據(jù)保護成為一道亟需解決的課題。

今年9月份，《數(shù)據(jù)安全法》已正式施行，《個人信息保護法》也于11月份落地。與此同時，金融監(jiān)管部門對于金融業(yè)數(shù)據(jù)安全的執(zhí)法檢查也在以空前的力度加強。監(jiān)管趨嚴之下，金融業(yè)強化數(shù)據(jù)應用的安全性與合規(guī)性迫在眉睫。

在這一背景下，隱私計算技術逐漸走進金融業(yè)的視角。香港科技大學智能網絡系統(tǒng)實驗室主任、副教授、星云Clustar創(chuàng)始人陳凱表示，隱私計算技術可以幫助人工智能為代表的應用領域，合理引入更多受隱私、安全因素限制的數(shù)據(jù)，推動不同機構的數(shù)據(jù)融合，催生出新的應用場景，讓過去的不可能成為可能。IDC中國金融行業(yè)研究團隊總監(jiān)高飛表示，隱私計算技術實現(xiàn)了數(shù)據(jù)可用而不可見的效果，是數(shù)據(jù)安全進行協(xié)同合作的關鍵技術。

有銀行人士表示，在大數(shù)據(jù)融合應用和客戶隱私保護的雙重需求驅動下，隱私計算技術正在成為金融業(yè)剛需，銀行在隱私計算方面投入了大量精力。

隱私計算打破“數(shù)據(jù)孤島”

數(shù)字經濟時代，海量數(shù)據(jù)散落于不同的組織機構，并在一定程度上形成了“數(shù)據(jù)孤島”。在此情況下，聚合多方主體的數(shù)據(jù)協(xié)作是當下放大數(shù)據(jù)價值的必然選擇。對于金融業(yè)而言也是如此。

高飛表示，數(shù)字化金融時代，開放銀行、API銀行是行業(yè)發(fā)展的大趨勢，金融業(yè)務形態(tài)更加開放，而數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)價值共享是開放金融的基本特征。基于金融機構內外部平臺及生態(tài)類數(shù)據(jù)的多方建模是實現(xiàn)數(shù)據(jù)作為新興生產要素最大價值化的有效途徑。

傳統(tǒng)上，銀行都是基于歷史還款信息、征信數(shù)據(jù)和第三方數(shù)據(jù)來做貸前反欺詐，但存在數(shù)據(jù)維度缺乏、數(shù)據(jù)量較少等情況，需要融合多方數(shù)據(jù)聯(lián)合建模才能構建更加精準的反欺詐模型。而多方主體數(shù)據(jù)協(xié)作過程中一直面臨著數(shù)據(jù)隱私及安全這一“痛點”。這不僅涉及監(jiān)管的合規(guī)要求，也是金融機構風險管理的重要組成部分。

建信金融科技有限公司創(chuàng)新實驗室總經理王雪表示，金融機構在開展信貸業(yè)務過程中，客戶畫像等場景下均對多方數(shù)據(jù)融合有著關鍵需求。在隱私計算技術出現(xiàn)之前，更多是通過數(shù)據(jù)直聯(lián)等方式接觸到外部數(shù)據(jù)。在數(shù)據(jù)隱私保護這一必然趨勢下，隨著全球數(shù)據(jù)保護法律法規(guī)的成熟，機構面臨數(shù)據(jù)合規(guī)監(jiān)管的壓力遠超以往。

近年來，一些致力于打破“信息孤島”的“數(shù)據(jù)湖”操作技術成為國內外研究的熱點，其中最受關注的就是隱私計算。

所謂隱私計算，是一種由兩個或多個參與方聯(lián)合計算的技術和系統(tǒng)，參與方在不泄露各自數(shù)據(jù)的前提下通過協(xié)作對他們的數(shù)據(jù)進行聯(lián)合機器學習和聯(lián)合分析。在隱私計算框架下，參與方的數(shù)據(jù)不出本地，在保護數(shù)據(jù)安全的同時實現(xiàn)多源數(shù)據(jù)跨域合作，可以破解數(shù)據(jù)保護與融合應用難題。

前述銀行人士表示，隱私計算作為平衡數(shù)據(jù)價值挖掘和隱私保護有效的解決方式，為數(shù)據(jù)流通和價值共享提供了一條重要的技術路徑。王雪也表示，隱私計算是可以在確保數(shù)據(jù)保密性和隱私的同時，實現(xiàn)數(shù)據(jù)共享。

落地金融風控、營銷等場景

中國人民銀行組織制定的《金融業(yè)數(shù)據(jù)能力建設指引》明確了金融業(yè)數(shù)據(jù)能力建設要遵循用戶授權、安全合規(guī)、分類施策、最小夠用、可用不可見的五個基本原則。

專家表示，金融行業(yè)要增強數(shù)據(jù)應用的安全性與合規(guī)性。在技術上，既要利用加密存儲、去標識化、身份認證等“老辦法”嚴防數(shù)據(jù)泄露、篡改和不當使用，更要應用多方安全計算、聯(lián)邦學習、聯(lián)盟鏈等“新方法”實現(xiàn)數(shù)據(jù)可用不可見、數(shù)據(jù)不動價值動，構筑支撐跨機構、跨市場、跨領域數(shù)據(jù)安全共享的科技方舟。

上述提到的聯(lián)邦學習、多方安全計算均是常見的隱私計算技術路徑。其中，自從1980年代姚期智提出著名的“姚氏百萬富翁問題”以來，多方安全計算已經從一個理論熱點逐漸發(fā)展成為一個可以部署在大規(guī)模數(shù)據(jù)分析計算方案上的隱私保護應用。而聯(lián)邦學習由谷歌在2016年提出。

從隱私計算的落地進程來看，金融行業(yè)占據(jù)了主導地位。高飛表示，金融行業(yè)對于數(shù)據(jù)安全和隱私保護要求高、監(jiān)管嚴的現(xiàn)狀對隱私計算在金融場景中的落地起到了極大的推動作用。

具體看，前述銀行人士提出，營銷獲客業(yè)務需要對用戶進行精準識別，智能風控業(yè)務需要對客戶進行反欺詐評估，這里面都要用到隱私計算。例如，采用隱私計算的銀行風控模型可以利用第三方數(shù)據(jù)來提高模型的有效性，同時保持數(shù)據(jù)的安全性和隱私性。基于此，高飛認為，隱私計算將極大激發(fā)開放金融生態(tài)的巨大潛能。

不過目前來看，金融機構對該隱私計算的認知還處于初級階段，其在金融業(yè)的落地場景仍然處于“單點試驗”階段，主要集中于風控及營銷。高飛表示，隱私計算在金融業(yè)走到規(guī)模化落地還有待時日，這與開放金融生態(tài)的水平、隱私計算廠商的競合關系、數(shù)據(jù)合規(guī)監(jiān)管強度等有著直接關系。

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