隐私计算推动 金融业数据生态建设 白皮书 中国工商银行股份有限公司金融科技研究院 华控清交信息科技（北京）有限公司 2021年11月 版权声明 本白皮书版权属中国工商银行股份有限公司、华控清交 信息科技（北京）有限公司所有，并受法律保护。转载、编 撰或其他方式使用本白皮书文字或观点，应注明来源。 违反上述声明者，将追究其相关法律责任。 编 写 组 参编单位 中国工商银行股份有限公司金融科技研究院 华控清交信息科技（北京）有限公司 参编人员 陈满才、罗毅、龚光庆、鲁金彪、秦国、赵小建、吴蕃 、 陈雅峰、史大鹏、王辉、强锋、曾凯、张锦元、姚冕、周建 平、伍宏卫、穆凯、夏琼、张闯、相妹、魏博言、薛雨杉、 陈晓蕊、陈法山、许冠、李平 徐葳、吕亚振、黄斌、杨祖艳、王云河、庄媛媛、刘斌、 时代、高瑞、隗樊、王祥、张嘉熙、贾士轩、李艺、王国赛、 陈琨、郝天一、何昊青、商涛、徐皓、万莉莉、朱礼 前 言 “百年变局，大道不孤。 ” 习近平总书记多次作出重要 论述，当前我国处于近代以来最好的发展时期，世界处于百 年未有之大变局，两者同步交织，相互激荡。中国是经济全 球化的受益者， 更是贡献者。 如今百年变局和世纪疫情叠加， 国际和地 区形势复杂深刻演变，信息技术和人类生产生活交 汇融合，对经济发展、社会治理、国家管理、人民生活产生 重大影响。 “欲粟者务时，欲治者因势。 ” 随着大数据、物联网、 人工智能、云计算等新兴技术的不断发展，数字经济站上世 界经济发展的主舞台，我国从全球数字经济跟跑者变为领跑 者。党的十九届四中全会将数据列为新的生产要素，为金融 加快数字化转型带来新的机遇。金融业作为数据密集型行业 和创新先行者，势必成为国家数据要素市场化的最佳实践阵 地。 “天下一家，万物互联。 ” 随着《数据安全法》 《个人信 息保护法》相继颁布实施， “如何实现数据开 发利用与安全 保护、如何建设安全金融数据生态”是新时代赋予我们的新 命题，也是金融行业亟待解决的共性问题。为此，中国工商 银行金融科技研究院协同华控清交编写《隐私计算推动金融 业数据生态建设》白皮书，紧密落实国家战略，结合工商银 行实践经验，探索如何基于隐私计算技术建设数据生态基础 设施，打造行业全新安全的数据生态，以期为业界同仁提供 有益参考。 “适变谋新，行稳致远。 ” 数字经济大潮浩荡，大数据 技术发展日新月异，金融业生态建设非朝夕之功，既要顺应 数字经济转型之“天时” ，又要结合我国金融行业发展之“地 利” ，更要凝聚各方互联 互通之“人和” 。这既是挑战，也是 机遇。作为新时代金融业的践行者，唯有凝聚共识，把握机 遇，铭记使命担当，才能乘风破浪， “蹄疾而步稳，勇毅而 笃行” 。 本书参考案例大都取自工商银行、华控清交自身实践， 囿于时间和经验，难免思虑不周。抛砖引玉，恳请专家、同 仁斧正。 目 录 一、数据要素全面流通，赋能金融生态建设 .............................. 1 （一） 谋篇：数字经济战略布局，金融行业因势转型 ................. 1 1.国家推出数据要素战略，打造数字经济优势 ................. 1 2.科技创新推动数据融合，数据要素全面流通 ................. 3 （二） 驱动：数据流通需求迫切，隐私计算蓬勃发展 ................. 4 1.传统隐私保护技术潜藏安全隐患 ........................... 5 2.新兴隐私计算技术破解流通难题 ........................... 5 （三） 破局：金融业先行试水，开启数据生态新篇章 ................. 7 1.隐私计算顶层设计 ，相关探索领先国际 ...................... 8 2.金融科技全栈赋能，数据生态先行示范 .................... 11 二、隐私计算有机组合，夯实生态建设基础 ............................. 13 （一） 多主体协同发力，共建金融数据生态 ...................... 13 1.数据方提供数据计算价值 ................................ 13 2.算法方赋能数据金融价值 ................................ 14 3.计算方提供密文算力服务 ................................ 14 4.调度方确保任务高效执行 ................................ 14 5.监管方保障他人利益无损 ................................ 15 6.使用方享受数据应用成果 ................................ 15 （二） 技术方法差异化，赋能数据生态安全 ...................... 15 1.基于密码学的隐私计算方法 .............................. 16 2.基于统计学的隐私计算方法 .............................. 17 3.基于硬件安全的隐私计算方法 ............................ 18 4.其它传统技术 ................................ .......... 19 （三） 多技术有机组合，构建多样生态平台 ...................... 19 1.高敏感数据处理，确保保密性 ............................ 20 2.高价值数据处理，突出准确性 ............................ 20 3.高时效数据处理，侧重高性能 ............................ 21 4.跨应用数据处理，谋求高适配 ............................ 21 5.大规模商业应用，考察成熟度 ............................ 22 6.技术各有优劣，融合大势所趋 ............................ 23 （四） 双模式架构实现，灵活满足部署需求 ...................... 24 1.无代理计算架构：数据方担任计算方 ...................... 24 2.代理计算架构：数据方和计算方解耦 ...................... 26 3.架构差异分析与选择 ................................ .... 28 （五） “隐私计算 +”打造数据生态“新基建” ................... 29 1.“隐私计算 +计算合约” ，实现“使用可控可计量” .......... 29 2.“隐私计算 +人工智能” ，加快推动智能应用落地 ............ 30 3.“隐私计算 +区块链” ，让数据要素在阳光下流通 ............ 30 三、加强规划体系建设，推动生态全面赋能 ............................. 31 （一） 五脉一体： 制定金融业数据生态规划 ...................... 31 1.基：形成开放可靠的数据源 .............................. 32 2.行：选择灵活适用的技术路线 ............................ 32 3.规：构建全面完善的规范流程 ............................ 33 4.术：探索有效合理的运行模式 ............................ 33 5.融：打造协同促进的保障机制 ............................ 34 （二） 三级平台：体系性布局数据生态建设 ...................... 34 1.企业级隐私 计算平台：高效协同生态 ...................... 35 2.行业级隐私计算平台：共荣共生生态 ...................... 41 3.跨行业隐私计算平台：开放共赢生态 ...................... 42 （三） 多方共赢：生态赋能典型场景应用 ........................ 44 1.客户营销：丰富客户画像，实现集团生态协同 .............. 45 2.风险管理：多方数据融合，提升金融风控水平 .............. 51 3.监管合规：数据驱动变革，提高监管科技效能 .............. 59 四、产学研用协同创新，数据生态有机生长 ............................. 66 （一） 立足长远、凝聚共识：建设数据基础设施 ....