王雪 李武璐 李原 何林芳 劉春偉 李思思

(建信金融科技有限責(zé)任公司極速工場(chǎng)，北京 100034)

0 引言

根據(jù)國(guó)務(wù)院的定義，普惠金融是指立足機(jī)會(huì)平等要求和商業(yè)可持續(xù)原則，以可負(fù)擔(dān)的成本為有金融服務(wù)需求的社會(huì)各階層和群體提供適當(dāng)、有效的金融服務(wù)[1]。因此，包括小微企業(yè)、農(nóng)民、城鎮(zhèn)低收入人群、貧困人群和殘疾人、老年人等在內(nèi)的特殊群體都是我國(guó)普惠金融的重要服務(wù)對(duì)象，尤其是在新冠肺炎疫情沖擊下，大量小微企業(yè)、個(gè)體工商戶及新型農(nóng)業(yè)主體出現(xiàn)現(xiàn)金流緊張，金融資源配置仍存在不合理不平衡不充分的情況。因此，國(guó)家大力倡導(dǎo)“深化金融供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革，增強(qiáng)金融普惠性”，中國(guó)銀行保險(xiǎn)監(jiān)督管理委員會(huì)也對(duì)商業(yè)銀行的普惠貸款業(yè)務(wù)提出了“兩增兩控”目標(biāo)[2]。同時(shí)，金融系統(tǒng)為堅(jiān)決貫徹黨中央、國(guó)務(wù)院決策部署，強(qiáng)化穩(wěn)企業(yè)保就業(yè)金融支持，致力于實(shí)現(xiàn)中小微企業(yè)融資量增、面擴(kuò)、價(jià)降、提質(zhì)，滿足小微企業(yè)、高新技術(shù)企業(yè)、新型農(nóng)業(yè)主體的合理融資需求，為我國(guó)實(shí)體經(jīng)濟(jì)進(jìn)一步恢復(fù)發(fā)展提供有力支撐，在國(guó)家和市場(chǎng)的雙重需求之下，普惠金融業(yè)務(wù)成為各商業(yè)銀行的重要發(fā)力點(diǎn)。

普惠金融業(yè)務(wù)的開展，金融機(jī)構(gòu)面臨最核心的挑戰(zhàn)在于：一是風(fēng)險(xiǎn)管控上，小微企業(yè)、個(gè)體工商戶、新型農(nóng)業(yè)主體受大環(huán)境影響較大，經(jīng)營(yíng)不穩(wěn)定，缺乏有效抵質(zhì)押物，同時(shí)缺乏標(biāo)準(zhǔn)的可用于信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)的信息，各類信息分散于社會(huì)各個(gè)層面；二是經(jīng)營(yíng)成本管控上，相較大型企業(yè)，小微企業(yè)、個(gè)體工商戶、新型農(nóng)業(yè)主體貸款需求更加小額分散，且經(jīng)營(yíng)規(guī)范化較低，財(cái)務(wù)制度不健全，人員結(jié)構(gòu)不穩(wěn)定，獲客與運(yùn)營(yíng)成本更高。因此，加速釋放數(shù)據(jù)要素潛力、賦能普惠金融發(fā)展就成為了重中之重。

