四川新网银行信息科技总监 毛航

  近年来，伴随网络安全法、数据安全法、个人信息保护法的相继出台，我国数据安全保护制度体系日趋完善，对涉及海量数据处理的金融机构提出了更为全面、更为具体、更为完备的数据安全要求。在此背景下，如何在保障安全和隐私前提下推动数据有序共享与综合应用，不仅是充分激活数据要素潜能的关键环节，也为银行业实现高质量发展开辟了全新赛道。顺应上述趋势，在强化数据保护与激活数据要素并重的发展要求下，隐私计算技术迅速进入主流金融机构的视野，并被业界公认为数据安全与隐私保护的优选方案。

  作为国内较早投入隐私计算技术研发及落地场景建设的数字银行之一，四川新网银行早在2019年就开始积极布局该领域，并经过近四年时间的探索与实践，初步形成了围绕“隐私计算平台及小微金融场景应用”的综合性解决方案，建立起全流程风险控制的“长周期模型”，成功缓解小微企业融资难、融资贵的普遍性痛点，真正发挥了数字原生银行的差异化竞争优势。

  一、隐私计算应用背景：破解数据安全与数据流通的两难问题

  2023年初，中共中央、国务院正式印发《数字中国建设整体布局规划》(以下简称《规划》)，要求到2025年，基本形成横向打通、纵向贯通、协调有力的一体化推进格局，数字中国建设取得重要进展。同时，《规划》明确了数字中国建设“2522”整体布局框架，并对有效释放数据要素价值、畅通数据资源大循环等提出了具体要求，包括释放商业数据价值潜能，加快建立数据产权制度，开展数据资产计价研究，建立数据要素按价值贡献参与分配机制等。此外，结合2022年底我国发布的“数据二十条”，清华大学金融科技研究院在《数据要素化100问：可控可计量与流通交易》一书中指出，国家把数据上升为和土地、劳动力、资本、技术并列的生产要素，数据使用可控是数据流通安全的前提，也是数据监管的重要抓手。

  在业内人士看来，依托于隐私计算技术，金融机构才能做到“原始数据不出域、数据可用不可见”，即在保护数据信息安全的前提下，高效传递数据的使用权和使用价值，打破数据孤岛，解决数据“不敢流通”问题，真正为数据要素流通和数据价值释放保驾护航。基于此，将可充分发挥数据对传统生产要素的放大、叠加、倍增作用，逐步推动生产方式、生活方式等实现跨越式变革。换言之，对于大量产生数据又高度依赖数据的金融机构来说，除了要持续保护好用户的个人隐私数据，还应在运营环节上懂得如何去用好数据、流转数据，而这也将是其未来很长一段时间的核心命题。

  二、隐私计算是重要的数字银行新基建之一

  在金融监管领域，人民银行近年来先后发布了《个人金融信息保护技术规范》《金融业数据能力建设指引》等金融行业标准，要求在保障个人隐私和数据安全的前提下发挥数据价值，尤其在《金融科技发展规划(2022—2025年)》中，更是明确指出了隐私计算技术在保护个人客户隐私及释放数据要素潜能等方面的重要意义。例如，在数字化转型背景下，银行信贷业务正逐步向线上化转型，风控体系高度依赖数字技术，而隐私计算基于联邦学习、多方安全计算、安全求交、匿踪查询、差分隐私、同态加密等前沿技术，真正从技术上确保了数据的“可用不可见”。鉴于此，隐私计算技术不仅是破解数据安全与数据流通两难问题的核心利器，也是实现金融科技自主可控的关键性技术之一，更是数字银行的重要新基建。

  顺应上述趋势，四川新网银行作为新一代数字原生银行，自成立以来即一直高度重视数据安全和隐私保护，积极探索和布局隐私计算技术在数字普惠金融服务中的创新应用，并为该技术的场景落地找到了关键突破口。更具价值的是，围绕数据这一重要的基础性资源和关键生产要素，四川新网银行结合隐私计算的新场景、新应用开展了一系列前沿探索，不仅实现了业务运营提质增效的目标，有效降低了信贷风险，还为同业进一步提升普惠金融服务质效提供了有益参考。例如，相比于传统大数据模型，使用联邦学习的四川新网银行数字风控模型的效果指标AUC相对提高了10%以上，可减少0.4%左右的客户逾期率，风控能力得到显著提升。

