EFI:隱私計算：“解鎖”數據要素流通難題

來源：金融時報李國輝

不同歷史時期有著不同的核心生產要素，農業社會的核心生產要素是土地和勞動力，工業社會的核心生產要素是資本、技術與管理，而如今的數字經濟時代，數據成為核心生產要素之一。近期國務院辦公廳印發《要素市場化配置綜合改革試點總體方案》，圍繞土地、勞動力、資本、技術、數據等要素市場化配置改革提出了8個方面任務。

“數據天然是數字經濟的核心要素。但數據不會天然成為生產要素，要解決兩個核心問題才會真正成為生產要素。一是流通，二是確權。”華控清交董事長兼CEO張旭東表示。

英國銀行業監管機構將提出有關發行和持有加密貨幣的規則:金色財經報道，英格蘭銀行審慎政策執行董事Vicky Saporta周一在一次演講中表示，負責監管英國銀行的審慎監管局(PRA)正計劃提出有關發行和持有數字資產的規則。英國正試圖加強其對加密貨幣的態度，包括穩定幣和其他可能對金融穩定構成風險的數字結算資產。一旦《金融服務和市場法案》成為法律，當局將有權對該行業進行監管，英國政府目前正在就其監管方式進行咨詢。根據演講文本，受PRA監管的公司的新標準將與其他行業的規則保持一致。[2023/2/28 12:32:56]

《方案》在“探索建立數據要素流通規則”方面中提出了四項任務：完善公共數據開放共享機制；建立健全數據流通交易規則；拓展規范化數據開發利用場景；加強數據安全保護。其中特別提到，探索“原始數據不出域、數據可用不可見”的交易范式，在保護個人隱私和確保數據安全的前提下，分級分類、分步有序推動部分領域數據流通應用。

比特幣全網未確認交易數量為3463筆:金色財經報道，據BTC.com數據顯示，目前比特幣全網未確認交易數量為3463筆，全網算力為228.19 EH/s，24小時交易速率為3.21交易/s，目前全網難度為35.36T，預測下次難度下調6.87%至32.93 T，距離調整還剩6天8小時。[2022/12/29 22:13:09]

數牘科技資深數據安全專家裴超表示，“原始數據不出域、數據可用不可見”的描述正對應著近兩年崛起的隱私計算技術。《方案》的出臺，對于隱私計算及相關產業是一個重大利好信號。

香港科技大學智能網絡系統實驗室主任、副教授、星云Clustar創始人陳凱表示，開展隱私保護計算技術創新與成果應用是落實國家數據要素市場化配置改革要求的有益舉措。

Wanderers完成200萬美元融資，Animoca Brands和GameFi Ventures領投:11月29日消息，Web3媒體、音樂及娛樂品牌Wanderers宣布完成200萬美元種子輪融資，Animoca Brands和GameFi Ventures領投。Wanderers將利用此輪融資資金與Blowfish Studios合作開發一款視頻游戲，預計2024年發布。Animoca Brands和GameFi Ventures將擔任其代幣經濟顧問。[2022/11/29 21:09:07]

實現“數據不動價值動”

“傳統的公開數據搜集、原始數據共享等都是廣義上的數據融合方式，但這些傳統融合方式在應用場景、隱私保護等方面存在一定的局限性。”陳凱說。對于這一問題，張旭東表示，傳統的信息共享的方法是基于明文數據；而明文數據一旦被看見就會泄露具體信息，難以限制其用途和用量，難以厘清“責、權、利”；這導致了明文數據難以通過供需關系定價，難以大規模市場流通。

DeFi協議總鎖倉量達750.8億美元，24小時內漲3%:金色財經報道，據DefiLlama數據顯示，DeFi協議總鎖倉量（TVL）達到750.8億美元，24小時漲幅為3%。TVL排名前五分別為MakerDAO（78.4億美元）、AAVE（62.8億美元）、Curve（51.1億美元）、Uniswap（49.8億美元）、Lido（49.4億美元）。[2022/6/24 1:29:34]

以金融業為例，陳凱認為，金融業作為數據密集型行業，其產生和使用的各類金融數據與客戶信用水平、資產財產狀況等高度相關，涉及消費者個人隱私，如何在確保安全合規的前提下加強融合應用歷來是一個兩難問題。

張旭東提出，數據的價值，一方面在于其可見的信息價值；另一方面在于其參與計算得出的結果價值，即其計算價值。在大數據、人工智能得以廣泛應用的今天，數據的價值被更多的地體現在其計算價值上。

隨著科技的進步，依托多方安全計算、聯邦學習等隱私計算技術，探索實現“數據可用不可見，數據不動價值動”的數據流通交易新范式，成為數據融合創新的新途徑、新方向。所謂隱私計算，是一種由兩個或多個參與方聯合計算的技術和系統，參與方在不泄露各自數據的前提下通過協作對他們的數據進行聯合機器學習和聯合分析。在隱私計算框架下，參與方的數據不出本地，在保護數據安全的同時實現多源數據跨域合作，可以破解數據保護與融合應用難題。

落地金融風控等場景

近期，人民銀行發布的《金融科技發展規劃》提到，在技術方面，積極應用多方安全計算、聯邦學習、差分隱私、聯盟鏈等技術，探索建立跨主體數據安全隱私計算平臺，在保障原始數據不出域前提下規范開展數據共享應用，確保數據交互安全、使用合規、范圍可控，實現數據可用不可見、數據不動價值動。

裴超介紹說，2021年，隱私計算已經在通信、金融、政務等場景尤其是關鍵基礎設施行業開展了探索和實踐，一些銀行、運營商都進行了立項招標。

根據中國工商銀行金融科技研究院協同華控清交共同編寫的《隱私計算推動金融業數據生態建設》白皮書，國內隱私計算金融應用領先國際。我國互聯網企業、科技公司及金融機構近年來相繼研發多款成型隱私計算產品，相關產品呈現平臺化發展趨勢，技術組合應用日益明顯。國內示范場景已包含授信風控、產品營銷、移動支付人臉識別、跨境結算、反洗錢等。

以銀行業為例，風控一直是銀行業務運營的一個重要任務。近年來，銀行業一直在探索如何在充分保障用戶隱私和數據安全的前提下，將高價值數據應用于智能風控業務場景，建設風控模型精細化、用戶畫像精準化的智能風控能力。

陳凱介紹說，傳統風控方式通常采用的是評分卡模型和規則引擎等“強特征”進行風險評分，效率比較低，覆蓋范圍也比較小。而利用隱私保護計算技術，銀行便能合規、安全地引入更多維度的數據優化迭代風控模型，構建貸前價值成長、貸中數字信用及貸后風險預警的全生命周期風控模型，更好地實現精準風控。

來源：金色財經

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