《隐私计算金融应用调研报告（2021）》-北京金融科技产业联盟.pdf
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隐私计算金融应用调研报告
北京金融科技产业联盟
成方金融信息技术服务有限公司
中国农业银行股份有限公司
2021 年 10 月
隐私计算金融应用调研报告
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隐私计算金融应用调研报告（2021 年）
引言
在数据量指数增长的时代，数据分析、数据挖掘成为不可或
缺的热门技术。与此同时，随着业务规模的快速增长与发展需要，
各机构对数据跨系统、跨领域及跨境交互融合从而有效释放数据
资源价值的需求愈加迫切。如何借助隐私计算等技术手段保障网
络信息安全、保护用户隐私数据成为各机构面临的重要课题。
今年，《数据安全法》《个人信息保护法》相继发布，进一
步推动了数据安全与隐私保护工作。隐私计算技术的应运而“红”
是各机构充分践行国家大数据战略、严格满足数据监管、积极推
进数据流通共享的必然结果。数据“可用不可见”的应用模式成
为隐私计算受人追捧的核心原因，在各行各业都有其用武之地。
隐私计算是由两个及以上数据参与方在保障原始数据安全前提
下进行联合计算的一种技术，主要包括多方安全计算、联邦学习
和可信执行环境三大类。
为了解隐私计算技术在金融领域应用实践的难点和痛点，便
于各机构开展和推进隐私保护及数据共享等后续工作，依托北京
金融科技产业联盟面向金融机构和科技公司发起问卷调查，在成
方金融信息技术服务有限公司、中国农业银行支持下，完成对调
查结果整理分析，形成调研报告。
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