  三、探索隐私计算场景落地，破解在“针尖上舞蹈”的难题

  当前，小微客群的碎片化金融服务需求普遍存在“小额、短融、高频”等特征，且额度越小的金融需求对技术的要求反而越高。此外，针对小微信贷业务，金融机构还需要考虑经济可行性等问题。对此，数字技术的发展为解决长尾客群碎片化金融需求提供了核心“钥匙”，也为同时解决经济可行性和技术可行性提供了最佳方案，而隐私计算技术正是助推数字银行创新的关键性核心技术之一。然而，任何一项新技术的诞生，其场景落地都是关键，否则很容易变成纸上谈兵的屠龙之技，这也就是业内俗称的“最后一公里”难题。

  回顾四川新网银行在隐私计算领域的探索轨迹，将技术创新与业务流程、场景应用高度融合可谓是最大亮点之一，四川新网银行也由此破解了小微信贷业务在“针尖上舞蹈”的难题和窘境。作为仅有一个线下网点的数字银行，关注移动互联网、大数据、人工智能等技术的最新运用一直是重点内容，四川新网银行通过不断迭代、升级自身技术实力和运营水平，在客户授信、风险控制和产品设计等方面充分运用技术手段，实现了99.6%的贷款均通过线上自动审批。尤其在支持小微信贷方面，截至2022年12月末，四川新网银行小微贷款累计发放超750亿元，贷款增速超70%，客户涉及餐饮、酒店、旅游等多个行业，且均为购买原材料、门店装修、员工工资等经营性用途。

  事实上，普惠金融的首要难点是如何识别风险，其次即是成本问题。在传统信贷模式下，一笔千元级别贷款的成本可能与千万元级别贷款的成本相似，这也是导致小微信贷成为行业痛点的原因之一。比如，在风险识别方面，以往银行主要依赖人民银行的征信数据库，对于大量存在的“信用白户”而言，则是会显著增加其贷款成本和风险。尤其在小微信贷方面，考虑我国仅个体工商户就超过1亿户，如果只寄希望于线下调查，其信贷成本和潜在风险均不可控。此外，亦有金融机构曾试图通过与互联网平台合作来为小微用户构建“用户画像”，并以此作为快速获客的重要渠道，但在网络安全法、数据安全法、个人信息保护法“三箭齐发”之后，金融机构与互联网平台数据直连也变得不再可行。

  针对小微金融服务的在线授信问题，四川新网银行尝试用数字技术拓展信息渠道和数据维度，以更好解决小微企业数字金融服务难点问题。早在2019年，四川新网银行即开始在实验室中试水隐私计算技术，并将其视为构建风控大模型的重要指标。此后，经过一年多的理论研究和研发实践，四川新网银行探索出多方安全计算和联邦学习技术双线并行模式，同时融合大数据、人工智能等技术，形成了提升数据安全应用、保护客户隐私的综合性解决方案。2020年11月，四川新网银行联合银联数据共同发布“短时多头”共享平台。该平台可在核心数据不出库的情况下支持信息实时共享，而隐私计算技术正是这一平台的支撑技术。在平台推出后，四川新网银行先后接入100余家持牌金融机构，实现了原创技术从自用到共用的里程碑式发展。不仅如此，在完成“从零到一”的突破之后，四川新网银行在隐私计算的应用上更加得心应手，不断自研算法，构建了稳定可靠、自主可控的隐私计算系统平台，为底层风控提供了核心技术支撑。

  四、成效与展望

  历经技术实验室预研孵化、基础技术理论研究、场景应用分析与工程化项目实践等多个阶段，四川新网银行成功探索出了以多方安全计算和联邦学习技术双线发展为驱动，融合大数据、人工智能等技术，可高效支持数据安全应用与保护客户隐私的综合性解决方案，并构建具备高可用性、高安全性且能够广泛适配场景的隐私计算系统平台，实现了多头借贷特征识别、非法代理投诉特征识别、风险联合建模、营销联合建模等隐私计算应用服务。

  从用户体验角度来看，依托于隐私计算系统平台的成功落地，四川新网银行真正实现了“数据多跑路、用户少跑腿”，大幅提升了客户“非接触式”的金融服务体验，让四川新网银行客户遍及全国各地，行业触达医疗、物流、农产品等多个领域。在人民银行公布的“2021年度金融科技发展奖”获奖项目名单上，四川新网银行凭借“隐私计算平台及小微金融场景应用”项目获得“金融科技发展奖”三等奖。时至今日，四川新网银行在隐私计算上的诸多探索不仅已成为民营银行的代表性金融科技成果之一，也为提升数字普惠产品供给、优化普惠智能风控体系、激活数据要素潜能打开了一扇新的窗户，更为金融机构间开展数据安全共享和联合价值挖掘探索出了一条可行路径。