2023金融业隐私计算联合建模技术与应用研究报告

报告总结：金融业隐私计算联合建模技术与应用研究

发展综述与概念探讨

• 联合建模概念：联合建模指的是基于多方数据所有权的数据集合，由一家或多家数据模型构建方联合构建模型的过程。强调“建模”所需数据由多方提供，不一定存在多个构建方。模型泛指对实际问题或客观事物的抽象表达，包括但不限于数学模型、程序模型、数据模型和系统模型。

• 对比分析：与传统联合建模相比，隐私安全联合建模强调在保证各方数据隐私安全的基础上进行模型训练，通过隐私计算技术如同态加密、多方安全计算等实现数据对齐、特征工程、模型训练等过程中的隐私保护。

技术发展历程与驱动力

• 技术发展历程：联合建模技术从萌芽期的密码学理论发展，经过探索期的多方安全计算、混淆电路、零知识证明等概念提出，成长期的可信执行环境、差分隐私、全同态加密的引入，直至发展期的联邦学习和隐私保护机器学习的创新。

• 驱动力分析：

  • 技术驱动：大数据技术进步、算力提升以及分布式机器学习的发展推动了联合建模技术的形成与应用。
  • 业务价值驱动：数字经济背景下，数据融合与保护的需求，促进了隐私计算联合建模技术的发展，旨在解决数据共享、应用与隐私保护之间的矛盾。

应用与技术平台

• 应用分析：报告详细分析了联合建模的分类、特征细分及与其他分类方式的对比，提供了应用场景的详细分析。

• 技术平台参考框架：提出了联合建模通用技术平台的建设目的、技术架构、非功能指标、设计参考以及关键机制等内容，为实际应用提供了框架性指导。

发展与建议

• 当前挑战：指出当前面临的挑战，包括技术与平台层面的问题。
• 发展趋势：预测未来技术与平台的发展趋势，包括技术革新、应用扩展等方向。
• 应用场景展望与建议：对未来应用场景进行了展望，并提出了相应的建议，旨在推动隐私计算联合建模技术的实际应用与创新。

结论

报告全面探讨了金融业隐私计算联合建模技术的理论基础、技术发展、应用实践及未来展望，强调了在确保数据隐私与安全的前提下，如何有效整合多方数据资源，促进数据融合与价值创造。通过详细的分析与建议，为业界提供了宝贵的技术指导与应用策略，旨在推动金融科技领域隐私计算技术的创新发展与应用普及。