在人類社會信息化的浪潮中，數據已崛起為繼土地、勞動力、資本、技術之后的第五大生產要素。各行業、各機構的數據深度融合，催生了蓬勃發展的大數據產業，其影響力已滲透至各個行業，推動了數字經濟的爆炸性增長。然而，數據所有權的保護難題和頻發的數據泄露事件，使得個人隱私問題日益凸顯，數據安全問題也因此成為了公眾關注的焦點。面對這一挑戰，我國在2021年相繼頒布了《數據安全法》和《個人信息保護法》等政策法規，旨在加強數據安全監管、保護個人隱私，為數據的收集、存儲、使用、傳輸、公開等環節劃定紅線，加速數據的合規流通。如何在強監管環境下合理、合法、合規地運用數據、分享數據，確保數據計算安全？隱私計算技術，作為解決這一問題的核心，為銀行的數字化運營提供了一種在保護數據隱私的同時，實現數據價值最大化的創新途徑。

一、隱私計算及算法介紹

傳統大數據行業通常以“數據搬家”的方式將數據集中到中心節點進行處理，既不能確保原始數據安全（即在計算過程中防止原始數據泄露），也無法保障計算結果安全（即防止從計算結果中反推出原始數據）。

隱私計算技術則是一種創新的數據價值挖掘體系，該技術通過數據方、計算方和結果方的獨立運作，有效地解決了數據流通與隱私保護之間的沖突，打破了數據孤島現象，真正實現了數據的“可用不可見”。隱私計算技術以密碼學為基礎，依托可信硬件設施，融合了多方安全計算（MPC）、可信聯邦學習（TFL）和可信執行環境（TEE）等多種先進技術，參與隱私計算的各個機構能夠確保其數據明文不出域（即不離開其控制范圍），通過多方數據的協同應用和聯合計算，實現了數據所有權與使用權的有效分離。這不僅確保了大數據計算過程中的原始數據安全、計算結果安全，還保障了計算邏輯的安全。通過這種方式，隱私計算技術達成了數據“可用不可見”的目標，巧妙地解決了既要利用數據又需保護數據的難題，促進了數據價值的有效轉化和釋放。

二、隱私計算技術在銀行數字化運營的應用探索

銀行業是隱私計算技術應用的先行者。在數字化轉型浪潮中，通過引入外部數據源，結合行內數據進行隱私計算，能夠構建出多維度、精確且實時更新的用戶畫像。這種深入的用戶洞察力，為銀行業在多個關鍵領域提供了強有力的支持。

（一）隱私計算賦能個性化營銷策略

在營銷領域，“廣而告之”的活動往往收效甚微，銀行業更追求“千人千面”的精準營銷策略，即為每位客戶提供定制化的服務方案。

在快捷支付業務中，銀行端提供客戶性別、年齡、AUM等標簽信息，第三方支付平臺提供三方交易頻次、日常購物品類、上網手機品牌型號等消費者偏好標簽，加密實體對齊后調用業務模型進行聯邦學習，在計算過程中銀行與數據合作方使用同一隱私計算平臺，通過專線進行模型的參數同步與梯度傳輸，雙方的數據不出域，進一步保證了數據安全性。外部數據的引入不僅補齊了行內數據維度的短板，而且構建了更精準的用戶畫像從而更有針對性地進行差異化營銷，從而提升營銷效率和客戶體驗。

（二）隱私計算激活潛力用戶

在線上數字化運營中，吸引并培育新用戶是用戶生命周期管理中不可或缺的關鍵環節。在這一過程中，銀行往往面臨一系列挑戰：如何識別潛在的目標用戶群體？這些潛在用戶具備哪些顯著的特征？市場上究竟還潛藏著多少未被發掘的用戶？如何精確地定位這些潛在用戶并有效地與他們建立聯系？隱私計算技術憑借其對第三方數據源的深度整合，為銀行提供了一種全新的解決方案，以實現對潛在用戶的精準定位和有效觸達。

目前銀行業在逐步探索利用第三方數據源的乘用車數據與行內客戶數據相融合，通過隱私計算技術，構建了一個縱向聯邦學習的線索評級模型，其中第三方數據源提供了包括汽車交易、車險購買、收入水平以及購車類軟件使用情況在內的多種標簽。這一模型能夠對每一個新進入私域、標簽信息尚不完整的線索進行價值評估，并將其分解為速度和收益兩個維度的評分。其中，速度分值反映了線索購車的迫切程度，而收益分值則體現了線索的購買力。通過這樣的評分機制，銀行能夠確定對客戶的觸達和跟進的優先順序，從而實現更加精準和高效的用戶增長策略。

（三）隱私計算助力反欺詐數字化轉型升級

隨著大數據、人工智能、云計算、區塊鏈等尖端技術進步，欺詐產業鏈也在不斷升級，使得金融機構在所面臨的反欺詐挑戰變得愈發復雜和嚴峻。面對以上痛點，目前金融機構在逐步探索聯邦學習技術在反欺詐領域的應用，銀行通過整合賬戶信息、交易對手等關鍵數據，并與通信運營商建立合作關系，引入了客戶的通信行為數據。這些數據包括但不限于：客戶所屬地區是否為詐騙案件頻發區域，客戶對即時通訊類應用程序的訪問頻率是否異常低，以及客戶被叫通話的頻率是否異常少；同時，還關注客戶是否存在頻繁的跨地區或跨國通話行為，尤其是夜間的跨境通話情況等。借助隱私計算技術，銀行構建了一個用于識別涉賭洗錢賬戶的客群模型。這一模型能夠迅速篩選出可疑賬戶名單，顯著提高了反洗錢工作的甄別效率和響應速度。通過這種創新的數據整合與分析方法，銀行不僅強化了自身的風險管理能力，也為金融行業的安全與穩定貢獻了重要力量。

三、挑戰與展望

（一）面臨的挑戰

1.數據資源的稀缺性。數據是隱私計算的原料。目前，數據價值的度量和定價缺乏統一的標準，開放、共享的外部數據源還相對有限，這限制了隱私計算技術的廣泛應用和發展。

2.技術標準有待統一。目前隱私計算領域缺乏統一的技術標準，導致不同廠商的產品之間難以實現互聯互通和無縫對接，這增加了技術整合的復雜性和成本。

3.計算效率有待提升。由于隱私計算全程使用了加密運算和異地部署，需要高性能的服務器和高帶寬的網絡支持。目前，其計算效率與傳統大數據行業相比還有較大的差距，這成為了制約其發展的一個重要因素。

（二）發展展望

作為支撐未來數據價值基礎設施的底層技術，隱私計算無疑是一個長周期、寬應用的黃金賽道。隨著國家政策的進一步收緊，未來的數據行業將會更加有序、可控地去發展；同時，為提升金融科技的整體效能，加強隱私計算與人工智能、區塊鏈、邊緣計算等前沿技術的深度融合至關重要。通過跨領域的技術整合，可以加速構建出一套體系化的技術解決方案，這不僅能夠提高金融服務的安全性和效率，還能夠推動金融行業的創新和發展。隨著數據的價值得到更加廣泛的認可，隱私計算也必將推動整個銀行業向更加智能化和高效化的方向發展。

（文章系作者投稿，文中內容不代表中國電子銀行網觀點和立場）

責任編輯：王煊