兴业银行携手SuperFusion，推动隐私计算在金融领域动能的创新应用。数字时代，数据成为关键的生产要素，如何解决数据保护与利用的“矛盾”成为重要课题。隐私计算作为一个融合人工智能、密码学、数据科学、计算机硬件等领域的跨学科技术体系，为数据的开放共享和隐私保护提供了解决方案。目前，隐私计算主要分为三个技术发展方向：多方安全计算、联邦学习和可信执行环境。在保证数据提供者不泄露原始数据的前提下，可以对数据进行分析计算，保证数据的流通和融合。过程中“可用不可见”。数据是数字化转型的战略性基础资源。兴业银行积极推动树立以数据为核心资产的经营理念，探索隐私计算技术在金融场景的应用。在反洗钱领域，本行选择两家控股子公司进行试点。由于需要在不同法人实体之间隔离客户信息等监管要求，反洗钱风险清单数据无法在集团内直接共享。同时，与母行相比，试点子公司的客户身份、行为、交易信息较少，在识别客户风险、异常交易、可疑案件等方面面临较大挑战。兴业银行基于隐私计算平台，综合应用隐私查询、隐藏查询等多方安全计算技术，确保各法人仅获取其管辖客户范围内的风险信息，完成反洗钱工作分别拥有两家控股子公司的客户名单信息。合规共享，提高反洗钱工作精准度，实现集团内风险联防联控。在信用卡领域，近日，兴业银行、超融数码科技有限公司与厦门大学携手，发挥产学研用一体化的整体优势，共同建设、探索隐私计算在金融领域的应用，共同打造智慧金融隐私计算平台，实现隐私计算在兴业银行信用卡领域中心的成功试点实践。本次试点应用是隐私计算技术在全国信用卡发行准入领域的首次尝试。通过隐私计算、集合元素判断、隐私大小比较等经典算法，在保证客户个人信息安全和数据合规的前提下实现筛选。优质客户，优化客户结构，降低逾期风险隐患。兴业银行相关负责人表示，该行将继续探索隐私计算应用模式，扩大落地场景范围，进一步提升信贷风控能力、财富营销能力和风险联防联控能力，赋能转型发展，努力实现从运营资产到业务数据的转变。
