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隐私|解码首个隐私计算金融平台，数据资产化还有多远？

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数据资产化被业界看作是实现数据规范应用的重要方向 ， 随着关键技术和相关制度的逐步完善 ， 当今泛滥的数据交易将有望被导入正途

隐私|解码首个隐私计算金融平台，数据资产化还有多远？
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文 | 《财经》采访人员 唐郡
编辑 | 袁满
“两个百万富翁在街头相遇 ， 他们都想比较一下谁更有钱 ， 但谁都不想透露自己到底有多少钱 。 如何在保护双方隐私且不通过第三方的情况下 ， 得出谁更富有？”
这就是著名的“姚氏百万富翁问题” ， 由2000年图灵奖得主、中国科学院院士姚期智在1982年提出 ， 问题描绘的是当前大热的隐私计算场景 。 在这一经典问题的基础上 ， 姚期智进一步提出了多方安全计算理论（Secure Multi-Party Computation ， MPC） ， 隐私计算技术体系也由此发展而来 。
随着人工智能、大数据等技术发展成熟 ， 数据在当今世界扮演着日益重要的角色 。 “姚氏百万富翁问题”更是直指隐私数据计算在金融场景应用中的重要性 。 现实中 ， 金融机构掌握了大量敏感信息 ， 对数据安全要求较高 。 同时 ， 金融业信息化建设较早 ， 是当前数据生态中场景相对清晰、数据交易需求巨大的买家 。 据《财经》采访人员了解 ， 有银行每年用于数据采购的费用就高达亿元 。
当前金融数字化浪潮更是将隐私计算推向金融发展的战略高地 。 但如果不在源头做好制度建设 ， 则可能引发隐私侵犯的恶果 。
清华大学国家金融研究院院长朱民指出 ， 最新统计结果表明 ， 欧盟地区8%的GDP从数据中产生 。 但数据的大规模流动 ， 也带来了数据泄露、滥用等风险 。
近日 ， 中国人民银行行长易纲在香港金融科技周公开讲话指出 ， 此前已有大型科技公司未经允许收集并不当使用客户信息 ， 甚至出现客户数据泄露事件 ， 个人信息保护亟待加强 。 同时 ， 易纲强调 ， 要在充分保护个人信息的前提下 ， 探索实现更加精确的数据确权 ， 更加便捷的数据交易 ， 更合理的数据使用 ， 激发市场主体活力和科技创新能力 。
如何在数据保护与合理使用之间维持平衡？业界对隐私计算寄予厚望 。 近日 ， 首个隐私计算金融基础设施已落地 。 这项被称为多方安全计算平台的技术由光大银行和华控清交信息科技（北京）有限公司（下称“华控清交”）联合开发 。
据平台承建方华控清交团队介绍 ， 该平台能够使多个非互信参与方 ， 在数据相互保密的前提下 ， 对任意函数进行计算 ， 实现“数据可用不可见 ， 用途可控可计量” 。
上线该平台后 ， 光大银行得以联合母公司光大集团旗下保险、信托、旅游等成员单位 ， 开展客户金融资产、消费偏好、风险偏好等数据的联合统计与建模 ， 加强集团内部数据互联互通 。

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