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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？( 二 )

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与以往业界落地的隐私计算应用不同 ， 在该平台上 ， 光大银行能够自行建设隐私计算场景 。 “二者区别相当于App和操作系统 。 ”光大银行总行信息科技部副总经理王磊告诉《财经》采访人员 ， “这是金融业首个企业级数据流通基础设施平台 ， 意味着隐私计算工程化取得突破性进展 。 ”
技术平台的落地只是大规模数据资产交易起步的一个支点 。 “数据大规模流通的基础设施建设包括技术和制度两个方面 。 ”华控清交董事长张旭东对《财经》采访人员表示 ， 相比技术 ， 制度建设更加关键 。 此前 ， 《财经》采访人员曾报道更高层面指导文件即将出台 ， 近期再度获悉 ， 该文件或将扫清数据确权难等数据资产化的障碍 ， 为数据的大规模流通提供更进一步指导 。
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 。
首单隐私计算金融平台：数据可用不可见
什么是隐私计算？
根据中国信息通信研究院的定义 ， 隐私计算（或隐私保护计算）是一套包含人工智能、密码学、数据科学等众多领域交叉融合的跨学科技术体系 ， 实现数据的“可用不可见” ， 其中关键技术包括联邦学习、多方安全计算、机密计算、差分隐私、同态加密等 。
2021年8月26日 ， 光大银行多方安全计算平台正式上线 ， 首次让姚氏理论从实验室走上企业的生产线 。
据悉 ， 该平台可以保障各企业原始数据在“可用不可见”“可控可计量”的前提下 ， 规范开展数据共享与融合应用 ， 实现跨企业间隐匿查询、联合统计、联合建模等功能 ， 可适用联合营销、联合风控、统一授信、业务合规等多种场景 。
以光大信托和光大银行数据互通为例 ， 光大银行私人银行客户与光大信托的客户同属高净值客户 ， 但此前受制于合规要求 ， 两大机构客户信息无法互通 。 当前 ， 依托多方安全计算平台 ， 光大银行和光大信托正将各自的高净值客户信息进行联合建模 ， 挖掘出双方不重合的那部分客户 ， 并针对这部分客户开展联合营销获客 。 这一过程中 ， 双方均无法获知对方客户数据 。
据王磊介绍 ， 前述平台决策主要涉及两个方面考量 。 首先是安全性 。 “多方安全计算是从底层的运算符号开始加密 ， 自下而上层层加密 ， 在多个主流技术方案里安全等级最高 。 ”其次是计算性能 。 由于加密运算量大 ， 业内盛传多方安全计算存在计算效率较低、算力消耗大等缺点 。 对此 ， 王磊表示 ， 多方安全计算运算速度确实更慢 ， 但性能差距并不显著 。 “测试结果显示 ， 他们（解决方案的）性能是我们能接受的 。 ”当前 ， 该平台能够完成TB（太字节）级别的数据处理 ， 王磊表示 ， 对于数据共享来说 ， 这个量级已经够用 。

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