隐私计算金融应用场景有哪些？

隐私计算金融应用主要有以下几个场景，可以在报告《金融科技-隐私计算技术金融应用研究报告》找到对应的答案，感兴趣请下载原报告阅读。

（一）智能风控场景

银行等金融机构在对客户进行信贷风险控制时，为了得到更 加精准的信用风险预测结果，利用外部数据一般采用两种方式： 一种是直接购买外部信用分或欺诈分，此种方式受外部数据质量的限制，无法进一步提升效果；另一种方式为结合客户基本信息、 资金流水等自有数据和外部数据联合建模，对其信用风险进行综 合评估分析，数据合作涉及到多方客户数据的共享和使用，传统 的技术保密方式主要依赖于数据脱敏，但数据泄露事件时有发 生，未能很好地保障数据的安全。

银行拥有大量有信贷需求的用户，外部机构有海量的其他类 型用户行为数据和场景数据。通过隐私计算，银行无需交换明细 级原始数据即可联合其他数据源共同建立风控模型。

（二）智能营销场景

近几年结合大数据、人工智能等技术描绘用户画像的精准营 销方式已在金融行业内广泛开展，整合多机构间多维度的数据， 构建更立体的用户画像，是达到资源优势互补、开拓市场广度和 挖掘服务深度等营销目标的有效手段之一。但金融机构间的用户 资产画像信息相互割裂，且金融数据涉及用户隐私，具有一定敏 感性，也是金融机构的核心资产之一，具有较高商业价值，难以 以明文形式共享使用。隐私计算技术可以帮助金融机构以密态方 式共享各自的用户数据进行营销模型计算，根据建模结果制订营 销策略，实现联合营销目的。

（三）智能运营场景

通过联邦学习、多方安全计算、隐私信息检索等隐私计算手 段安全利用第三方数据，可实现客户分群、客户特征描述、产品 需求偏好分析等，形成对客户的全维度画像，充分发掘客户与金 融机构间的关联行为以及需求状况，进而为特定群体客户、特定 业务引流，提升促活效率。主要在金融机构集团内数据合作进行 运营。

（四）隐私信息检索场景

隐私信息检索，又可称为匿踪隐私查询、匿踪查询，在保护 查询方不泄露查询 ID 信息的前提下实现数据查询。可以单独使 用该技术在某些金融场景，也可以结合多方安全计算、联邦学习 等技术一起使用，达到最大限度保护信息的目的。

（五）供应链金融场景

传统供应链金融模式下，由于信息不够透明导致银行可融资 主体范围过窄，主要依赖核心企业的控货和销售能力[18]，由于其 他环节的信息不够透明，银行出于风控考虑往往仅愿意对上游一 级供应商提供应收账款保理业务，或对其下游一级经销商提供预 付款或存货融资，而对融资需求迫切的二三级供应商和经销商无 法得到金融支持，供应链金融难以大规模开展。

通过隐私计算可以实现上下游间数据的安全联合统计分析， 在数据可用不可见前提下，切实保护企业隐私，打通企业税务、 电力、交易流水、票务数据等多源数据，构建供应链上下游信息 对称共享体系，扩大供应链金融整体服务半径。

利用隐私计算技术通过将其他领域数据与金融数据的融合， 为银行小微企业供应链融资中风险防控等场景的模型补充数据 内容，增强小微企业信用评估能力，扩大银行普惠金融服务半径， 切实提升小微企业获得融资服务的效率。

将电信运营商数据、电力数据、税务数据、政务数据、票务 数据、企业内部的 ERP、MES 数据，结合银行征信数据，用于小 微企业反欺诈、贷后预警、企业黑名单等模型建设。在各方原始 数据不出本地的前提下进行融合应用，打破机构间的数据融合壁 垒，提高各方数据融合应用的效率。

（六）反洗钱场景

近年来，不法分子依托人工智能等高科技手段将非法收入清 洗为合法财产并融入经济体系的案例屡见不鲜，洗钱行为呈现出 更隐蔽、成本更低的趋势，以专家规则、数据排查等传统方式的 反洗钱手段难以有效挖掘由新兴技术手段支撑的洗钱行为，造成 全球范围内的洗钱数额居高不下。据统计，平均每年全球洗钱总 数额高达 8000 亿至 2 万亿美元，约占全球 GDP 的 2%到 5%。洗钱 活动给社会带来了巨大的负外部性，不仅会造成涉事金融机构信 誉受损、对资金流动的监管难度加大等问题，还会助推犯罪活动， 影响社会安定，造成营商环境恶化，极大阻碍了社会经济发展。

作为反洗钱金融行动特别工作组(Financial Action Task Force on Money Laundering，FATF)的成员国之一，我国金融监 管机构积极推进了一系列反洗钱工作举措。特别是在处罚力度方 面，我国 2017-2019 年间反洗钱行政处罚总金额逐年上升，且增 速加快（2017—2019 年反洗钱处罚金额见表 4-1）。2020 年， 我国反洗钱行政处罚总额为 2019 年全年的三倍，涉及银行、保险、证券、支付、期货、信托、财务公司七类机构。同时，随着 《中华人民共和国反洗钱法》和《刑法》等法律规章制度的修订 及建设工作陆续启动，我国反洗钱法律体系逐步健全，为加强执 法和监管力度打造底线机制。

