本期看点 ① 不泄密的分享

② 让数据释放更多价值

③ 产业金融服务中的应用

2018年，在一次论坛上，一家互联网巨头的创始人说“中国人对隐私问题的态度更开放，也相对来说没那么敏感。如果他们可以用隐私换取便利、安全或者效率，在很多情况下，他们就愿意这么做”。此言一出，立马引发关注和争论。

没有多少人真的愿意以隐私换便利、安全或效率，许多人不是愿意，而是无奈。随着社会各界对数据安全和数据隐私的重视达到前所未有的新高度，如何保护数据安全和数据隐私成为个人、企业和国家关注的问题。在此背景下，隐私计算的出现，为平衡数据开发和数据保护提供了一种解决之道。

不泄密的分享

隐私计算指的是在不泄露和不公开各方原始数据的情况下，由参与各方对数据进行分析的计算系统和技术，包括硬件或者软件解决方案。隐私计算贯穿数据全生命周期，从数据生成、传输、存储、计算、应用到销毁全过程。从本质上讲，隐私计算就是既要保护数据隐私，避免数据泄露，又要促进数据开发，发挥数据最大价值，避免数据孤岛。

从技术机制上讲，隐私计算分为三大类：基于协议规则的技术，包括多方安全计算、联邦学习、可证去标识；基于算法的差分隐私；基于硬件环境的机密计算。

具体来看，多方安全计算、联邦学习、可证去标识、差分隐私、机密计算几种隐私计算技术，解决数据安全和隐私问题的方法各异，适用场景不同。

让数据释放更多价值

2020年4月，国家发布《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》，将数据作为生产要素提高到与土地、劳动力、资本、技术等并列的地位。同年10月发布的《国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》更是明确了数据作为生产要素的重要性。

发挥数据作为生产要素作用，就要充分调动各方共享数据积极性，消除各方担忧。隐私计算通过“数据可用不可见、数据不动模型动”等方式，在保护数据隐私的前提下，解决数据传输、储存、使用和流通过程中存在的数据隐私和数据安全问题，有助于调动个人、企业和政府部门分享数据，处理好数据所有权、开发权和使用权的关系，平衡数据的私权与公权属性，保障个人、企业和国家数据安全，充分释放数据价值。

目前，隐私计算作为挖掘数据要素市场价值的利器，在算力层是重要的IaaS基础设施，在算法层提供算法支撑，在BaaS、SaaS层赋能数据价值挖掘，已经应用于互联网、金融、医疗、工业互联网、政务、物流、广告营销、保险、汽车、民生、电信、零售、销售、能源、司法等领域。其中，除互联网外，在金融、医疗等受到严格监管的领域，隐私计算发展最快。

隐私计算图谱

来源：国家工业信息安全发展研究中心

随着数字科技和数字经济的成熟和发展，社会各界对数据安全和数据隐私的要求与日俱增，隐私计算的市场前景巨大。国际权威研究机构Gartner的预测显示，全球范围内，在不受信任的环境和多方数据分析中，运用隐私计算处理数据的大型企业在2025年将达到50%。鉴于隐私计算潜在的市场规模，互联网巨头和众多初创企业纷纷布局。

产业金融服务中的应用

金融行业是应用隐私计算的天然场景，除了面临来自外部的严格监管外，自身对数据安全也是高标准、严要求。产业数字金融运用物流、商流、信息流、资金流“四流合一”的数据为企业画像，构建交易信用。数据关系到客户的隐私，既是客户关心的问题，更是产业数字金融关注的事项。在产业数字金融的创新实践中，所有数据的采集和使用，除了都会事先征得客户的委托和授权，还要采用具体技术手段保障数据安全和数据隐私。隐私计算作为一门专门针对数据安全和数据隐私问题的技术，在产业数字金融领域可以在融合多方数据联合建模、提升数据共享合规性、挖掘数据产业链等方面发挥重大价值。

融合多方数据联合建模：产业数字金融构建的交易信用风控模型，是对银行等金融机构已有的主体信用风控模型的补充和完善。通过隐私计算，可以融合内部和外部多方数据联合建模，使银行等金融机构的数据维度更丰富、数据量更充足，建立健全风控体系，更全面地在贷前、贷时和贷后管控风险。

提升数据共享合规性：银行等金融行业有许多数据，对数据安全和数据隐私的内部和外部要求都高，尤其是在严监管的大环境下，通过隐私计算可以有效保护数据，提升数据共享的合规性。

挖掘数据产业链：系统性解决产业链上中小企业融资难、融资贵问题是产业数字金融的特点，隐私计算可以鼓励企业与企业之间、企业与上下游产业链之间共享数据而不用心存顾虑，从实体企业产业链挖掘出数据产业链，帮助银行更全面、深入地掌握上下游产业链情况，使对实体企业和上下游产业链实际情况看得清、摸得透、信得过。

每一种隐私计算的技术方法和适用场景不同，产业数字金融会在技术层面根据具体场景的特点选择最具有针对性的最为合适的隐私计算技术来解决特定问题。同时，按照应用场景的需要，产业数字金融会整合多种隐私计算技术，通过多技术融合应用，最大限度地保护和开发数据。

随着金融科技从消费互联网时代进入产业互联网时代，数据从1.0时代进入2.0时代。数据2.0时代的数据，具有多维、客观、实时等特点，具备产业金融属性，可以用于产业金融服务。

与个人一样，没有企业愿意以隐私换便利、安全或效率。产业数字金融将隐私计算等技术运用到对金融机构和实体企业的赋能和服务中，既保护数据隐私，又开发数据价值，充分利用数据赋能金融机构完善风控，服务实体经济获得融资。

参考文献：

[1]国家工业信息发展安全中心：《中国隐私计算产业发展报告（2020-2021）》

[2]中金公司：《区块链与数字货币观察（3 月）：关注瑞典电子克朗和隐私计算》

[3]国金证券：《中欧投资协议背景下，隐私计算开启新蓝海》

[4]中国信息通信研究院:《隐私保护计算技术行业研究报告》

[5]腾讯：《腾讯隐私计算白皮书2021》

[6]蚂蚁集团：《2021十大金融科技趋势顶级专家前沿趋势预测》

[7]钛媒体：《隐私计算，如何撬动金融场景千亿级收入？》

[8]36氪：《隐私计算2020盘点: 数据安全流动新蓝海业已形成》

[9]零壹财经：《隐私计算跑马圈地大幕开启》

[10]21世纪经济报道：《数据安全如何保护？隐私计算落地，预计3-5年将迎来爆发式增长》

[11]毕马威、微众银行：《深潜数据蓝海 2021隐私计算行业研究报告》

[12]算力智库：《隐私计算2020盘点: 数据安全流动新蓝海业已形成》

[13]量子位：《隐私计算，企业数字化转型的BUFF之争》

[14]Deloitte:Data Sharing in Financial Services: Five Techniques to Enhance Privacy and Confidentiality

[15]Gartner:Top Strategic Technology Trends for 2021

[16]Enveil:The Growing Need for Privacy Enhancing Technologies

文章作者: 李万林 陆昕卉（聚均科技综合管理部）

图片编制:  曹  蕾（聚量集团办公室）

总 策 划:  乔嘉男（聚量集团办公室）