当下，隐私计算逐渐成为全球金融科技发展的重要趋势。近日发布的《中国金融科技发展报告（2021）》（以下简称“报告”）首次将隐私计算与金融IT、平台科技、助贷科技等列为金融科技关键应用技术。

《报告》指出，当前金融数据融合趋势日盛，安全保护呼声渐涨。作为有效解决数据融合过程中数据隐私保护问题的技术手段之一，隐私计算日趋成为金融科技创新的重要基石。

据悉，该《报告》是金融科技领域极具行业影响力的专业著作之一，被评为“中国社会科学院创新工程学术出版项目标识”，由中国人民银行科技司、中国金融电子化公司、金融信息化研究所、工商银行、农业银行、建设银行、中国银联等机构参编，全面回顾了过去一年我国金融科技领域的政策、理论、技术、应用现状，为政策制定者与管理者、IT技术人员和对新技术有巨大需求的行业，特别是金融行业从业人员提供系统专业的参考。

图片来源：北京区块链技术应用协会、零壹财经·零壹智库

金融数字化转型中场战事，数据挑战涌现

作为推动社会经济发展的重要组成部分，金融行业处于数字化转型关键时期，金融机构和金融科技服务迎来新的挑战。

金融创新发展始终离不开数据的有力支撑。当前，基于数据的应用正在从“单点应用”转“体系贯穿”，数据生态逐步转向“开放合作”。与此同时，金融机构也无时不面临着数据资产管理难度大、外部高质量可用数据短缺、数据价值挖掘不充分等新问题与新挑战。

原因在于，金融机构数据资产管理工作多由单个部门负责，受限于部门权责边界，难以对行内数据资源进行全口径、全周期的有效管理，致使数据散落于不同系统、业务部门或法人机构，亟待破解生态内外“数据孤岛”问题。另外，数据资产开发者和金融机构间缺乏安全有效的数据协作和流通机制，使得数据资源使用率不高，数据价值难以充分体现。

《报告》指出，打破数据孤岛，实现数据在不落地、不存储、不留痕、不出域的基础上进行整合，既可发挥数据生产力，实现数据对于金融科技创新的“倍增作用”，又能充分保护消费者数据隐私，实现数据可用不可见。

激活数据要素价值 隐私计算被编入报告

今年《数据安全法》《个人信息保护法》相继落地。日趋严格的数据合规监管以及日益旺盛的数据融合应用需求催化下，隐私计算技术因能够有效实现数据的共享流通和协同应用、激发数据生产要素价值而备受关注。

因此，《报告》首次将隐私计算与平台科技、金融IT、助贷科技、网络安全、智能风控、监管科技、智能网点共同列为金融科技应用场景关键技术。微众银行、百度、京东科技、中科金财、星云Clustar等在隐私计算领域技术实践领先企业入选《报告》金融科技产业图谱。

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事实上，今年以来已有多份权威行业报告将隐私计算列为金融机构应关注的重要技术趋势。当前，隐私计算在普惠金融、联合风控、反欺诈、银企对接等多个细分业务场景提供技术支撑。据悉，微众银行将隐私计算技术应用到信贷风控当中，通过联邦学习等隐私计算技术，将贷款客户信用数据与发票登记信息进行联合建模，优化风控模型，为小微企业进行信用风险评估，解决70%以上无历史信用信息的小微企业贷款难的问题。

作为国内首家提出“联邦学习”这一解决人工智能落地中数据孤岛与数据隐私保护难题的通用解决方案的机构，微众银行始终坚持以科技作为驱动业务发展的核心引擎，并于2019年正式发布全球首个联邦学习开源框架FATE。

FATE提供了一种基于数据隐私保护的安全计算框架，为机器学习、深度学习、迁移学习算法提供强有力的安全计算支持。截至目前，FATE已在银行、监管、信贷风控、保险定价、视觉安防等金融科技领域有了一系列应用落地，FATE社区汇聚了上千家企业、高校等科研机构的开发者。

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