1 多源數(shù)據(jù)融合對(duì)于普惠金融發(fā)展的作用和意義

小微企業(yè)及個(gè)體工商戶作為我國(guó)經(jīng)濟(jì)的“毛細(xì)血管”，在GDP、稅收、技術(shù)創(chuàng)新和就業(yè)方面有顯著貢獻(xiàn)。新型農(nóng)業(yè)主體作為我國(guó)鄉(xiāng)村振興的“主力軍”，在推動(dòng)城鄉(xiāng)區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展，不斷優(yōu)化經(jīng)濟(jì)布局方面作出了突出貢獻(xiàn)[3]。普惠金融作為小微企業(yè)、個(gè)體工商戶、新型農(nóng)業(yè)主體融資的重要手段，需要繼續(xù)加強(qiáng)信貸投放，繼續(xù)執(zhí)行貸款延期還本付息和信用貸款支持政策，控制其綜合融資成本。當(dāng)前，普惠金融常見的業(yè)務(wù)開展模式主要為依靠單類外部數(shù)據(jù)的線上貸款的模式。該模式為依賴稅務(wù)、電力、保單等具有經(jīng)營(yíng)、金融屬性的數(shù)據(jù)，通過流程再造、集約經(jīng)營(yíng)，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)線上一站式辦理的模式。此種模式依賴的數(shù)據(jù)源單一，數(shù)據(jù)對(duì)接相對(duì)容易，但是存在數(shù)據(jù)缺失或者失真導(dǎo)致的風(fēng)險(xiǎn)，同時(shí)該模式下資金用途也難以管控。另外，有逐步發(fā)展出的場(chǎng)景化普惠金融，主要圍繞“衣食住行養(yǎng)醫(yī)”等民生場(chǎng)景，從源頭核心嵌入產(chǎn)業(yè)鏈，依托產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)實(shí)現(xiàn)線上批量化獲客。這類模式可以有效管控資金用途控制風(fēng)險(xiǎn)。無論哪種線上業(yè)務(wù)的開展，都需要多源的外部數(shù)據(jù)，如政務(wù)數(shù)據(jù)、各類行業(yè)產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)、各類經(jīng)營(yíng)主體數(shù)據(jù)等。

隨著國(guó)務(wù)院將數(shù)據(jù)納入第五大生產(chǎn)要素的改革方向和相關(guān)體制機(jī)制建設(shè)的不斷落地[4]，數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)相關(guān)法規(guī)政策的不斷趨嚴(yán)，出于安全、隱私、合規(guī)方面的限制，機(jī)構(gòu)間難以對(duì)各方數(shù)據(jù)進(jìn)行有效融合與利用，因此產(chǎn)生了日益嚴(yán)重的“數(shù)據(jù)孤島”問題，造成了各方的數(shù)據(jù)資源和價(jià)值無法充分被發(fā)掘的現(xiàn)狀。為了解決在數(shù)據(jù)安全隱私前提下的數(shù)據(jù)融合與價(jià)值發(fā)掘問題，隱私保護(hù)計(jì)算技術(shù)提供了新的信息共享方式，也逐漸受到各方的關(guān)注，先后出現(xiàn)了聯(lián)邦學(xué)習(xí)、多方安全計(jì)算、可信執(zhí)行環(huán)境、差分隱私等技術(shù)路線，為多方數(shù)據(jù)搭建安全融合通道，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)不出管理域，可用不可見[5]，有助于在保護(hù)各方數(shù)據(jù)隱私，確保業(yè)務(wù)在合法合規(guī)的前提下進(jìn)行數(shù)據(jù)隱私融合計(jì)算，保障數(shù)據(jù)安全隱私，提升數(shù)據(jù)應(yīng)用能力與效率。

2 隱私計(jì)算技術(shù)在普惠金融領(lǐng)域的應(yīng)用場(chǎng)景與實(shí)踐分析

隱私計(jì)算技術(shù)主要是通過對(duì)交互的標(biāo)簽、特征、梯度等數(shù)據(jù)進(jìn)行密碼學(xué)處理，保證密文接收方或外部第三方無法恢復(fù)明文，同時(shí)直接基于密文進(jìn)行計(jì)算并獲得正確的計(jì)算結(jié)果，從而達(dá)到各參與方無需共享數(shù)據(jù)資源即可達(dá)成相關(guān)目的。從2019年開始，隱私計(jì)算技術(shù)便開始嘗試應(yīng)用于小微企業(yè)、個(gè)體工商戶、新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)主體的普惠金融服務(wù)領(lǐng)域當(dāng)中。金融機(jī)構(gòu)作為普惠金融業(yè)務(wù)的提供方也是實(shí)際場(chǎng)景的應(yīng)用方，業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)主要覆蓋獲客、申請(qǐng)、準(zhǔn)入、授信、監(jiān)控、催收、處置等全流程，需要融合多方外部數(shù)據(jù)加強(qiáng)在精準(zhǔn)營(yíng)銷、欺詐監(jiān)測(cè)、風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控等典型應(yīng)用場(chǎng)景方面的實(shí)踐，進(jìn)而提升模型和策略的應(yīng)用效果，改善普惠金融服務(wù)的成本、效率和體驗(yàn)等。下面針對(duì)具體應(yīng)用場(chǎng)景實(shí)踐展開論述。

