隐私|对话「招商银行信息技术部」首席IT工程师王平：通过隐私计算打通数据链条，平台之间的互联互通意义重大( 二 ) mirrorverse|智能汽车|宇宙|智能眼

以下是专访部分（经36氪编辑）：
36氪：银行一直是隐私计算领域的重要客户，也是最早接触这一概念的群体。很想了解，招商银行当时是怎样关注到隐私计算的？
王平：我们最开始关注隐私计算是在2019年。之后大概在2020年初，我们的深圳分行有一个需求，希望引入深圳市信用中心的政务数据来提升对中小微企业的触达和风控效果。但是这种数据属于非公开数据，不能直接以裸数据提供出来，所以我们当时就想到了隐私计算技术。现在来看，这确实也是个共性问题，有些政务数据或者大型企业的数据，想直接以原始数据的共享是很难的。所以出于业务需求，招商银行十分关注隐私计算。
36氪：从2019年开始关注隐私计算，确实非常早。不过距离2019年也已经过去了两年多，很好奇现在招商银行隐私计算项目的整体进展是？
王平：从深圳这个需求开始，目前招商银行在风险部和信用卡中心等多个业务部门都有隐私计算项目落地。我们也成立了专门的隐私计算工作小组，从需求分析性的方案到技术建模再到最终落地，全部都由小组来跟进。另外从具体场景来看，风控、营销都有相关项目落地。总的来说，凡是对外部数据的共享合作有需求的场景都可以应用隐私计算。也正因为应用场景的普遍性，招商银行也自己研发了慧点隐私计算平台。
36氪：自研的隐私计算平台应该更契合我们自身的需求，但当下从行业看，合作也是隐私计算绕不开的一个话题。想了解，招商银行是如何与隐私计算领域的其他参与者合作的？
王平：招商银行主要从业务赋能的角度考虑这些问题。我们选择数据源的合作商，主要会从业务部门的具体诉求、数据价值、业务落地经验、行业影响力等多个方面去考虑。技术服务商的话，我们会更关注它的技术研发能力和安全认可度。在这些方面，现在一些专业机构都有专业的标准规范可以参考。
另外，数据源的丰富度也是非常重要的，因为我们的最终目标还是通过它们丰富自己的数据维度——这也是我们和其他隐私计算平台合作的一个重要基础。在这方面的合作方式上，因为招行的分行会直接和当地的数据源讨论合作，所以当前更多的情况是我们直接去找数据源。也就是在这个过程中我们发现，不同数据源会使用不同的平台，所以招商银行也会顺理成章地和这些数据源背后的隐私计算厂商合作。
36氪：这时候隐私计算平台的互联互通需求就得到了体现。
王平：是的。我们现在在和4家比较主流的厂商，富数科技、平安科技、洞见科技和同盾科技进行互联互通的合作。原因是这几家公司落地的场景、合作的数据源比较多，如果我们先和它们进行合作，再和与它们合作的数据源合作时基本上就没有大的技术阻碍了，一般只要再做一些个性化开发就可以了。不过，虽然目前我们只和这四家公司合作，但平台是开放的，后续如果再有主流厂商愿意加入，大家也可以继续合作。
36氪：互联互通是一个很火热的话题。不过很多人也在提，现在产业内互联互通到底进行到了什么程度也不是特别清晰。
王平：至少招商银行还是落地了不少，上面和四家厂商的合作就是一个案例，不过更近一步的经验还得等一期工程建设完毕才知道。整体来看，隐私计算和隐私计算的互联互通都是新事物，大家都还是处在摸索阶段，应该多点开放，形成统一行业标准。至少参与者应该对这件事抱着宽容和探索的心态，因为要同时解决数据保护和数据流通两个难题，现在看也只有隐私计算这个方案最为可行。
这里的参与者包括监管方、测评机构、行业客户（数据需求方）、数据源和厂商。监管方需要进行顶层设计，数据需求方、数据源和厂商也需要从各自的业务特点出发合作共赢。但我觉得，如果像银行这样有社会公信力的数据需求方可以作为主要推动者，应该会是一个比较好的模式。因为银行作为数据需求方，真正知道自己需要什么。如果我们用切实存在的需求来拉动整个行业的发展，至少不会跑偏。