3月22日，北京金融信息化研究所在首届中国金融业密码技术应用大会发布了《隐私计算金融应用白皮书（2022）》，推动隐私计算技术在金融业的合规与创新应用，助力提高金融网络安全与数据安全水平。

《隐私计算金融应用白皮书（2022）》主要介绍了数字经济和数据要素的相关内容。在数字经济时代，数据作为最活跃的生产要素之一，已经全面融入经济价值创造，对生产力发展、生产关系变化产生了深远影响。近年来，国家深入布局数字经济战略，加快培育数据要素市场，数字经济规模逐年增加。 

在这个背景下，报告探讨了数据要素在金融业中的重要性和隐私计算技术在保障数据隐私安全方面的应用。金融业是一个数据密集型行业，具有丰富多样的业务场景。数据要素流通为金融数字化转型带来全新机遇。同时，在国家鼓励加快数据要素流通的大背景下，各地政府也在积极探索政务数据的创新管理模式，以数据共享开放助力地方产业经济发展。 

然而，在对外开放数据的实践中，地方政数局存在数据被不当利用的安全顾虑。因此工商银行积极与地方政府合作探索“科技信贷”新模式，通过隐私计算技术实现银行信贷评分模型与政务数据的安全融合计算，快速输出更为精准的小微企业授信评分，助力小微企业破解“融资难”、“融资慢”的难题，推动产业金融的良性循环发展。 

此外，报告还介绍了一些政策文件和法规，如《“十四五”数字经济发展规划》、《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》、《数据安全法》、《个人信息保护法》等。这些文件和法规为数字经济和数据要素的发展提供了政策支持和法律保障。综上，报告详细介绍了数字经济和数据要素在现代经济中的重要性和应用，并探讨了隐私计算技术在金融领域中的应用。同时，报告还介绍了相关政策文件和法规，为数字经济和数据要素的发展提供了政策支持和法律保障。

• 数字经济如何影响生产力发展和生产关系变化？

数字经济作为新一代经济形态，已经全面融入经济价值创造，对生产力发展、生产关系变化产生了深远影响。数字经济的出现，使得信息技术和通信技术得到了广泛应用，从而推动了生产力的发展。




数字经济的快速发展也带来了新的生产关系变化，如互联网平台、共享经济等新型商业模式的出现，改变了传统商业模式和市场格局。数字经济还促进了传统行业向数字化转型。通过数字技术的应用，传统行业可以实现更高效、更精准、更智能的生产方式和管理方式。同时，数字技术也为企业提供了更多创新机会和商业模式。




• 金融业中数据要素的流通如何带来全新机遇？

金融业是一个数据密集型行业，数据要素的流通为金融数字化转型带来了全新机遇。首先，数据要素的流通可以促进金融业务的创新和发展。通过数据要素的共享和交换，金融机构可以更好地了解客户需求和市场趋势，从而开发出更符合市场需求的金融产品和服务。




其次，数据要素的流通可以提高金融机构的风险管理能力。通过对大量数据进行分析和挖掘，金融机构可以更准确地评估风险，并制定相应的风险管理策略。此外，数据要素的流通还可以促进金融机构之间的合作与竞争。通过共享数据要素，不同金融机构之间可以相互学习、借鉴经验，并在竞争中不断提升自身实力。




• 隐私计算技术在金融数据流通领域中的应用有哪些主要探索方向？




隐私计算技术在金融数据流通领域中的应用主要包括两个方面。第一个方面是基于密文进行数据处理和安全计算，以保护金融机构的核心资产不被泄露。第二个方面是结合区块链存证、积分激励等机制，设计赏罚分明的积分奖惩机制，实现所有操作上链存证、可追溯，解决数据共享过程中的“不愿共享”问题。




同时，本文还提到了设计合理的授权流程，满足《个人信息保护法》、《数据安全法》等新规要求，充分履行用户授权和个人信息使用告知义务，解决数据共享过程中数据的“合法合规”问题。




• 隐私计算技术在金融领域中的应用有哪些优势和挑战？

在报告中，提到了隐私计算技术在金融领域中的应用具有以下优势和挑战：优势：




- 隐私保护：隐私计算技术可以在不暴露原始数据的情况下进行计算，从而保护用户的隐私。- 数据共享：隐私计算技术可以实现多方数据共享和联合建模，从而提高数据利用效率。

- 安全性：隐私计算技术采用加密等手段对数据进行保护，可以有效防止数据泄露和攻击。挑战：

- 计算效率：由于隐私计算技术需要进行加密、解密等操作，因此会增加计算量和时间成本。

- 算法可靠性：目前隐私计算技术还处于发展初期，一些新型的隐私保护算法尚未经过充分验证，存在一定的风险。

- 数据质量：由于隐私计算技术需要对加密后的数据进行处理，因此可能会影响数据质量和准确性。