2.1 精準(zhǔn)營(yíng)銷

近年來，隨著普惠金融產(chǎn)品逐步線上化，營(yíng)銷業(yè)務(wù)也步入了智能時(shí)代，普惠金融所涉及的客群金融交易活躍，金融需求多樣，而在實(shí)際營(yíng)銷中可直接獲取數(shù)據(jù)維度不豐富、關(guān)聯(lián)企業(yè)間數(shù)據(jù)未打通，導(dǎo)致金融機(jī)構(gòu)無法精準(zhǔn)篩選客戶并提供滿足客戶需求的產(chǎn)品，因此需要引入外部數(shù)據(jù)開發(fā)智能化營(yíng)銷模型，促進(jìn)客戶價(jià)值挖掘提升。

針對(duì)以上痛點(diǎn)，目前金融機(jī)構(gòu)在逐步探索集團(tuán)內(nèi)部的營(yíng)銷推廣，并與地方政府機(jī)構(gòu)合作，結(jié)合自身獲取的金融屬性相關(guān)數(shù)據(jù)，融合地方轄區(qū)企業(yè)的經(jīng)營(yíng)、司法、稅務(wù)等信息，進(jìn)一步豐富銀行客戶標(biāo)簽維度，合理定位客群，節(jié)省營(yíng)銷成本(見圖1)。由于地方政務(wù)數(shù)據(jù)中包含轄區(qū)全量企業(yè)信息，能夠覆蓋銀行普惠金融業(yè)務(wù)營(yíng)銷的客群，且與銀行方獲取的企業(yè)特征方面重疊度不高，因此目前金融機(jī)構(gòu)在具體實(shí)踐中通過與地方政府大數(shù)據(jù)中心合作，融合企業(yè)基本信息、征信信息、社保及公積金繳費(fèi)信息、納稅信息、水電氣使用信息等首先建立近400 個(gè)企業(yè)特征標(biāo)簽，進(jìn)而通過單變量回歸進(jìn)行初篩，再通過業(yè)務(wù)含義及變量相關(guān)性進(jìn)行進(jìn)一步篩選，最終形成特征短清單后使用縱向聯(lián)邦學(xué)習(xí)的方法[6]開展智能營(yíng)銷模型訓(xùn)練和預(yù)測(cè)，捕捉不同類別企業(yè)的偏好特征，豐富了普惠金融客群特征的同時(shí)也定位了目標(biāo)企業(yè)，最終達(dá)成為相應(yīng)企業(yè)提供適配普惠金融產(chǎn)品的重點(diǎn)營(yíng)銷目的，助力客戶業(yè)務(wù)價(jià)值提升，在實(shí)際營(yíng)銷中針對(duì)經(jīng)營(yíng)情況適中的企業(yè)響應(yīng)率相比單邊模型提升約15%～20%，模型區(qū)分度AUC和KS等指標(biāo)提升約5%～10%。

