隐私计算正从实验室阶段走向生产系统阶段

在“数据作为要素”的顶层设计下，金融行业可以融合多方数据，利用大数据和人工智能，从多维度分析评估企业和个人信用，对防范和管理信贷风险和市场风险，对反欺诈和反洗钱，对保障我国的金融安全和市场稳定，都有着举足轻重的作用。

2020年11月，中国人民银行正式发布《多方安全计算金融应用技术规范》金融行业标准，旨在鼓励相关银行等金融企业使用多方安全计算技术，解决金融数据共享与数据隐私保护之间的难题，更好的发挥数据潜力。2021年3月6日，中国人民银行发布了《金融业数据能力建设指引》，其中第13.2.2工作措施中指出“按照JR/T0196-2020、JR/T0149-2016等，积极运用多方安全计算、标记化等技术，提升数据交换安全性”，旨在为金融机构开展数据工作指明方向、提供依据，鼓励企业使用隐私计算相关技术。

在政策的助推下，隐私计算行业快速发展，已经从理论、实验室阶段发展到生产系统阶段。然而行业中也出现了诸多技术厂商，技术水平参差不齐。这在银行等金融行业客户在选择具体厂商的时候造成了一些阻碍，需要花费大量精力对各家技术进行评价，并且各家评测标准也不统一。因此，行业权威机构的检测与认证成为了厂商、银行等企业的共同诉求。

国家金融科技测评中心（银行卡检测中心）中心作为国家级的评测机构，根据多方计算技术研究情况制定了多方安全计算测试标准，并启动金融行业多方安全计算应用技术测评工作。近日，首批测评工作结束，华控清交信息科技(北京)有限公司、蚂蚁智信（杭州）信息技术有限公司、上海富数科技有限公司等六家企业通过检测。上海富数科技有限公司表示，在此基础上，多方安全计算产品在金融行业的应用还有更多难题需要突破。在具体应用中，发现存在因为使用不同厂商产品而导致彼此之间不能互联的情况。作为大数据应用的关键基础设施，无法互联互通肯定是不行的。不能说A用了一家的产品，B用了另一家产品，那么AB就不能合作了，这样会从一个“数据孤岛问题”，转化为一个“隐私计算技术孤岛问题”。现在的隐私计算，需要一个类似TCP/IP的协议，让各家产品可以互联互通，这就是目前隐私计算技术发展的一个重要问题，亟需解决。