隐私计算金融应用蓝皮书 二〇二一年十二月 编写组 主编：钱斌 副主编：李肇宁 参编人员 ： 王光中、钱菲、谢谨、谭培强、梁满、傅行晓、韩伟 力、周雍恺、王琪、罗克韧、陈奕、杭海巡、方竞、 杨天 雅、宋淑星、 杨祖艳、庄媛媛、时代、隗樊 、祁铁、沈敏 文、张骏雪 参编单位 ： 交通银行股份有限公司 、上海市大数据中心、 复旦大 学、中国银联 股份有限公司 、中移(上海)信息通信科技有限 公司、上海富数科技有限公司 、华控清交信息科技（北京） 有限公司 、矩阵元技术（深圳）有限公司 、深圳致星科技 有限公司I 序 数据作为生产 要素在各国经济发展当中起到举足轻重 的作用，习近平总书记在今年 10月中共中央政治局集体学 习中强调“把握数字经济发展趋势和规律，推动我国数字 经济健康发展” ，在百年未有之大变局中，我国面临全新的 战略机遇，在数字经济中强化数据安全 、发挥数据融合价 值，将成为 构建现代化经济体系的关键环节，助力构筑国 家竞争新优势。 金融业历来具有数字基因，特别是随着与移动互联网、 大数据、人工智能等技术的融合应用逐步深入，其数据密 集型特征越来越明显。但同时，随着存量时代的到来，金 融机构面临着负债和客户增长不足、精准信贷投放乏力、 风险管理日趋重要、用户对数字化金融服务需求愈发多元 等等多种挑战。因此，通过全方位大规模数据融合应用， 实现风险管理实时化、决策支持智能化、资源配置精准化， 逐渐成为金融机构提升金融产品和服务质量的重要突破口。 全面用好数据要素，充分挖掘数据要素价值，是金融业高 质量转型发展的必然要求。 但是，由于数据要素自身的特点，其在 开发利用过程 中面临许多难题。 社会日益增长的数据保护意识与对数据 价值挖掘的需求之间的矛盾日益凸显，机构间数据安全共II 享的壁垒加深，形成“数据孤岛” ，阻碍数据 要素的价值流 通。同时， 数据泄露、 数据滥用事件时有发生， 侵犯了公 民的隐私及财产安全，成为数据要素市场健康发展的亟需 解决的问题 。 在此背景下，隐私计算技术 逐步受到关注 。通过多方 安全计算、联邦学习、可信执行环境等相关技术将数据价 值连通， 可推动数据安全共享，在多方数据融合的基础上 充分发挥大数据所产生的价值， 释放数据红利， 正在成为 各界实现数字化转型、推动数据要素化发展 的潜在方案 。 在金融领域，隐私计算也受到了自顶向下的支持。 2020年11月，中国人民银行正式发布《多方安全计算金融 应用技术规范》 ，为金融行业隐私保护提供技术标准，促进 行业健康发展。今年 2月，在金融行业标准《金融业数据能 力建设指引》中，提出“可用不可见”是金融业数据能力 建设应遵循的基本原则。 5月，中国人民银行启动金融数据 综合应用试点，鼓励运用多方安全计算等隐私计算技术， 在安全合规的前提下推进金融数据高效治理、安全共享。 10月，中国人民银行党委委员、副行长 范一飞发文指出， 在数据共享方面， 探索应用多方安全计算、联 邦学习等技 术，在保障原始数据不出域前提下规范开展数据共享，实 现数据可用不可见、数据不动价值动。 同时，商业银行自下而上也通过各种举措推进数字化 转型升级。 但在隐私计算技术 实际应用中，目前还面临 概III 念普及不足 、技术原理复杂 、市场接受程度低等难点。交 通银行作为较早探索隐私计算金融应用的银行，为帮助行 业更好解决上述现实问题，协同行业内主要机构共同撰写 了《隐私计算金融应用》蓝皮书。旨在全面梳理 隐私计算 发展历史，深入分析技术原理，并从产业图谱、应用场景 和典型案例等全面评估国内外应用现状，前瞻性展望其在 金融领域的未来应用，希望为银行同业以及相关领域从业 者提供有益参考。 相信，随着隐私计算金融应用探索 的不断推进，金融 业将有望率先破除数据壁垒、打通数据安全融合应用通道， 充分发挥数据要素市场价值、 激活数据要素潜能，构建 安 全、可信、 健康发展的 行业数据新生态，实现金融更高质 量发展。 钱斌 交通银行党委委员、副行长 IV 目 录 序 ................................ ................................ ........... I 目 录 ................................ ................................ ....... IV 第一章 时代背景 ................................ ............................ 1 一、 数字经济蓬勃发展，数据要素市场有待完善 .............................. 1 二、 法律法规对数据开发利用提出了新要求 ................................ .. 2 （一） 欧洲数据安全及数据治 理政策 ................................ .... 3 （二） 美国数据安全及数据治理政策 ................................ .... 5 （三） 我国数据安全及数据治理政策 ................................ .... 6 三、 金融数据融合应用需求及困境 ................................ ......... 22 （一） 金融数字化进入新阶段，数据要素作用日益凸显 ................... 22 （二） 金融应用中的数据价值融合可进一步释放数字要素红利 ............. 23 （三） 金融数据融合运用困境 ................................ ......... 24 四、 隐私计算技术助力金融数据安全融合应用 ............................... 25 （一） 隐私计算是提升数据安全及隐私保护水平的重要技术手段 ........... 26 （二） 隐私计算可降低金融信息壁垒，激发业务创新 ..................... 27 （三） 隐私计算有助于提升金融风险防范能力，促进行业健康发展 ......... 28 第二章 隐私计算及相关技术介绍 ................................ .............. 29 一、 隐私计算概述 ................................ ....................... 29 （一） 隐私计算的概念 ................................ ............... 29 （二） 隐私计算的技术发展历程 ................................ ....... 30 二、 技术理论介绍 ................................ ....................... 31 （一） 隐私计算的技术分类 ................................ ........... 31 （二） 多方安全计算 ................................ ................. 32 （三） 联邦学习 ................................ ..................... 36 （四） 可信执行环境 ................................ ................. 39 （五） 隐私信息检索 ................................ ................. 40 （六） 隐私集合求交 ................................ ................. 41 （七） 其他隐私计算相关技术介绍 ................................ ..... 42 三、 隐私计算技术对比 ................................ ................... 43 四、 隐私计算的技术趋势 ................................ ................. 44 （一） 算法性能提升 ................................ ................. 44 （二） 硬件加速 ................................ ..................... 45 （三） 互联互通 ................................ ..................... 45 第三章 隐私计算在国内金融应用现状 ................................ .......... 48 一、