精準(zhǔn)營(yíng)銷作為隱私計(jì)算技術(shù)的重要應(yīng)用場(chǎng)景，其在集團(tuán)內(nèi)、區(qū)域內(nèi)的應(yīng)用價(jià)值逐步顯現(xiàn)，通過多方數(shù)據(jù)融合建模可以深度挖掘企業(yè)特點(diǎn)，設(shè)計(jì)創(chuàng)新信貸、委托貸款、政府貼息等專項(xiàng)金融產(chǎn)品；通過精準(zhǔn)營(yíng)銷手段為相關(guān)主體提供專項(xiàng)資金扶持，支持當(dāng)?shù)卣珳?zhǔn)落實(shí)國(guó)家信貸投放政策，大大降低信息不對(duì)稱的成本，實(shí)現(xiàn)各方多贏的聯(lián)合營(yíng)銷目的，以此促進(jìn)產(chǎn)業(yè)鏈延伸、價(jià)值鏈提升、供應(yīng)鏈貫通，建立解決普惠金融相關(guān)主體融資難問題的長(zhǎng)效機(jī)制，推動(dòng)業(yè)務(wù)良性健康發(fā)展，實(shí)現(xiàn)穩(wěn)增長(zhǎng)、促就業(yè)、保民生的總體目標(biāo)。

2.2 欺詐監(jiān)測(cè)

近年來，隨著大數(shù)據(jù)、人工智能、云計(jì)算、區(qū)塊鏈等新技術(shù)在金融機(jī)構(gòu)領(lǐng)域的應(yīng)用，既為銀行各項(xiàng)業(yè)務(wù)帶來了重大轉(zhuǎn)型，逐漸提升了普及度，同時(shí)也催生了欺詐產(chǎn)業(yè)鏈，線上與線下模式交融，傳統(tǒng)和新型手法融合滲透，導(dǎo)致金融機(jī)構(gòu)在普惠金融領(lǐng)域反欺詐面臨的形勢(shì)復(fù)雜嚴(yán)峻。當(dāng)前，金融機(jī)構(gòu)業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)中面臨的外部欺詐涉及的業(yè)務(wù)領(lǐng)域主要可以分為信貸欺詐和賬戶欺詐兩類。信貸欺詐以騙取銀行貸款及信用卡授信為主，主要風(fēng)險(xiǎn)為銀行信貸資金損失；賬戶欺詐以涉賭涉詐等違規(guī)、異常賬戶支付交易等為主，主要風(fēng)險(xiǎn)為客戶自有資金損失、監(jiān)管合規(guī)處罰。目前，金融機(jī)構(gòu)在欺詐監(jiān)測(cè)方面主要面臨的痛點(diǎn)呈現(xiàn)為兩個(gè)方面：一是欺詐涉及的業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)和機(jī)構(gòu)較多，各機(jī)構(gòu)間數(shù)據(jù)缺少有效融合應(yīng)用，很難形成鏈條對(duì)欺詐行為進(jìn)行追溯；二是欺詐具有團(tuán)伙性和高對(duì)抗性，對(duì)反欺詐策略迭代要求較高。

針對(duì)以上兩方面痛點(diǎn)，基于欺詐風(fēng)險(xiǎn)共治的“生態(tài)圈”，目前金融機(jī)構(gòu)在逐步探索利用隱私計(jì)算技術(shù)融合運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)、社交數(shù)據(jù)、黑灰名單數(shù)據(jù)等，一方面通過隱匿查詢技術(shù)獲取工商、司法黑灰名單等信息融入規(guī)則引擎以豐富欺詐策略的應(yīng)用效果；另一方面通過聯(lián)邦學(xué)習(xí)構(gòu)建反欺詐模型，整合異常交易和交互行為信息提升欺詐識(shí)別效果。目前，金融機(jī)構(gòu)在具體實(shí)踐中通過與地方政府大數(shù)據(jù)中心合作，融合企業(yè)基本信息、吊銷及注銷信息、失信信息、涉案信息、社保及公積金繳費(fèi)異常信息、納稅異常信息、水電氣使用異常信息、企業(yè)異常名錄信息等，采用聯(lián)邦學(xué)習(xí)集成樹Secureboost算法通過訓(xùn)練進(jìn)行自我學(xué)習(xí)集成10～20棵樹，并不斷迭代計(jì)算每一個(gè)子項(xiàng)的權(quán)重值，將已知的欺詐信息和未知的風(fēng)險(xiǎn)信息有效聯(lián)系起來并支持動(dòng)態(tài)調(diào)整，從而主動(dòng)發(fā)現(xiàn)潛在的欺詐風(fēng)險(xiǎn)。嘗試的聯(lián)合模型最終得到黑樣本的覆蓋率和準(zhǔn)確率相比單方建模均有約8%～25%的提升，達(dá)成了為筑牢“反欺詐”防火墻添磚加瓦的目的，同時(shí)具有較高的社會(huì)經(jīng)濟(jì)效益(見圖2)。

