数据作为新型生产要素，随着新一轮数据膨胀甚至数据爆炸迅速演变，大部分经济活动将建立在数字化和数据支撑的基础上，即“无数据不经济”。不断迭代的数字基础设施和新计算技术，推动算力从数据中心扩展到云、网、边、端全场景，演进为一种具有感知、自然语言处理、思考和判断特点的普惠泛在能力，并加速渗透到经济社会方方面面，即“算力即生产力”。在数据法治不健全且数字化狂飙的摸着石头过河阶段，数据与计算服务于市场及资本，因而一批互联网、数字科技企业迅速发展，但也催生了数据滥用、技术霸权等科技作恶风险。《数据安全法》《网络安全法》《个人信息保护法》《反电信网络诈骗法》等关于数据的法律法规和监管政策“组合拳”式密集出台，数据安全与数据法治形成共识，更是科技自立自强的核心价值观。因此，满足用户数据隐私、安全及合规要求下的数据分析，促进数据要素合规有效流通，即数据“可用不可见”的隐私计算成为先进计算产业乃至算力经济的新蓝海新热点。
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数据“可用不可见”“可控可计量”
▲ 以金融机构为例，将营销、征信、风控等线下业务环节和流程迁移到线上所带来的效率红利正快速消失，竞争从抢流量转向数据要素高效配置和先进计算，金融创新随之从前端的市场营销、产品创新延伸到风险防控、内部运营、商业模式等全渠道、全客户、全场景的业务领域，因而在安全、自主、可控的框架下建设个性化数据生态，需要隐私计算赋能，既要保护数据安全，又要利用数据创造经济效益，“鱼与熊掌”兼得。
进一步看，消除“数据孤岛”、合规避险、弥合“信任鸿沟”也需要隐私计算。其一，金融机构尽管是大数据的生产者，拥有用户完整、系统的长周期金融服务数据（如支付、征信、存贷、信用卡等），但是短板在于缺乏商业和生活场景数据的支撑，因而难以将金融服务需求前置掌握，乃至事中事后风控响应滞后，继而催生了同异业数据获取、分析、计算的需求。
其二，数据法治要求数据合规，安全硬杠杠为经营特色金融机构，用户对数据主权从懵懂到觉醒，信任成为品牌决胜之道，数据盗用、滥用的后果甚于产品服务品质问题，尤其是数字时代的放大、扩散的病毒式蝴蝶效应，企业愈加难以承受数据投机的后果，隐私计算成为利益各方能够接受的数据处理机制。例如，隐私计算的主流技术“安全多方计算（Secure Multi-Party Computation，SMPC）在保证参与方（数据拥有方、算法供给方、计算处理方、算力调度方、行业监管方和数据使用方）获得正确计算结果的同时，无法获得计算结果之外的任何信息，在整个计算过程中，参与方对其所拥有的数据始终拥有绝对的控制权。
其三，统筹发展与安全框架下，即使是危机事件等事后触发的监管，数据风险造成的监管代价呈现指数级上升趋势，动辄千万级、亿级罚款和法律代价已经超过传统意义上的造假违规，加之监管科技短板补齐，隐私计算成为满足监管要求的技术和商业迭代创新可为可行持续路径。例如，金融数据生态具有高敏感性、高价值性、高开放性，随着央行《金融科技发展规划(2022-2025年)》《多方安全计算金融应用技术规范》《金融业数据能力建设指引》等政策标准出台，隐私计算可视为头部银行的合规新赛道。
以工商银行的隐私计算战略与布局看，重构多方安全和高效精准的数据生态和计算体系。据工商银行发布的隐私计算白皮书，工商银行进行了一系列探索，应用联邦学习建模，安全融合自身与工银安盛数据，保险营销模型准确率提升约16%，开展基于多方安全计算的驾校资金监管，实现政务、金融、企业等多方数据安全融合，支持约6亿元驾校资金有效监管。另外，招商银行推出了“慧点”隐私计算平台，互联互通连接计算孤岛；光大银行推出了多方安全计算基础平台，实现联合营销、联合风控、统一授信；南京银行开发了多方安全计算的差异化营销平台；华夏银行成都分行正在打造基于多方数据学习的小微融资风控项目；网商银行正推进数据融通“交叉营销”，计算可信“合规生态”。
▲ 相较于传统工具型、可复制的计算手段，隐私计算相对的技术门槛更高，尤其是在缺乏完整技术规范标准体系下的探索，路径清晰，但道阻且长，因而催生了一批新兴的专业公司。在市场并未完全井喷或者隐私计算并未成为社会共同行动背景下，隐私计算仅仅是小荷才露尖尖角，不过百亿级市场，但爆发式增长可期！对于并不以技术见长的商业银行（尤其是中小银行）而言，技术短板与生态瓶颈仍然是隐私计算发展面临的挑战：一是系统孤岛：不同计算平台间存在数据流通壁垒；二是算法优化和硬件加速：隐私计算产品高成本、部署复杂；三是新的安全问题：算法歧视、“数据投毒”等；四是隐私计算与AI、区块链、云计算等技术的“交叉融合”挑战；五是数据法治进程中的技术作恶与技术向善博弈。
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编辑：川博士图片
来源：公开网络
转自：消费新时代研究资讯
