資料是新時代的原油,是支撐各種場景、創新和發展的基礎物料。數字經濟規模逐年擴大,《中國數字經濟發展白皮書(2020年)》指出,截止2019年,我國數字經濟的增加值已達到35.8萬億元,佔GDP比重約為36.2%。
數字經濟高速發展的同時,各類資訊洩露和濫用事件頻發,對資料安全和隱私保護的需求越來越迫切。國家已經制定各類政策法規,從在法律制度上完善對數字經濟和數字社會的保障。在制定政策法規的同時,也需要技術上的突破,解決讓資料可用但又不洩露隱私這一根本難題,從而從根本上緩解公眾的擔憂。
在眾多解決方案中,多方安全計算技術一直是近年來國內外關注的熱點,在資料的加密計算和安全融合上,提供瞭解決資料可用、資料安全及隱私保護之間矛盾的新思路、新手段。
金融業作為資料密集型產業,更是擁有大量資料並需要新型資料去創新業務和場景。多方安全計算與金融業的場景相遇,將會擦出怎樣的火花呢?
多方安全計算是什麼?多方安全計算並不是一個全新的話題。
20世紀80年代,姚期智院士提出了“百萬富翁問題”:兩個百萬富翁想比較一下誰更有錢,但都不想透漏給對方自己到底擁有多少財富。這種情況下,如何讓他們知道誰更有錢呢?為了解決這個問題,多方安全計算應運而生,併成為現代密碼學的重要分支。該技術可以使多個非互信的主體在資料相互保密的前提下進行高效資料融合計算,而不透露每個資料所有者的原始資料,最終實現資料的所有權與使用權相互分離,這樣即可實現資料“可用而不可見”,進而控制資料的用途和用量。
資料融合與資料隱私保護並存,催生多方安全計金融行業是資料密集型產業,已經在多年的發展中積累了大量的各類資料。當前銀行遇到的新挑戰在於針對高淨值人群的傳統銀行服務已趨於飽和。面對同質化競爭,銀行急需從單一依靠線下物理網點渠道向融合數字終端與線上場景轉型。因此,新的資料特別是外部資料和線上資料成為重要的必爭要素。
但在實際業務應用過程中,外部資料並不能輕易獲取。這是因為一是線上場景大多被頭部網際網路公司佔據且已形成生態閉環,無論從商業利益角度或是客戶隱私的角度出發,都不會輕易向銀行共享資料;另一個方案是直接購買第三方資料公司的服務。但近年來該型別公司經常爆出各種問題多爆出資料來源不明,侵犯客戶隱私等事件,業務合規性嚴重存疑。甚至一些公司利用市場優勢,過度採集、使用企業和個人資料,甚至盜賣資料,造成嚴重影響。金融機構需要以技術手段在合法合規的前提下,充分使用資料。
多方安全計算,或者說隱私計算,成為解決這一問題的最佳方式。透過隱私計算讓 “資料孤島互聯”、“資料隱私保護”和“業務發展”三者間取得平衡。
多方安全計算在金融行業有哪些應用場景場景一:多方安全計算應用於跨境電商貿易
跨境電商目前發展勢頭正猛,2019年,我國跨境電商交易規模達10.5億元。即使疫情期間,跨境電商也是逆勢增長。然而,跨境電商支付過程中,面臨交易風險評估難題,貿易背景的真實性比較難核驗。這主要是因為所依賴資料分散在多方,整合難;獲取授權不易(無法穿透),難以滿足央行資料合規監管要求。
為了解決這一問題,雲從科技聯合廣州銀聯網路支付有限公司與工商銀行廣州分行聯合申報的《基於多方安全計算溯源認證的跨境結算服務》創新應用。該應用成功進入廣州第一批金融科技“監管沙盒”試點專案並已經上線。
場景二:信貸風控新模式
一直以來,徵信與風控是金融業管理風險的重要手段。然而,傳統信貸風控的模式和手段正面臨越來越多的難題,比如資料採集範圍侷限、接入門檻高、客戶或關聯方上傳資料積極性低、更新不及時等等,已經成為金融發展的障礙。
而當前資料洩露事件不時發生,讓大資料與個人隱私之間的矛盾變得似乎不可調和,也讓普通公眾對大資料風控行業產生了嚴重的不信任感,彷彿一提到大資料就是要竊取個人隱私,不自覺地將個人資訊洩露與大資料風控嚴重對立。
透過多方安全計算+其它技術手段,讓資料本地採集和留存,多型別資料融合計算,使“資料安全可用,但不可見”,這樣就能將信貸風控模型中的資料分析範圍從銀行自有資料擴充套件至更多外部資料,創造風控新模式的同時,更催生出更多的信貸型別,不僅適用於個人信貸,也適用於企業信貸。
比如上面跨境電商的例子,銀行將跨境電商商戶的資訊整合,應用於這些企業的信貸,將能產生更多的信貸型別。
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雲從科技多方安全計算解決方案已經透過監管沙盒驗證,成功上線,我們有豐富的場景落地能力,專業的技術專家團隊和多年深耕金融行業的經驗,可以與金融機構一起共同打造基於場景的多方安全計算解決方案。