然而，面对海量金融交易数据，机构应用的基于规则和名单 的反洗钱机制过多依赖历史经验，无法自发捕捉新型洗钱特征和 实体关联关系，导致反洗钱成本高昂。在洗钱风险复杂化和国际 反洗钱要求趋严的双重压力下，我国金融领域开始积极探索并推 动反洗钱机制由传统的基于规则的模式转型为新兴技术赋能的 新模式。

依托基于人工智能、大数据等新兴技术的反洗钱监管手段， 金融机构能够对海量、多维度的客户数据进行分析，准确识别客 户风险及可疑洗钱活动。特别地，在洗钱活动的放置、培植和融 合阶段中，资金流动通常涉及多家金融机构（包括银行、信托、 证券、保险、支付平台等）及非金融机构（包括拍卖行、工商企 业等）。金融机构及监管部门应用人工智能技术对这些数据进行 处理分析，能够全方位了解账户关联、交易时序及资金流向情况，精准侦查可疑行为。然而，受限于数据安全和资源优势的顾虑， 金融机构当前普遍拒绝开放共享自身数据，对人工智能技术在反 洗钱领域的应用造成数据瓶颈。在此背景下，金融行业亟待依托 技术手段打破数据壁垒、实现数据安全共享，为下阶段构建基于 人工智能和大数据的反洗钱监管体系夯实数据基础。

由于行业信息不共享，金融机构无法协同分析不同账户的关 联关系和资金链路，因而难以有效识别洗钱行为。如此一来，金 融机构向监管方上报的黑名单往往误报率过高。据业内人士分 析，我国银行业的反洗钱误报率高达 95%[20]。这便导致监管方在 投入大量分析成本后，监管效率依然低下。

利用基于多方计算技术的行业级数据融合平台，金融及非金 融机构可构建完善的跨机构反洗钱机制，通过安全共享相关数据 进行全链路的资金流动和人物关联分析，实现对可疑洗钱分子的 精准识别，降低样本误报比例，减少监管方成本负担。

具体而言，该任务涉及数据输入方、计算方和结果获取方三 个角色。其中，计算方为联合建模平台；数据输入方为银行、支 付、保险、证券、期货、信托、财务公司等金融机构和工商企业 和拍卖行等非金融公司；结果获得方为监管机构。此处例举平台 执行基于秘密共享的联合建模功能，安全融合客户及其资金流向 的相关数据，联合建立洗钱风险评分模型。具体流程如下：

一是数据输入环节：各数据提供方将客户信息及其资金相关 数据通过计算节点以密文形式输入平台。

二是计算环节：平台对输入因子进行预处理后分发至各计算 节点，确保每个计算节点仅能获取到单个输入节点输入因子的部 分“切片”。各计算节点完成各自计算后将结果提交至计算引擎， 由多方计算引擎将计算结果切片后分发给若干个计算节点（每个 计算节点仅能收到部分切片，即输出因子）。

三是结果输出环节：平台将结果输出至监管机构并解密为明 文结果，即客户洗钱风险评分，用于筛选可疑洗钱分子。随后各 计算节点销毁计算因子、计算中间结果和最终结果数据。上述流 程如图 4-20 所示。

基于多方计算技术进行数据安全融合应用，金融机构实现了 各方的数据“可用不可见，可控可计量”[21]，同时全流程可验证、 可追溯、可解释、可审计、可监管，对金融行业监管合规、监管 部门防控洗钱风险均有积极意义，有助于促进我国金融稳定、优化营商环境、推动经济发展。金融机构方面，应用基于多方计算 技术的行业级数据安全融合平台，实现了对客户背景、交易性质、 主体关联关系、交易时序及资金流向的全链路监测和分析，精准 挖掘具有反洗钱嫌疑的异常资金结构和反洗钱团伙，降低监管合 规成本；监管方面，利用该平台，监管部门获得更精准的洗钱风 险评级信息，无需分析海量可疑样本数据，从而减轻监管成本， 提升反洗钱效率；社会方面，监管机构通过应用智能化反洗钱体 系有效打击了洗钱犯罪行为，维护我国金融体系的安全稳定，提 升国家形象，促进营商环境优化和资本流入，助力经济发展。

（七）企业级数据流通交易

诸多已有平台对数据交易的理解仅仅停留在原始数据明文 共享的阶段。受限于明文数据“责、权、利”难以厘清的问题， 这些平台并未实现真正意义上的数据要素流通。例如在政务数据 方面，许多地方政府虽然设立了大数据共享中心，但由于各政府 部门间数据共享的权责界定不清，担心数据开放会导致自身失去 数据优势，导致政务数据的开放共享难以推动。

上述数据交易瓶颈在于明文数据复制成本低、使用没有排他 性的特点。具体地，明文数据几乎可以无限地被复制，且可同时 被多方使用，其用途和用量难以得到规范和限制。这些特点往往 被称为明文数据的优势，但亦是明文数据大规模分享的掣肘。因 此在现实中，明文数据一旦泄露便导致数据滥用问题，数据所有方在分享数据时顾虑重重，尤其是在个人信息及隐私保护要求日 趋严格的背景下，不愿、不能、不敢共享数据成为金融、政务、 医疗等诸多行业数据开放最大的瓶颈。

在数据要素化战略和数据隐私保护要求并行的时代背景下， 隐私计算技术凭借其能够实现数据“可用不可见，可控可计量” 的特点，成为推动各行业数据安全合规流通的有效解决方案。