實現數據可用不可見,銀行隱私計算迎風口

冰鑒科技

為什么需要銀行隱私計算?

以大數據、人工智能、區塊鏈為代表的數字科技勃興的今天,各行各業都被新技術注入了新的動能。而數據隱私泄露、流量欺詐、網絡欺詐等現象的存在也成為數據要素健康流通的阻礙,為互聯網治理帶來了嚴峻的挑戰。尤其是《中華人民共和國數據安全法》《個人信息保護法》的頒布和實施,對企業合規合法安全地使用數據提出了更高的要求。既要充分應用數據,又要保證數據安全,如何在保障安全的前提下充分發揮數據價值,成為了當前面臨的重要課題。

隱私計算可以在數據不泄露的前提下,對數據進行計算并得到結果,在創造更好的數據底層環境的同時,挖掘數據深層價值,推動傳統業務轉型。

金融行業對于數據安全和隱私保護高要求、嚴監管的現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。金融領域尤其是銀行隱私計算正是隱私計算在當下應用實踐中的最前沿、最成熟的場景之一。

什么是銀行隱私計算?

中國信通院云計算與大數據研究所副主任閆樹對隱私計算的定義是,在保護數據本身不對外泄露的前提下實現數據分析計算的技術集合。

在信通院發布的《隱私計算白皮書(2021)》中指出,目前主流的隱私計算技術主要分為三大方向:第一類是以多方安全計算為代表的基于密碼學的隱私計算技術;第二類是以聯邦學習為代表的人工智能與隱私保護技術融合衍生的技術;第三類是以可信執行環境為代表的基于可信硬件的隱私計算技術。不同技術往往組合使用,在保證原始數據安全和隱私性的同時,完成對數據的計算和分析任務。

銀行隱私計算技術,是指隱私計算在銀行領域內的應用。

銀行隱私計算應用場景

加拿大工程院及加拿大皇家科學院兩院院士楊強表示,隱私計算可以將小數據聚合起來,以“數據可用不可見,數據不動價值動”的形式保障數據安全,發揮數據的價值,進一步提升金融核心業務能力。

1、銀行隱私計算在營銷場景的應用:傳統銀行如果要給客戶打電話營銷信貸產品,過去的辦法是隨機盲選,但這樣操作的結果是客戶轉化效率并不高。隱私計算則能通過為客戶畫像等方式幫助銀行進一步提高營銷轉化率。

2、銀行隱私計算在反欺詐場景的應用:基于金融行為特征、消費行為特征、通信行為特征、社交行為特征等,融合銀行、電商、運營商、政務等多元數據,依托隱私計算技術構建風險控制模型,實現跨行業、跨機構的反欺詐體系建設,提升銀行的整體反欺詐能力。

3、銀行隱私計算在信貸場景的應用:銀行在面對企業尤其是小微企業信貸需求的時候,常常因為缺乏企業經營情況等有效數據而無法進行準確的風控,間接導致中小微企業融資難、融資貴問題成為長久以來的難題,而審批貸款需要調用不同的數據接口,也同樣使得銀行面臨信審成本昂貴的問題?;阢y行隱私計算技術,可以在確保數據安全以及隱私保護的情況下,匯集企業更加多源的信息,豐富建模特征體系,從而提升模型和風控的有效性。

據了解2021年中國的隱私計算市場規模已到達4.9億元,預計到2025年將達到145.1億元。如冰鑒科技為代表的人工智能高科技公司也早早開始了隱私計算尤其是銀行隱私計算的研究和布局,助力實現數據可用不可見,全面提升銀行業務質效,進一步推動銀行數字化轉型和智能化發展。

 

 

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