欺詐監(jiān)測(cè)作為隱私計(jì)算技術(shù)的典型應(yīng)用場(chǎng)景，經(jīng)濟(jì)意義和社會(huì)價(jià)值凸顯。利用隱私計(jì)算技術(shù)融合多方數(shù)據(jù)，促進(jìn)了銀行機(jī)構(gòu)之間、銀行機(jī)構(gòu)與社會(huì)公共管理部門之間的反欺詐協(xié)作機(jī)制，在電信欺詐、盜刷、騙貸、虛假交易、薅羊毛等多個(gè)特定場(chǎng)景中進(jìn)一步挖掘典型欺詐特征，找尋潛在疑似欺詐用戶，提高欺詐偵測(cè)識(shí)別能力，從而及時(shí)制止重大風(fēng)險(xiǎn)事件的發(fā)生，挽回經(jīng)濟(jì)損失，為促進(jìn)社會(huì)和諧穩(wěn)定保駕護(hù)航。

2.3 風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控

隨著金融機(jī)構(gòu)對(duì)信貸業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管控維度的提升，存量數(shù)據(jù)無法滿足當(dāng)前的場(chǎng)景需求，需要引入多方外部數(shù)據(jù)利用前瞻性數(shù)字技術(shù)開發(fā)融合模型，從而深度賦能小微企業(yè)、個(gè)體工商戶、新型農(nóng)業(yè)主體等普惠金融業(yè)務(wù)主要客群，逐步構(gòu)建符合客群特定屬性特征的智慧風(fēng)控體系，推動(dòng)金融改革創(chuàng)新與經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型升級(jí)互促共進(jìn)。目前，金融機(jī)構(gòu)在風(fēng)控方面的痛點(diǎn)主要體現(xiàn)在以下兩個(gè)方面：一方面，金融機(jī)構(gòu)傳統(tǒng)的評(píng)分卡模型對(duì)于普惠金融業(yè)務(wù)客群普遍存在數(shù)據(jù)維度缺乏、數(shù)據(jù)量較少等情況，而隨著實(shí)際金融產(chǎn)品及渠道的不斷豐富，客戶在金融機(jī)構(gòu)內(nèi)留存的金融業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)難以滿足新的風(fēng)控需求；另一方面，在聯(lián)合外部數(shù)據(jù)優(yōu)化當(dāng)前風(fēng)控模型的過程中，出于不同機(jī)構(gòu)間數(shù)據(jù)分散及保護(hù)等多方面原因，金融機(jī)構(gòu)之間以及金融機(jī)構(gòu)與其他行業(yè)機(jī)構(gòu)之間的數(shù)據(jù)融合壁壘較高，“數(shù)據(jù)孤島”現(xiàn)象嚴(yán)重，間接提升了機(jī)構(gòu)之間的數(shù)據(jù)交互難度。

