数博会聚焦数据流通与交易隐私计算成数据市场化的关键技术( 二 ) “‘十三五’时期我国大数据

隐私计算成最热数据技术
“隐私计算技术可以成为数据交易的重要支撑，连接数据孤岛，实现数据价值的挖掘，同时也可以与其他相关技术结合，实现更多的场景和目的，比如说和区块链、自然语言处理、深度学习、机器视觉、知识图谱的技术融合。”深圳数据交易中心有限公司副总经理王冠表示。
在她看来，除了数据交易中心之外，隐私计算也可应用于多个产业场景，如联合风控、智能能源、智慧金融、联合营销、工业互联网等。
【数博会聚焦数据流通与交易隐私计算成数据市场化的关键技术】以金融场景为例，隐私计算可用于智能风控、智能营销、工业链金融、反洗钱场景、智能运营、隐私信息检索，企业级数据流通交易以及平台应用等，通过结合客户的基本信息，资金流水等自由数据和外部数据的联合建模，对其信用风险进行综合评估风险。“数据合作涉及到多方客户数据的共享和使用，通过隐私计算，银行无须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。”王冠解释说。
IDC《隐私计算全景研究》报告中指出，在银行业，基于隐私计算技术，有效联动客户在不同银行间的行为、交易数据，实现多方位的贷款主体画像，对其资金流动、欺诈概率、还款能力进行有效把控，降低业务风险。
以蚂蚁的摩斯安全计算平台为例，已在金融行业实现了大规模商用，在这一平台的保护下，数据资产即使被应用在不同场景，也能够确保信息不会被留存到任何外部机构，保障用户个人隐私及数据安全；同时基于多方数据加密计算，能促使合作伙伴建立更安全可信的关系，实现数据安全合规共享，从而打破数据孤岛，激发商业创新合作。
据了解，在深数交的牵头之下，全国已有工行、招行、华为云、蚂蚁集团、京东科技等40家机构一起联合发起了中国首个面向国际的自主可控隐私计算开源社区，坚持推进国内隐私计算等关键技术自主可控，依托数据交易场景以开源开放的生产协作方式，打通数据平台机构之间的壁垒，实现跨地区、跨地域、跨平台之间的互联互通。（以上图片由蚂蚁集团授权中国网财经使用）

数博会聚焦数据流通与交易 隐私计算成数据市场化的关键技术( 二 )

数博会聚焦数据流通与交易隐私计算成数据市场化的关键技术( 二 )