如何在保障数据安全和不泄露用户隐私的情况下，计算出借贷人在各银行的总借贷情况？

这是金融场景应用隐私计算技术的一个典型应用，也是深圳市洞见智慧科技经常要面对的，提升多方数据协作与共享过程的安全性，更好地释放数据价值。

当下，“隐私计算”技术正是解决数据流通瓶颈、释放数据融合价值的关键之“钥”。

打破“数据孤岛”，促进融合价值释放

随着大数据与人工智能技术在各行各业的广泛应用，“数据”作为新型生产要素的重要性急剧上升。同时，反复出现的数据安全与隐私泄露问题也愈发被大众关注，数据使用与隐私保护之间的矛盾日益突出。

在金融、政务等领域“掘金”大数据价值，洞见科技更是能深刻感受到这一点。

“五六年前，社会普遍对数据安全的要求非常粗放，只讲最后的效果，而不谈过程的合规与安全。《网络安全法》《数据安全法》以及正在酝酿的《个人信息保护法》等一系列严厉法规的出台，旨在解决数据滥用、隐私保护等问题，这就好比在企业头上悬着一把达摩克利斯之剑，让企业在考虑开放或使用数据的同时，带着深刻的合规安全担忧，这极大地规范了市场行为，但从另一个角度来讲也加剧了数据孤岛现象。”洞见科技CEO姚明说。

这些孤岛现象广泛存在于各个领域，例如，金融机构与金融机构之间，金融机构与政府机构之间。

如何在合法合规的前提下既能保护数据安全与数据隐私、又能促进数据流通与共享成为重要的研究方向。基于计算机、通信、数学、密码学等多学科交叉的隐私保护计算技术为解决上述矛盾提供了“解法”。

通讯员/受访者 洞见科技 供图

正如为解决金融信用信息从采集到使用的问题，征信公司应运而生，进一步帮助银行等金融机构进行信用评估服务；而为推动更广泛的数据要素流通、协同与共享，催生了如洞见科技般的专精型隐私计算企业，帮助多个参与方（例如金融机构与金融机构之间，金融机构与数据源机构之间，金融机构与政府机构之间）在可信安全的机制下进行风险信息共享、联合数据分析、联合风控建模等。

“政务大数据与社会大数据有机融合将释放更大的价值，因此会产生大量数据协同需求——从对局部数据的洞察到对全局数据的洞察，隐私计算技术可以帮助打破数据孤岛，推动数据价值从局部智能走向全局智能。”姚明说。

数据不出库也能查询负债总额

目前，隐私技术已经在政务、银行、保险等多个业务场景进行应用。

例如，政务数据可以服务于金融行业，基于隐私计算技术的政务金融联合建模，能够更有效地帮助金融机构建立更精准的风控模型。

姚明通过风控场景进行了举例：政府提供社保、税务、水电煤等数据能力，银行提供历史样本数据，在各方原始数据都不出库的情况下，通过联邦学习等隐私计算技术建立风险预测模型，并通过建立的模型对申请信贷业务的主体进行风险评价。银行除了能建立预测模型，还能看到风险评估结果，可以是一个评分，也可以是一个评级，不同指数代表不同风险状况。

“比如说某个客户想去A银行借贷，A银行也非常想知道客户在其他B、C、D银行的负债情况，但是客户的这类信息对每家银行来说都是高度保密的，银行也不希望别人掌握自己客户的这些信息，那么就可以利用隐私计算技术在每家银行之间进行联合计算，通过数据不动计算动的方式算出所有银行的负债总额，但并不掌握在每家银行的具体金额。”姚明说。

通讯员/受访者 洞见科技 供图

但姚明同时强调，即使是使用隐私计算技术，其前提也是需要经过客户的知情同意并授权。

“过去，银行对借贷申请主体做上门尽调，动辄几百页的资料短时间内根本看不过来。”姚明说，现在，隐私计算技术有助于打消数据合作方之间对于数据安全的担忧和顾虑，进而增强银行使用外部数据的能力，提升风控管理的效率和效果，促进普惠金融发展。

以洞见科技团队协助武汉市地方金融管理局建设的“汉融通”平台为例，经历疫情的诸多中小企业急需得到资金纾困，这一平台通过使用洞见隐私计算技术的方式，既能帮助政务金融数据的打通，促成银企融资服务对接，又能提升数据安全合规使用的程度。据悉，从上线至今，“汉融通”已经累计帮助两万余家企业撮合融资超过千亿元。

数据共享可减少企业海量采集数据

作为中国最大、世界第四大的信用管理集团“中诚信”投资孵化的企业，姚明认为，洞见科技在诞生时就带有深刻的数据科技基因，选择隐私计算这个赛道，可谓是“天时地利人和”。

天时方面，随着数据被纳入生产要素管理、《数据安全法》的出台，数据的流通与保护有法可依，“监管部门也在积极研究，否则，没有得到监管认可的黑科技，很容易夭折，我们希望在可监管的环境下进行科技创新。”

地利方面，2020年1月，洞见科技正式成立，并注册在深圳。深圳是最先出台国内数据领域首部基础性、综合性立法的城市，也存在数据要素流通尤其是跨境流通探索的需求。“洞见科技成立的时候，深圳就已经在对数据条例立法征求意见，这值得我们投入精力来参与。”姚明说。

人和方面，随着物理世界数字化程度的提高，产生了越来越多的数据。姚明认为，越来越多的企业和机构意识到数据智能驱动业务提升效率所带来的价值，从而引发了大量数据协同、流通和共享的需求。

“数据计算使用权的流转，相比原来数据所有权转移的方式更安全和更容易被接受，企业的顾虑会被极大地打消。”姚明说，所有权和计算使用权分离，才能保障数据权益方的利益不受损。隐私计算技术能够将数据的计算使用权从其所有权中剥离，进而提高数据要素流通的竞争性，让传统贸易方式变成价值共享方式。

“我们是从征信行业转入隐私计算行业，在征信行业就倡导用‘最少必要’的数据来评价一个人的信用。其实，企业并不需要原始数据，也能提供同样的服务。”姚明说。

姚明坚信，企业在搜集数据的过程中，也会逐步转向“最小可用”原则，只搜集必要的数据和只使用数据的计算价值。尽管互联网企业采集了大量数据，但在很多行业其实仍然处于数据资源不足的状态，未来会有越来越多的场景产生数据协同和共享的需求，隐私计算将有更大的用武之地。

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