綜合以上兩方面痛點(diǎn)，目前主要開展了以下兩方面工作：一方面基于人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算等創(chuàng)新技術(shù)的賦能提升對(duì)于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、商戶流量等傳統(tǒng)難以分析的場(chǎng)景數(shù)據(jù)的收集；另一方面基于隱私計(jì)算技術(shù)實(shí)現(xiàn)金融機(jī)構(gòu)與多個(gè)數(shù)據(jù)提供方合作，融合多維度數(shù)據(jù)開展聯(lián)合分析，從而實(shí)現(xiàn)風(fēng)控模型效果的優(yōu)化提升。目前，金融機(jī)構(gòu)在具體實(shí)踐中通過與地方政府大數(shù)據(jù)中心合作，聯(lián)合工商、司法、稅務(wù)、公積金、社保等多維度數(shù)據(jù)優(yōu)化提升小微企業(yè)、個(gè)體工商戶的評(píng)分卡模型效果。建模過程首先在多方不公開各自數(shù)據(jù)的前提下確認(rèn)共有的交集用戶，進(jìn)而對(duì)共有樣本的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行特征加工及分箱[7]，通過縱向聯(lián)邦學(xué)習(xí)在不暴露任何原始數(shù)據(jù)及特征分箱結(jié)果的情況下，得到群體WOE和IV等統(tǒng)計(jì)信息，解決特征之間量綱化問題，在隱私的條件下融合多方特征嘗試構(gòu)建邏輯回歸模型以及XGBoost模型以提升區(qū)分效果(見圖3)。最終優(yōu)化后評(píng)分卡模型相比單方建模在AUC和KS等預(yù)測(cè)效果指標(biāo)層面分別提升約5%～10%，能夠更有效、更準(zhǔn)確地識(shí)別高風(fēng)險(xiǎn)客戶，降低違約風(fēng)險(xiǎn)，提升普惠金融的風(fēng)控效果。

風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控作為隱私計(jì)算技術(shù)在金融領(lǐng)域的一個(gè)重要應(yīng)用場(chǎng)景，其應(yīng)用價(jià)值和意義已逐步凸顯，主要體現(xiàn)在以下兩個(gè)方面：一是可以跨機(jī)構(gòu)間數(shù)據(jù)特征價(jià)值的聯(lián)合挖掘，解決單個(gè)機(jī)構(gòu)樣本量有限的問題，形成在相關(guān)場(chǎng)景中的全局認(rèn)知，提升模型精準(zhǔn)度；二是可以在各方原始特征不出域的前提下融合數(shù)據(jù)建立模型，更好地構(gòu)建客戶畫像以分析客戶的綜合情況，交叉驗(yàn)證信息真實(shí)性，偵測(cè)逾期和違約的潛在因素等業(yè)務(wù)背景，形成對(duì)業(yè)務(wù)場(chǎng)景風(fēng)控情況的多維度認(rèn)識(shí)，從而綜合提升金融機(jī)構(gòu)對(duì)信用貸款等產(chǎn)品的風(fēng)控能力和風(fēng)控質(zhì)量，進(jìn)而形成外部數(shù)據(jù)賦能金融機(jī)構(gòu)風(fēng)控應(yīng)用的典型范例。

3 隱私計(jì)算面臨的挑戰(zhàn)與展望

普惠金融業(yè)務(wù)鏈條涉及多個(gè)流程環(huán)節(jié)，并均有內(nèi)外部數(shù)據(jù)融合的需求和要求。企業(yè)級(jí)隱私計(jì)算平臺(tái)需要滿足以上各個(gè)業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)中的特定場(chǎng)景要求，包括多種數(shù)據(jù)源的對(duì)接，參與方身份主體的管理，計(jì)算過程的可監(jiān)管、可審計(jì)，隱私計(jì)算算子的可插拔等。隱私計(jì)算平臺(tái)目前正在多個(gè)普惠金融場(chǎng)景中開展驗(yàn)證，并逐步釋放其能力和作用。雖然隱私計(jì)算技術(shù)已越來越多地得到試點(diǎn)和應(yīng)用，但仍然面臨一定的挑戰(zhàn)。

