隐私计算面临商业化拐点:小场景切入或成突破口
来源: 光明网 作者: 发布时间: 2022-05-07

        随着《数据安全法》和《个人信息保护法》的施行,以及人们对隐私保护需求的日益增加,市场对数据安全保护意识逐渐增强。在数据要素市场化高度迫切、数据隐私与安全保护日益增强的今天,如何在保证数据安全、隐私合规的前提下,促进数据要素的有序流动与高效释放成为推动数据要素市场化配置的核心问题。隐私计算的系统化发展,有望成为技术最优解。

  在日前举办的博鳌亚洲论坛2022年年会的分论坛上,博鳌亚洲论坛副理事长、中方首席代表、中国金融学会会长周小川就表示,隐私计算等多项技术的发展,为应对数据跨境流动和自由交易中面临的安全、隐私和定价等问题提供了充分可能。

  在数字经济浪潮下,尤其在当前金融业务形态更加开放的背景下,作为实现“数据不动价值动”的关键技术,隐私计算凭借保障数据安全、转化和释放数据价值等优势,正逐步发展为金融业的“刚需”。

  面向金融行业,隐私计算技术需求广泛

  目前,金融业是隐私计算商业化应用最为成熟的行业场景之一。金融业对数据安全和隐私保护的要求更高、监管更严,这对隐私计算在金融场景中的落地起到极大推动作用。部分金融机构通过自研或与隐私计算厂商合作探索,正逐步使隐私计算在金融信贷风控、营销、反洗钱、反欺诈、保险定价与理赔、业务协同等场景下落地。

  例如,招商银行自研“慧点”隐私计算平台,通过结合当前业内主流计算平台互通互联方法和行内实际案例,从技术能力、行业影响力、数据覆盖范围等维度筛选出同盾科技、平安科技等多家头部隐私计算技术服务商,完成“慧点”隐私计算平台与多厂商跨平台的互联互通,从而实现异构的隐私计算平台协同进行隐私计算任务;网商银行通过将不同数据源的数据在可信执行环境下处理来辅助银行与合作方在保护各自数据隐私安全的同时又能实现数据融合,为涉农用户提供融资金融服务;微众银行也联合外部合作搭建基于联邦学习的风控模型,解决小微企业贷款风控数据不足的问题。

  据艾瑞咨询《2022年中国隐私计算行业研究报告》显示,预计2022年展开隐私计算投入的金融机构数量约是2021年的2倍或2倍以上(增量部分包括了在2021年处于POC进而在2022年正式投入应用的金融机构)。参与隐私计算实践的金融机构数量的增加,将在一定程度上让技术实践深度、技术实践效能实现同频提升。

  中国信通院云大所大数据与区块链部副主任闫树表示,隐私计算正处于“大规模应用的前夜”。目前,隐私计算正在慢慢地从技术阶段向应用阶段过渡。越来越多的隐私计算招标项目,尤其是在2021下半年出现了迅猛增长,这在一定程度上代表了技术发展的阶段。

  破解商用阻碍,还需在细分场景先行先试

  尽管应用潜力巨大,隐私技术在实际落地过程中仍面临着各种难题。一些金融机构在接受采访时表示,目前机构对隐私计算的应用更多的是属于测试性质,或者是在小系统范围内使用,主要是测试安全性、性能等方面的问题。此外,还有很多机构采用的是统一的风控平台架构,多年沉淀形成的风控信息技术架构对接的系统、个性化的接口包装复杂多样,一旦改动,成本巨大,对于引入的隐私产品必须经过多年实践验证,确保足够的安全与稳定后方可使用。以上种种现实情况,都在阻碍着隐私计算在金融行业的大规模商用。

  那么,该如何破解广泛的实际应用需求与使用成本、性能、安全之间的矛盾?有专家表示,在细分业务场景中先行先试轻量化应用,推动机构间的数据安全流通,实现与统一风控平台基础设施平行运行是目前看来比较现实的操作。

  目前已有部分企业在不断尝试细分场景的应用。以联合风控为例,某国有银行在客户信息核查阶段运用隐私集合安全求交(PSI)技术,探查同业金融机构的风险名单或同时多次借贷的客户信息,同时保证优质客户信息不被泄露。

  同盾科技隐私计算产品技术负责人陈涛表示,PSI技术是隐私计算中重要的前置步骤,可在安全计算之前找出多方共有的样本,并且保证不泄露各方独立的样本,其方案的设计关键点在于权衡性能、安全性、功能性,使其达到最佳结合。想要确保机构合作过程中的数据隐私和最小权限原则,又要实现数据安全流通与高效利用,利用好隐私集合安全求交(PSI)技术又变得尤为关键。

  “在推动隐私计算技术走向大规模生产和商用的关键时期,除了合规因素外,隐私计算落地的关键还在于数据价值的闭环,充分释放数据价值,使得各个数据参与方从中获益,才能让客户产生持续性的意愿度。”陈涛表示,这也是隐私计算厂商眼下需要坚持的方向。

  近年来,同盾科技持续致力于完善支撑数据安全交互与知识共享、实现数据价值的基础设施,即“基于隐私计算的共享智能平台”,提供信息汇聚、知识交易的信息技术载体,通过“人工智能+隐私计算”的深度结合,能够在实现跨业、跨域数据安全融合的基础上,实现数据价值的深度挖掘与释放。据悉,同盾科技隐私计算技术已在金融、营销、政务等不同场景落地应用。

  在产业路径方面,隐私计算需要逐场景落地,根据不同的场景需求采用合适的技术路线。相关行业专家认为,虽然复杂的实践现状对尚处在起步阶段的隐私计算行业提出了不小的挑战。但可以肯定的是,随着技术性能以及市场认知的提高,隐私计算将继续推动数据价值安全流通,帮助各行各业重构技术设施,为数字经济形态的向好发展提供稳健助力。(孔繁鑫)


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