在人类社会信息化的浪潮中，数据已崛起为继土地、劳动力、资本、技术之后的第五大生产要素。各行业、各机构的数据深度融合，催生了蓬勃发展的大数据产业，其影响力已渗透至各个行业，推动了数字经济的爆炸性增长。然而，数据所有权的保护难题和频发的数据泄露事件，使得个人隐私问题日益凸显，数据安全问题也因此成为了公众关注的焦点。面对这一挑战，我国在2021年相继颁布了《数据安全法》和《个人信息保护法》等政策法规，旨在加强数据安全监管、保护个人隐私，为数据的收集、存储、使用、传输、公开等环节划定红线，加速数据的合规流通。如何在强监管环境下合理、合法、合规地运用数据、分享数据，确保数据计算安全？隐私计算技术，作为解决这一问题的核心，为银行的数字化运营提供了一种在保护数据隐私的同时，实现数据价值最大化的创新途径。

一、隐私计算及算法介绍

传统大数据行业通常以“数据搬家”的方式将数据集中到中心节点进行处理，既不能确保原始数据安全（即在计算过程中防止原始数据泄露），也无法保障计算结果安全（即防止从计算结果中反推出原始数据）。

隐私计算技术则是一种创新的数据价值挖掘体系，该技术通过数据方、计算方和结果方的独立运作，有效地解决了数据流通与隐私保护之间的冲突，打破了数据孤岛现象，真正实现了数据的“可用不可见”。隐私计算技术以密码学为基础，依托可信硬件设施，融合了多方安全计算（MPC）、可信联邦学习（TFL）和可信执行环境（TEE）等多种先进技术，参与隐私计算的各个机构能够确保其数据明文不出域（即不离开其控制范围），通过多方数据的协同应用和联合计算，实现了数据所有权与使用权的有效分离。这不仅确保了大数据计算过程中的原始数据安全、计算结果安全，还保障了计算逻辑的安全。通过这种方式，隐私计算技术达成了数据“可用不可见”的目标，巧妙地解决了既要利用数据又需保护数据的难题，促进了数据价值的有效转化和释放。

二、隐私计算技术在银行数字化运营的应用探索

银行业是隐私计算技术应用的先行者。在数字化转型浪潮中，通过引入外部数据源，结合行内数据进行隐私计算，能够构建出多维度、精确且实时更新的用户画像。这种深入的用户洞察力，为银行业在多个关键领域提供了强有力的支持。

（一）隐私计算赋能个性化营销策略

在营销领域，“广而告之”的活动往往收效甚微，银行业更追求“千人千面”的精准营销策略，即为每位客户提供定制化的服务方案。

在快捷支付业务中，银行端提供客户性别、年龄、AUM等标签信息，第三方支付平台提供三方交易频次、日常购物品类、上网手机品牌型号等消费者偏好标签，加密实体对齐后调用业务模型进行联邦学习，在计算过程中银行与数据合作方使用同一隐私计算平台，通过专线进行模型的参数同步与梯度传输，双方的数据不出域，进一步保证了数据安全性。外部数据的引入不仅补齐了行内数据维度的短板，而且构建了更精准的用户画像从而更有针对性地进行差异化营销，从而提升营销效率和客户体验。

（二）隐私计算激活潜力用户

在线上数字化运营中，吸引并培育新用户是用户生命周期管理中不可或缺的关键环节。在这一过程中，银行往往面临一系列挑战：如何识别潜在的目标用户群体？这些潜在用户具备哪些显著的特征？市场上究竟还潜藏着多少未被发掘的用户？如何精确地定位这些潜在用户并有效地与他们建立联系？隐私计算技术凭借其对第三方数据源的深度整合，为银行提供了一种全新的解决方案，以实现对潜在用户的精准定位和有效触达。

目前银行业在逐步探索利用第三方数据源的乘用车数据与行内客户数据相融合，通过隐私计算技术，构建了一个纵向联邦学习的线索评级模型，其中第三方数据源提供了包括汽车交易、车险购买、收入水平以及购车类软件使用情况在内的多种标签。这一模型能够对每一个新进入私域、标签信息尚不完整的线索进行价值评估，并将其分解为速度和收益两个维度的评分。其中，速度分值反映了线索购车的迫切程度，而收益分值则体现了线索的购买力。通过这样的评分机制，银行能够确定对客户的触达和跟进的优先顺序，从而实现更加精准和高效的用户增长策略。

（三）隐私计算助力反欺诈数字化转型升级

随着大数据、人工智能、云计算、区块链等尖端技术进步，欺诈产业链也在不断升级，使得金融机构在所面临的反欺诈挑战变得愈发复杂和严峻。面对以上痛点，目前金融机构在逐步探索联邦学习技术在反欺诈领域的应用，银行通过整合账户信息、交易对手等关键数据，并与通信运营商建立合作关系，引入了客户的通信行为数据。这些数据包括但不限于：客户所属地区是否为诈骗案件频发区域，客户对即时通讯类应用程序的访问频率是否异常低，以及客户被叫通话的频率是否异常少；同时，还关注客户是否存在频繁的跨地区或跨国通话行为，尤其是夜间的跨境通话情况等。借助隐私计算技术，银行构建了一个用于识别涉赌洗钱账户的客群模型。这一模型能够迅速筛选出可疑账户名单，显著提高了反洗钱工作的甄别效率和响应速度。通过这种创新的数据整合与分析方法，银行不仅强化了自身的风险管理能力，也为金融行业的安全与稳定贡献了重要力量。

三、挑战与展望

（一）面临的挑战

1.数据资源的稀缺性。数据是隐私计算的原料。目前，数据价值的度量和定价缺乏统一的标准，开放、共享的外部数据源还相对有限，这限制了隐私计算技术的广泛应用和发展。

2.技术标准有待统一。目前隐私计算领域缺乏统一的技术标准，导致不同厂商的产品之间难以实现互联互通和无缝对接，这增加了技术整合的复杂性和成本。

3.计算效率有待提升。由于隐私计算全程使用了加密运算和异地部署，需要高性能的服务器和高带宽的网络支持。目前，其计算效率与传统大数据行业相比还有较大的差距，这成为了制约其发展的一个重要因素。

（二）发展展望

作为支撑未来数据价值基础设施的底层技术，隐私计算无疑是一个长周期、宽应用的黄金赛道。随着国家政策的进一步收紧，未来的数据行业将会更加有序、可控地去发展；同时，为提升金融科技的整体效能，加强隐私计算与人工智能、区块链、边缘计算等前沿技术的深度融合至关重要。通过跨领域的技术整合，可以加速构建出一套体系化的技术解决方案，这不仅能够提高金融服务的安全性和效率，还能够推动金融行业的创新和发展。随着数据的价值得到更加广泛的认可，隐私计算也必将推动整个银行业向更加智能化和高效化的方向发展。

（文章系作者投稿，文中内容不代表中国电子银行网观点和立场）

责任编辑：王煊