工行隐私计算发展现状与展望
第一章概述
随着数字经济发展，数据要素价值凸显，国家政策大力支持数据流通与数字经济建设。隐私计算技术融合密码学、AI等领域，主要应用于金融、政务等行业，工商银行为主要阵地，应用于营销、风控等场景。工商银行通过建设企业级隐私计算平台，创新“数据可用不可见，数据不动模型动”机制，解决数据安全流通难题。
第二章工行隐私计算发展现状
(一)基本情况介绍
工商银行自2020年启动隐私计算研究，建成以多方安全计算、联邦学习等技术为基础的平台，覆盖营销、风控等场景，支持数据合作模式创新与系统研发。同时开展可信安全技术研究，为跨领域数据合作进行技术布局。
(二)重点工作及成果
- 平台能力建设：建成隐私求交、隐匿查询等企业级平台，具备服务标准化、高效对接、全流程自动化和高性能计算能力，满足银行业典型应用需求。
- 业务场景落地及行业影响：累计实施30+个数据合作业务场景，获评信通院、工信部等多个奖项。在普惠金融方面，商贷产品取得显著增长；在同业数据共享方面，探索建立银行间行业示范应用；在集团数据打通方面，完善客户画像；在风控方面，提升主动防、智能控能力。
此外，工商银行积极参与隐私计算国家标准与行业标准的编制，参与编制10余项标准及20余项研究课题。
第三章工行隐私计算应用案例
(一)银行同业间隐匿查询数据共享案例
通过隐私计算技术搭建银行间数据共享平台，在保障数据隐私前提下，实现跨行资金流水验真查询，辅助银行开展信贷风控，促进银行间数据安全共享协作创新。
(二)科创企业评分授信
利用多方安全计算技术，挖掘地方政务企业数据资产，拓宽企业评价维度，创新贷款精准授信模式，构建基于多源数据的对公服务新模式。
(三)银联数据合作联合建模案例
通过纵向联邦学习技术，联合银联与商业银行数据构建商户贷款违约评分模型，支持“商贷”产品的目标客户筛选和自动审批，提升普惠信贷服务规模与小微企业融资效率。
第四章总结与展望
隐私计算技术作为保障数据安全流通的关键技术，在政策利好下持续发展，技术体系完善，应用场景丰富。工商银行通过深度融合外部数据，推动运营提升、对客服务等方面的智能化变革，助力银行安全合规地挖掘数据要素价值。未来，隐私计算软硬件方案将不断完善，技术路线将进一步融合，同业及行业间将共建数据要素流通基础生态，促进数据价值释放。