3.1 技術(shù)方面

隱私計(jì)算技術(shù)發(fā)展迅速，技術(shù)路線多樣，互聯(lián)互通難度大。隱私計(jì)算技術(shù)發(fā)展至今，呈現(xiàn)出多種技術(shù)路線和算法流派，如多方安全計(jì)算、聯(lián)邦學(xué)習(xí)、可信執(zhí)行環(huán)境等技術(shù)路線，以及基于秘密分享、混淆電路、同態(tài)加密、差分隱私等的底層算法。各技術(shù)路線在功能、性能、安全性等方面都有所側(cè)重，算法和技術(shù)在短期內(nèi)難以得到統(tǒng)一，從而造成各個(gè)技術(shù)流派難以真正在算法層面互聯(lián)互通。此外，當(dāng)前主流的隱私計(jì)算框架和架構(gòu)也呈現(xiàn)出多樣化發(fā)展的趨勢(shì)，既有支持點(diǎn)對(duì)點(diǎn)計(jì)算的直連計(jì)算架構(gòu)，也有適配可信計(jì)算中心的代理計(jì)算架構(gòu)，多種計(jì)算架構(gòu)并存，短期內(nèi)無法得到統(tǒng)一，需要針對(duì)不同的應(yīng)用場(chǎng)景綜合考量可擴(kuò)展性、可監(jiān)管性、成本、運(yùn)營(yíng)模式等各方面因素選取適配的架構(gòu)。

隱私計(jì)算性能較低，對(duì)使用場(chǎng)景有一定的限制?；陔[私計(jì)算的技術(shù)特性，在進(jìn)行計(jì)算的過程中會(huì)產(chǎn)生更多的通信以及計(jì)算負(fù)荷，相比于明文計(jì)算會(huì)帶來數(shù)倍乃至數(shù)十倍的性能下降，在處理海量數(shù)據(jù)的場(chǎng)景下對(duì)硬件和網(wǎng)絡(luò)帶寬的依賴較大，在部分無法單獨(dú)設(shè)置服務(wù)器和專線網(wǎng)絡(luò)的場(chǎng)景下難以發(fā)揮功效。此外，由于技術(shù)發(fā)展所限，隱私計(jì)算仍難以完備地支持多方隱私圖計(jì)算、圖挖掘等場(chǎng)景應(yīng)用，在功能完善和性能優(yōu)化方面存在較多的探索空間。

隱私計(jì)算抗惡意攻擊安全性不足。近年來，隱私理論和技術(shù)雖然取得了一定的進(jìn)展，但是目前多數(shù)隱私計(jì)算平臺(tái)產(chǎn)品所使用的底層算法和密碼技術(shù)都無法完全抵抗惡意攻擊，僅依賴于半誠(chéng)實(shí)模型(Semi-Honest Model)[8]，即假設(shè)隱私計(jì)算各參與方忠實(shí)執(zhí)行隱私計(jì)算算法，不進(jìn)行篡改、重放、偽造、合謀等惡意攻擊。所以，對(duì)于場(chǎng)景合作方選擇上，盡量選擇安全性和可靠性更高的機(jī)構(gòu)，并考慮當(dāng)其他參與方進(jìn)行惡意攻擊時(shí)造成的不利影響和應(yīng)對(duì)措施。

3.2 生態(tài)與產(chǎn)業(yè)發(fā)展方面

隨著隱私計(jì)算技術(shù)的不斷發(fā)展創(chuàng)新，尤其是在數(shù)據(jù)作為第五類生產(chǎn)要素[9]的地位得到進(jìn)一步明確之后，業(yè)務(wù)形態(tài)更加復(fù)雜，數(shù)據(jù)處理的角色更加多元，系統(tǒng)、業(yè)務(wù)、組織邊界更加模糊，數(shù)據(jù)生產(chǎn)、流動(dòng)、處理等過程更加豐富，在隱私計(jì)算生態(tài)與產(chǎn)業(yè)發(fā)展層面逐漸顯現(xiàn)出一些亟待解決的問題。例如，在數(shù)據(jù)生產(chǎn)、采集、存儲(chǔ)、分析、使用等全生命周期運(yùn)作過程中，責(zé)任主體將變得不清晰，責(zé)任邊界將變得模糊，數(shù)據(jù)的處理活動(dòng)將變得難以控制；此外，多方數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)協(xié)作也會(huì)涉及到牌照、資質(zhì)、個(gè)人數(shù)據(jù)授權(quán)等方面的約束，相關(guān)業(yè)務(wù)的合規(guī)性需要謹(jǐn)慎評(píng)估。與此同時(shí)，數(shù)據(jù)作為一種新型資產(chǎn)，其價(jià)值是促成數(shù)據(jù)交易的關(guān)鍵因素之一，然而數(shù)據(jù)交易市場(chǎng)正處于快速發(fā)展的早期階段，明確的數(shù)據(jù)資產(chǎn)定價(jià)方法、合理的激勵(lì)機(jī)制、利益分配機(jī)制等政策尚未落地，這對(duì)于隱私計(jì)算參與方對(duì)數(shù)據(jù)交易和流通帶來的收益難以預(yù)估，降低了參與方的積極性。

