同盾科技陈涛：隐私计算构建金融数据安全共享新范式

中新经纬11月2日电 随着数字科技在金融业的深入应用，数据逐步实现了从信息化资产到生产要素的转变，其重要性日益凸显。同时，数据安全也是绕不开的话题，数据安全将直接影响金融机构的数字化转型能“走多远”和“走多稳”。

10月28日，北大创新评论于线上举办“产业思创会—金融科技数据安全专场”，同盾科技隐私计算负责人陈涛受邀发表《隐私计算构建金融数据安全共享新范式》主题分享。

“从金融行业的趋势来看，未来数字金融的发展以开放融合的态势持续推进，在以数智驱动的数字化业务协作和日渐趋强的监管要求下，金融机构对于多方数据间的交互与流通需求较大，他们高度关注如何安全、合规地实现数据采集、流通与使用，使数据在金融内外部生态系统中发挥更大的价值。作为促进数据互联互通与高效流通的基础技术，隐私保护计算为在保护数据隐私的前提下，有效促进数据融通，发挥数据价值提供了可行之路。”陈涛指出，隐私计算的核心优势是分离数据所有权、控制权和使用权，并开创“数据特定用途使用权流通”新范式。在此模式下，数据流通主体可以不再是明文数据本身，而是数据特定的使用价值，甚至可通过计算合约精确限制数据使用价值的具体用途和使用次数，实现数据使用“可控可计量”。目前，在金融领域隐私计算主要应用于反欺诈、风控和营销三个方面。

在金融机构信贷业务的反欺诈及信贷风控环节，隐私计算可以帮助金融机构将自身和外部数据联合起来进行分析，从而有效识别信用等级、降低多头信贷、欺诈等风险，也有助于信贷及保险等金融产品的精准定价；同样，内外部多方数据的共享融合也有助于提高金融机构的反洗钱甄别能力。

在金融机构的精准营销环节，通过应用隐私计算技术，可以合规调用更多的金融机构外部数据，从而将内外部数据结合起来，为客户做更加精准的画像，提升转化率，这可以帮助金融机构大大节省获客成本。

基于在金融风险决策领域多年的积累，同盾科技打造的隐私计算平台——智邦iBond及矩阵产品已在金融行业拓展出众多应用场景。智邦平台前瞻性地将多方安全计算、联邦学习等技术融合以形成面向计算场景的自适应计算引擎，具备“高安全、强性能、易兼容、多场景、轻部署、低门槛”等优势。并打通了同盾科技海量信息SAAS生态、客户场景生态，为贷前风险防控、反欺诈、反洗钱、多头共债以及联合营销等场景提供技术支撑，确保数据交互安全、使用合规、范围可控。

1.联合反欺诈：融合多方数据，实现安全多方预测

业务场景：近年来，银行已纷纷建立了企业级的反欺诈体系，在机构内数据统一共享的基础上实现覆盖业务前、中、后各环节的智能反欺诈防控。然而，仅使用自身数据，仍然存在数据不完整、数据不全面、数据不及时的问题。

解决方案：在某股份制银行交易反欺诈体系建设项目中，同盾通过智邦iBond平台与知识图谱技术的结合，实现跨机构间数据安全融合，构建联合关系图谱，打破图计算的数据边界，从而识别更复杂、更全面的关系链条进行欺诈风险挖掘与防控。

2.普惠金融：打通多源数据，赋能中小微融资

业务场景：在推动中小微企业融资服务落地时，银行往往受限于支撑信贷审批的数据样本不足、人工审核效率低下，以及企业缺少渠道申请服务、大数据作用未得到充分发挥等，导致普惠金融受阻。

解决方案：在某政府机构搭建的中小微金融服务项目中，同盾通过智邦iBond平台，在银行及政务机构部署智邦iBond节点，打通政务数据源与金融机构，实现企业信用评分维度的增加，在确保数据安全的前提下，进行数据探查、构建模型。从而便于银行机构对融资服务进行营销和风险侧的判断，帮助众多中小微企业享受到普惠金融的“精准滴灌”。

3.精准营销：丰富客户画像，增强服务效果

业务场景：在存量客户挖掘、异业交叉营销等场景中，由于单一金融机构拥有的数据资源有限、数据特征单一，通常难以精准、实时地分析客户偏好，最终被迫采取“广而告之”的营销方式。

解决方案：在某国有银行银保交叉营销项目中，同盾通过智邦iBond平台，在合规安全的前提下，实现银行与旗下保险公司的特征互为补充，找到更多潜在关联的相似人群，构建多维、准确、及时的全息用户画像，从而构建起由数据驱动、模型驱动的精准营销模式，以产品精细化营销助力业务精细化发展。

在金融行业不断强化数据安全监管背景下，通过隐私计算技术与人工智能、区块链等技术进行融合创新，将能够形成体系化的技术解决方案，助力金融机构加快实现数字化转型；同时，通过实现计算性能与效率的平衡，以及不断增强计算模型有效性和稳定性，将可以构建更加成熟、易用的隐私计算服务体系，进一步赋能金融机构释放多源数据的融合价值。(中新经纬APP)

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