数字经济、互联网时代的竞争将是数据的竞争，如今的生活中，小到衣食住行，大到空间环境，无一不被信息、数据所包围。如何在海量信息的大环境下，合理、合法地开展数据应用，并且有效、及时地保证用户隐私，成为数据时代竞争中不可回避的问题。

中国人民银行于去年年底发布《金融科技发展规划（2022—2025年）》，明确提出，在数据安全保护方面应充分释放数据要素潜能，并陆续出台了金融数据安全相关标准。金融数据安全与个人隐私保护成为了行业的迫切需求。

近日，北京金融科技产业联盟数据专委会发布《隐私计算技术金融业应用研究报告》（以下简称“报告”），金融壹账通参与了部分内容的编制。

《隐私计算技术金融业应用研究报告》对隐私计算的关键技术进行分析，介绍了隐私计算相关的政策和法律法规，梳理隐私计算技术在金融业应用情况及面临的问题，并从标准化建设、行业政策引导、技术发展等方面给出建议。

报告指出，金融行业积累了大量高敏感数据，数据安全与风险防范一直是金融监管部门关注的重点，而为了金融业务更好地开展，跨机构、跨行业的数据协作需求与日俱增。隐私计算技术能够在保证数据安全和信息隐私的前提下，联合多方数据进行分析挖掘，满足多样场景下的数据需求，但目前尚处于较早阶段，需要在不断的实践中成熟。

作为中国平安集团的联营公司，金融壹账通在隐私计算方面率先布局。隐私计算技术目前主要形成了“3+1”的技术发展方向。包括多方安全计算、联邦学习、可信执行环境加区块链技术。在隐私计算的协助下，数据化转型的建设目标逐渐清晰，即打破数据孤岛形成有效的数据协作。保障数据来源可信，并降低交互门槛；监管审计清晰，保证数据应用可控；最终实现数据价值并推动数据开放，释放隐私计算的技术价值。

而金融壹账通通过将多方安全计算、联邦学习等隐私计算技术与区块链技术的一个高度融合，建立了面向金融数据化转型领域的全方位解决方案和实践能力，依托全方位数据服务商业解决方案——“蜂巢”联邦智能隐私计算平台，已经与多个银行、金融机构达成合作，拥有丰富的落地经验。

比如，在金融领域，前不久金融科技公司金融壹账通公司成功中标招商银行的“隐私计算平台互联互通”项目，便是基于蜂巢联邦智能隐私计算平台与招行的慧点隐私计算平台，在单一隐私计算平台打破“数据孤岛”的基础上，进一步打破“计算孤岛”。

在监管数据的隐私计算领域，金融壹账通分别帮助中保登、深圳银保监局等机构落实监管数据标准化，构建基于监管数据的智能监管实验室，打造了多个隐私计算在监管科技领域的杰出应用案例。

在合规端，金融壹账通辅助了多家商业银行及保险机构构建智能监管平台，利用近4400项站在监管视角的检核规则，辅助国开行、华夏银行、北京银行、深圳农商、天津银行等银行实现自检自查及监管数据专项治理能力的提升。

此外，《隐私计算技术金融业应用研究报告》还分析了目前隐私计算与区块链的技术结合情况，而金融壹账通区块链技术与隐私计算的技术融合也受到了官方认可。此前，金融壹账通的《加马区块链隐私计算协作平台》通过了中国信息通信研究院第五批“可信隐私计算评测”，迈出了多方安全计算、区块链结合隐私计算市场的第一步。

隐私计算的应用场景非常广泛，主要应用于金融风控、金融营销、监管科技、医疗等场景。在隐私计算技术的协助下，数据化转型的建设目标逐渐清晰，即打破数据孤岛形成有效的数据协作；保障数据来源可信，并降低交互门槛；监管审计清晰，保证数据应用可控。

未来，金融壹账通将持续参与隐私计算行业共建，通过多方隐私计算平台联合协作，在满足监管数据隐私保护要求的基础上最终实现数据价值并推动数据开放，释放隐私计算的技术价值。