隐私计算：“解锁”数据要素流通难题
2022-01-18 14:42:25

不同历史时期有(yǒu)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(lǐ)，而如今的数字经济时代，数据成為(wèi)核心生产要素之一。近期國(guó)務(wù)院办公厅印发《要素市场化配置综合改革试点总體(tǐ)方案》（以下简称《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个方面任務(wù)。

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

《方案》在“探索建立数据要素流通规则”方面中提出了四项任務(wù)：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(yòng)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(kě)用(yòng)不可(kě)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(fēn)级分(fēn)类、分(fēn)步有(yǒu)序推动部分(fēn)领域数据流通应用(yòng)。

数牍科(kē)技资深数据安全专家裴超表示，“原始数据不出域、数据可(kě)用(yòng)不可(kě)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。

香港科(kē)技大學(xué)智能(néng)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(xīn)与成果应用(yòng)是落实國(guó)家数据要素市场化配置改革要求的有(yǒu)益举措。

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(yòng)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(wén)数据；而明文(wén)数据一旦被看见就会泄露具體(tǐ)信息，难以限制其用(yòng)途和用(yòng)量，难以厘清“责、权、利”；这导致了明文(wén)数据难以通过供需关系定价，难以大规模市场流通。

以金融业為(wèi)例，陈凯认為(wèi)，金融业作為(wèi)数据密集型行业，其产生和使用(yòng)的各类金融数据与客户信用(yòng)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(yòng)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(kě)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(néng)得以广泛应用(yòng)的今天，数据的价值被更多(duō)的地體(tǐ)现在其计算价值上。

随着科(kē)技的进步，依托多(duō)方安全计算、联邦學(xué)习等隐私计算技术，探索实现 “数据可(kě)用(yòng)不可(kě)见，数据不动价值动”的数据流通交易新(xīn)范式，成為(wèi)数据融合创新(xīn)的新(xīn)途径、新(xīn)方向。所谓隐私计算，是一种由两个或多(duō)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(tā)们的数据进行联合机器學(xué)习和联合分(fēn)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(duō)源数据跨域合作，可(kě)以破解数据保护与融合应用(yòng)难题。

落地金融风控等场景

近期，人民(mín)银行发布的《金融科(kē)技发展规划（2022—2025年）》提到，在技术方面，积极应用(yòng)多(duō)方安全计算、联邦學(xué)习、差分(fēn)隐私、联盟链等技术，探索建立跨主體(tǐ)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(yòng)，确保数据交互安全、使用(yòng)合规、范围可(kě)控，实现数据可(kě)用(yòng)不可(kě)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、政務(wù)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(shāng)都进行了立项招标。

根据中國(guó)工商(shāng)银行金融科(kē)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，國(guó)内隐私计算金融应用(yòng)领先國(guó)际。我國(guó)互联网企业、科(kē)技公司及金融机构近年来相继研发多(duō)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(yòng)日益明显。國(guó)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、反洗钱等。

以银行业為(wèi)例，风控一直是银行业務(wù)运营的一个重要任務(wù)。近年来，银行业一直在探索如何在充分(fēn)保障用(yòng)户隐私和数据安全的前提下，将高价值数据应用(yòng)于智能(néng)风控业務(wù)场景，建设风控模型精细化、用(yòng)户画像精准化的智能(néng)风控能(néng)力。

陈凯介绍说，传统风控方式通常采用(yòng)的是评分(fēn)卡模型和规则引擎等“强特征”进行风险评分(fēn)，效率比较低，覆盖范围也比较小(xiǎo)。而利用(yòng)隐私保护计算技术，银行便能(néng)合规、安全地引入更多(duō)维度的数据优化迭代风控模型，构建贷前价值成長(cháng)、贷中数字信用(yòng)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。