GDP:隐私计算：“解锁”数据要素流通难题_SAN

来源：金融时报李国辉

不同历史时期有着不同的核心生产要素，农业社会的核心生产要素是土地和劳动力，工业社会的核心生产要素是资本、技术与管理，而如今的数字经济时代，数据成为核心生产要素之一。近期国务院办公厅印发《要素市场化配置综合改革试点总体方案》，围绕土地、劳动力、资本、技术、数据等要素市场化配置改革提出了8个方面任务。

“数据天然是数字经济的核心要素。但数据不会天然成为生产要素，要解决两个核心问题才会真正成为生产要素。一是流通，二是确权。”华控清交董事长兼CEO张旭东表示。

中国电信贺伟：区块链与隐私计算技术已作为并重的技术创新与应用方向:9月27日消息，2021中国科创企业首席技术官合作交流会9月25日在北京召开，交流会以技术引领科创未来为主题。中国电信翼支付区块链研究院院长贺伟在对话环节进行了分享。贺伟表示，翼支付历来高度重视数据安全与隐私保护，自成立区块链研究院以来，我们把区块链和隐私计算技术作为解决数据合规互通与数据隐私安全保护的重要技术手段。区块链与隐私计算技术已作为并重的技术创新与应用方向，一方面持续强化隐私计算基础平台和区块链BaaS服务平台的研发，另一方面将相关技术快速服务到自身金融产品线以及集团相关基础设施建设之中，同步进行金融科技产品对外输出。[2021/9/27 17:09:26]

《方案》在“探索建立数据要素流通规则”方面中提出了四项任务：完善公共数据开放共享机制；建立健全数据流通交易规则；拓展规范化数据开发利用场景；加强数据安全保护。其中特别提到，探索“原始数据不出域、数据可用不可见”的交易范式，在保护个人隐私和确保数据安全的前提下，分级分类、分步有序推动部分领域数据流通应用。

微众银行区块链战略合作负责人邓伟平：区块链和隐私计算会形成隐私保护、数据治理的综合体系:金色财经现场报道，9月26日，2021区块链服务网络（BSN）全球合作伙伴大会于杭州开幕，会上，微众银行区块链战略合作负责人邓伟平演讲表示，数据要素本身作为生产资料的价值要通过流通发挥出来，在数据孤岛问题严重和法律法规的要求下，需要实现以用户为中心，在保护个人的隐私，且保证数据安全的前提下进行数据共享，价值的交换。从区块链角度来说，区块链是信任的机器，也是分布式共享的帐本，这些帐本形成的共享数据，本身就有隐私保护的需求，所以需要隐私计算的助力。

如果用联邦学习、多方安全计算开展隐私计算，区块链也可以为其提供可信的跨机构协同底座，因此，隐私计算技术跟区块链天然就是一个高度融合的技术。区块链跟隐私计算融合，最终业务上会形成全面的隐私保护和数据治理的综合体系。[2021/9/26 17:08:23]

数牍科技资深数据安全专家裴超表示，“原始数据不出域、数据可用不可见”的描述正对应着近两年崛起的隐私计算技术。《方案》的出台，对于隐私计算及相关产业是一个重大利好信号。

隐私计算AI网络PlatON发布隐私保护计算网络白皮书:隐私计算AI网络PlatON发布隐私保护计算网络白皮书，白皮书中表示PlatON 2.0将采用三层网路架构，分别为共识层、隐私保护计算网络以及AI网络。其中共识层为由节点组成的点对点的区块链网络，可执行智能合约；隐私保护计算网络允许数据节点和计算节点发布数据以及贡献计算能力，并形成一个去中心化的数据、算法和算力的交易市场；AI网络将成为一个独立的自治AI网络，但仍使用共识层的智能合约与计算网络中的算力等。[2021/7/19 1:02:34]

香港科技大学智能网络系统实验室主任、副教授、星云Clustar创始人陈凯表示，开展隐私保护计算技术创新与成果应用是落实国家数据要素市场化配置改革要求的有益举措。

隐私计算公链PlatON元网络Alaya正式启动:金色财经报道，隐私计算公链PlatON元网络Alaya已于今日10点24分正式启动。据介绍，Alaya网络内的原生Token被称为ATP，ATP不设硬顶，分为初始发行和增发。所有ATP将全部用于激励生态参与者，以促进Alaya网络生态和社区的蓬勃发展。ATP不具备初始价格，仅作为Alaya网络当中，分布式基础设施和服务调用的度量衡。[2020/10/24]

实现“数据不动价值动”

“传统的公开数据搜集、原始数据共享等都是广义上的数据融合方式，但这些传统融合方式在应用场景、隐私保护等方面存在一定的局限性。”陈凯说。对于这一问题，张旭东表示，传统的信息共享的方法是基于明文数据；而明文数据一旦被看见就会泄露具体信息，难以限制其用途和用量，难以厘清“责、权、利”；这导致了明文数据难以通过供需关系定价，难以大规模市场流通。

以金融业为例，陈凯认为，金融业作为数据密集型行业，其产生和使用的各类金融数据与客户信用水平、资产财产状况等高度相关，涉及消费者个人隐私，如何在确保安全合规的前提下加强融合应用历来是一个两难问题。

张旭东提出，数据的价值，一方面在于其可见的信息价值；另一方面在于其参与计算得出的结果价值，即其计算价值。在大数据、人工智能得以广泛应用的今天，数据的价值被更多的地体现在其计算价值上。

随着科技的进步，依托多方安全计算、联邦学习等隐私计算技术，探索实现“数据可用不可见，数据不动价值动”的数据流通交易新范式，成为数据融合创新的新途径、新方向。所谓隐私计算，是一种由两个或多个参与方联合计算的技术和系统，参与方在不泄露各自数据的前提下通过协作对他们的数据进行联合机器学习和联合分析。在隐私计算框架下，参与方的数据不出本地，在保护数据安全的同时实现多源数据跨域合作，可以破解数据保护与融合应用难题。

落地金融风控等场景

近期，人民银行发布的《金融科技发展规划》提到，在技术方面，积极应用多方安全计算、联邦学习、差分隐私、联盟链等技术，探索建立跨主体数据安全隐私计算平台，在保障原始数据不出域前提下规范开展数据共享应用，确保数据交互安全、使用合规、范围可控，实现数据可用不可见、数据不动价值动。

裴超介绍说，2021年，隐私计算已经在通信、金融、政务等场景尤其是关键基础设施行业开展了探索和实践，一些银行、运营商都进行了立项招标。

根据中国工商银行金融科技研究院协同华控清交共同编写的《隐私计算推动金融业数据生态建设》白皮书，国内隐私计算金融应用领先国际。我国互联网企业、科技公司及金融机构近年来相继研发多款成型隐私计算产品，相关产品呈现平台化发展趋势，技术组合应用日益明显。国内示范场景已包含授信风控、产品营销、移动支付人脸识别、跨境结算、反等。

以银行业为例，风控一直是银行业务运营的一个重要任务。近年来，银行业一直在探索如何在充分保障用户隐私和数据安全的前提下，将高价值数据应用于智能风控业务场景，建设风控模型精细化、用户画像精准化的智能风控能力。

陈凯介绍说，传统风控方式通常采用的是评分卡模型和规则引擎等“强特征”进行风险评分，效率比较低，覆盖范围也比较小。而利用隐私保护计算技术，银行便能合规、安全地引入更多维度的数据优化迭代风控模型，构建贷前价值成长、贷中数字信用及贷后风险预警的全生命周期风控模型，更好地实现精准风控。

来源：金色财经

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