隱私計算是開放金融可信生態建設不可或缺的關鍵能力
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IDC金融行業研究團隊來自亞太及中國的分析師聯合發布隱私計算相關報告《Privacy-Preserving Computation Assures Much Needed Balance in Open Finance（開放金融數據共享中隱私計算的平衡之道）》。
本文引用地址：http://www.j9360.com/article/202107/426863.htm報告對開放銀行過去近二十年在各國的發展概況進行了回顧，對“監管驅動”及“市場導向”兩種推動模式進行了點評，并指出在以客戶體驗為中心的場景與金融服務深度融合的生態建設中，“Data With Others”（數據共享）是實現從開放銀行到開放金融跨越的主要動因。報告基于IDC 未來信任框架對“未來信任”的界定，尤其不同于傳統“安全”層面對信任的定義進行了進一步解讀，指出與“隱私”相關的政策及規章的制定應成為企業實現未來可信商業生態應關注的中長期戰略目標。
近年來金融行業涌現出眾多通過多方數據建模在金融場景（銀行或保險行業）落地的實際案例。這是對以“客戶數據驅動”及“金融產品的可組合性”為基本特征的開放金融生態能力的有效提升。而從模型訓練到執行過程中如何通過隱私計算有效防范明文數據流通所帶來的隱私泄露及數據安全隱患，并實現數據共享過程中“數據可用不可見”成為金融機構需要解決的關鍵課題。報告對當前業界廣泛運用的幾類主流加密算法，如多方安全計算（MPC）、聯邦學習、差分隱私、同態加密等，以及可信執行環境進行了介紹，并提出隱私計算不是一個通用型標準化產品，在數據共享及處理過程中應以性能（Performance），精度（Accuracy）及安全（Security）三大均衡因素為原則，根據業務場景的具體需求及相應的計算資源環境做出最適合的隱私算法選擇及組合。
IDC亞太區金融行業研究助理副總裁Michael Araneta表示：“開放金融實踐中確保數據價值共享的的首要需求是在精度、性能、安全這三個目標之間的均衡考慮。金融機構應根據業務實際確定哪種高性能數據資產共享機制最為實用，并且實現業務價值最大化。”
IDC中國金融行業研究總監高飛指出：“作為新型生產要素的數據，只有經過流動、共享及加工才能創造出應有價值。從我國去年《個人信息保護法（草案）》征求修改意見稿的公布，到今年六月份《數據安全法》的正式出臺，數字經濟下數據安全和個人隱私保護已經成為上升到國家安全層面的問題。而金融行業由于IT系統多樣性及數據流轉復雜性等原因，使得金融數據具有多元化、高價值、高隱私等特征。如何在多方數據共享及建模過程中通過加密算法有效解決數據融合運用中的安全及隱私保護問題是實現數據生產要素價值最大化的關鍵因素之一。近年，來自國內學者發布的隱私計算相關論文從數量上遠超同行，同時也出現眾多新興金融科技積極參與并具有行業實踐及推廣意義的落地案例，從客戶營銷、風險評估到產品定價等領域均有涉及。作為中立的第三方研究機構，IDC將持續關注這一領域，并計劃于今年第四季度發布隱私計算金融行業最佳實踐案例報告。”
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