針對(duì)以上挑戰(zhàn)，未來一方面要進(jìn)一步加強(qiáng)技術(shù)攻關(guān)，有效提高隱私計(jì)算技術(shù)的性能、精度和安全性；推進(jìn)隱私計(jì)算技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)化進(jìn)程，促進(jìn)各技術(shù)路線互聯(lián)互通；加強(qiáng)隱私計(jì)算與人工智能、區(qū)塊鏈、邊緣計(jì)算等金融科技進(jìn)行融合發(fā)展，加速形成體系化的技術(shù)解決方案；另外針對(duì)普惠金融的業(yè)務(wù)特點(diǎn)，積極探索與政務(wù)、運(yùn)營(yíng)商、能源、互聯(lián)網(wǎng)等外部數(shù)據(jù)的深入合作，聯(lián)合研究面向場(chǎng)景的聯(lián)合查詢、聯(lián)合運(yùn)算、聯(lián)合建模等應(yīng)用范式，充分調(diào)動(dòng)各方的參與積極性，切實(shí)為金融科技賦能中小微企業(yè)和個(gè)體工商戶發(fā)揮更好作用。此外，在生態(tài)建設(shè)方面要加速培育金融業(yè)的數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)，加強(qiáng)行業(yè)數(shù)據(jù)共享流通合作，提升金融數(shù)據(jù)資源價(jià)值以及提高數(shù)據(jù)安全保護(hù)能力。其中，建議監(jiān)管部門開展數(shù)據(jù)隱私安全共享的頂層制度建設(shè)，進(jìn)而逐步推動(dòng)隱私計(jì)算在各行各業(yè)的應(yīng)用發(fā)展；建議金融業(yè)監(jiān)管部委鼓勵(lì)金融機(jī)構(gòu)開展試點(diǎn)探索，快速推動(dòng)并形成適合行業(yè)數(shù)據(jù)發(fā)展的路徑；建議鼓勵(lì)金融機(jī)構(gòu)和金融科技公司加強(qiáng)安全多方計(jì)算、聯(lián)邦學(xué)習(xí)等隱私計(jì)算數(shù)據(jù)流通關(guān)鍵技術(shù)攻關(guān)和試點(diǎn)應(yīng)用，推動(dòng)形成跨部門、跨行業(yè)的數(shù)據(jù)流通生態(tài)。

4 結(jié)束語

本文主要介紹了普惠金融的業(yè)務(wù)特點(diǎn)、基于隱私計(jì)算的數(shù)據(jù)融合在普惠金融業(yè)務(wù)鏈條中的場(chǎng)景、作用和意義，以及隱私計(jì)算目前仍然面臨的挑戰(zhàn)和展望。隱私計(jì)算可以解決普惠金融業(yè)務(wù)中數(shù)據(jù)協(xié)同和融合過程中數(shù)據(jù)泄露的問題，并在滿足國(guó)家法律合規(guī)政策的前提下實(shí)現(xiàn)多方數(shù)據(jù)價(jià)值最大化，在未來多種金融業(yè)務(wù)場(chǎng)景中將發(fā)揮越來越重要的作用。