数据是新时代的重要战略资源，随着金融行业的数字化转型进入快车道，数据挖掘和数据治理能力也成为了金融机构的核心竞争力。由于目前数据的权属界定尚不清晰、“数据烟囱”问题的普遍存在，导致金融机构“不愿、不敢、不能”共享数据，数据价值无法得到充分发挥。在这种情况下，隐私计算通过提供安全、高效的的数据协作新模式，逐渐成为金融机构探索数据价值释放的新举措。
3月26日，在《华夏时报》主办的“数据智能重塑金融：2022金融大数据论坛”上，瑞莱智慧RealAI数据科学负责人聂春祺发表了主题为《构建企业级隐私计算基础设施，释放数据价值》的演讲，深入介绍隐私计算在金融行业的重要作用，以及分享了面对隐私计算在金融业的落地应用难题，瑞莱智慧的破局之道。
解决“小数据”难题，隐私计算机会与挑战并存
在这个万物智能的时代，数据已成为金融业的基本业务单元和重要资产，数据经营能力更是成为了金融机构的关键能力。聂春祺表示，数字化转型的本质就是数据的积累、挖掘和价值释放，但目前数据的权属界定尚不清晰，一旦共享可能导致资产流失，因此，企业宁愿将其“束之高阁”，而且随着《数据安全法》、《个人信息保护法》的陆续实施，合规监管要求趋严，加上存在技术壁垒，更是导致金融机构“不愿、不敢、不能”共享数据，拥有与收集到的数据只是“小数据”，海量数据散落在众多机构和信息系统中，形成了“数据烟囱”，价值无法得到充分发挥。
隐私计算似乎是破解这些问题的方法。近年来，隐私计算行业发展火热，它能够让数据“可用不可见”，使得数据可以依法合规的共享和融合应用，因此越来越受到业界关注。但这一技术的规模化应用，仍然面临着生态、性能、安全、应用等多个方面的挑战。
聂春祺介绍说，目前市场上隐私计算产品众多，但大多自成生态，且产品之间的底层协议与上层交互均互不相通，导致“平台孤岛”问题纷纷出现。且隐私计算涉及大量通信与密文运算，高昂的计算和通信代价往往容易导致其性能远差于传统本地算法，另外，在信息传输过程中也缺乏有效的审计手段，存在协议不透明的问题，安全性难以保证。另外，从实际需求来看，用户往往需要业务场景与数据生态相结合的整体解决方案，但很多隐私计算技术服务商不具备数据链接能力，无法提供开箱即用的数据源和落地方案，导致应用成本和难度也大幅增加。
破局落地之困，隐私计算助力金融数智化升级
如何应对这些挑战？聂春祺表示，瑞莱智慧的企业级隐私计算平台Real Secure在生态、性能、安全、应用能方面都找到了解决办法。
在兼容性方面，平台通过多层解耦，以产品集成与模块嵌入的方式提升互通性，同时基于联邦AI编译器，在算子层以底层数据流图的方式实现自动编译。在性能方面，平台创新性地实现了“全同态加密”，通过编译器驱动高效加密算法优化，实现领先业内平均水平数十倍的性能提升；在安全方面，瑞莱智慧基于平台构建可论证的“事前”、事中”、“事后”安全体系，提供全方位安全评估验证。
在生态方面，瑞莱智慧搭建了多维度数据生态，无需额外开发对接，用户可快速接入消费、运营商、支付、互联网行为等数十类外部数据；在应用方面，瑞莱智慧提供场景化建模服务，助力机构安全高效完成联合风控、联合营销等跨机构数据合作任务，驱动业务增长。同时，瑞莱智慧还和中伦律师事务所达成了战略合作，确保所有隐私计算项目依法合规进行。
金融业是瑞莱智慧关注的重点领域，目前瑞莱智慧已与工商银行、建设银行、浦发银行、中原银行等数十余家金融机构达成了合作，助力数智化升级。聂春祺介绍说，在与某银行合作的营销场景的高价值客户识别案例中，瑞莱智慧通过部署的隐私计算平台，协助客户引入了多方数据源，又通过联合建模识别了大量高价值的存量用户，大幅提高营销响应率。在某信贷风控场景中，通过客户的底层标签与数据源开放的底层特征数据进行纵向联邦定制建模，在不泄漏双方数据隐私的情况下构建定制化信用评分模型，有效降低了信贷不良率。
随着金融业迎来数智融合应用的加速探索期，隐私计算技术作为业界广泛探索的新方向，将能够极大促进金融业安全释放数据价值，帮助金融机构构建数据要素时代的全新竞争力。瑞莱智慧也将持续深耕隐私计算业务，深化场景的实践和落地能力，进一步协助推动金融行业数智化转型升级。
