大数据与隐私保护孰重？隐私计算如火如荼- 工业快报

　　来源丨21世纪经济报道（ID：jjbd21）

　　作者丨侯潇怡

　　编辑丨曾芳

　　图源丨图虫

　　编者按：日前，中国人民银行行长易纲在国际清算银行（BIS）监管大型科技公司国际会议上表示，在技术进步的推动下，中国金融科技蓬勃发展。但易纲同时也表示，“金融科技的不断发展也给中国监管当局带来了新挑战。”

　　一是无牌或超范围从事金融业务；

　　二是支付业务存在违规行为；

　　三是通过垄断地位开展不正当竞争；

　　四是威胁个人隐私和信息安全；

　　五是挑战传统银行业的经营模式和竞争力。

　　针对以上五点挑战，21世纪经济报道以“金融监管进化论”专题进行深度解读，以飨读者。

　　10月9日，在国际清算银行（BIS）监管大型科技公司国际会议上，央行行长易纲表示，金融科技的不断发展也给中国监管当局带来了新挑战。“威胁个人隐私和信息安全”就是其中之一。

　　易纲指出，为了获得平台公司的金融服务，中国的消费者往往需要向其提供个人信息。大型平台公司存在过度收集、甚至滥用消费者信息的情况，不利于消费者信息安全和隐私保护。

　　诚然，越来越多人习惯于互联网所提供的方便、快捷、低成本服务，同时也有越来越多人开始意识到自己处于隐私可能被泄露或者是被曝光的焦虑中。因此，个人隐私与信息安全已经成为今年以来屡屡被公众、企业、监管关注的重点领域，《网络安全法》《数据安全法》和《个人信息保护法》陆续出台，肆意利用个人隐私数据盈利的商业行为将难以为继。

　　对金融机构来说，大数据的潮流不可逆转，但在个人隐私与信息安全保护的新趋势下，如何用开放且合规的方式充分发挥数据价值，进而提升金融服务能力，将是金融机构与金融科技公司的新命题。

　　隐私计算站上风口

　　21世纪经济报道记者在采访中获悉，在数据保护的背景下，隐私计算这一前沿领域在近年受到密切关注，被视作有效解决方案。

　　在国际市场上，早前Facebook和Google受到欧盟 GDPR 高价罚款一事震动全球，两家企业开始大量投入了隐私计算以达到政策合规。在国内，隐私计算也在近两年获得飞速发展，腾讯等互联网大厂与星云Clustar等初创公司均在此赛道着力布局，亦吸引了诸如红杉资本、IDG、基石资本等大量资本投入。

　　星云Clustar CTO张骏雪对21世纪经济报道记者表示，对于银行等金融机构来说，数据就意味着资源，营销、运营、反欺诈等领域都大量依赖数据，而在传统数据渠道被切断后，在当前数据安全大背景下，必须要找到新的技术把各种数据合法合规的连接起来，这就是隐私计算。

　　张骏雪进一步指出，谷歌为了应对GDPR法案的尝试是最早的联邦学习，通过训练AI模型，让模型代表每个个体，让模型出域而原始数据出域。第二，通过技术层面的保护，让出域的参数没办法反推原始数据。但在中国的实际运用中，我们发现采集数据不是企业的核心痛点，关键在于如何让不同企业之间进行安全的数据共享。

　　“以银行业为例，银行在为客户办理业务时，都会让客户签署授权书，客户是允许银行采集自己的数据应用于风控的，问题在于，仅仅是金融数据不足以让银行准确判断一个人的还款履约能力，因而还需要互联网消费、行为等其他数据，两者结合才能形成更全面的风控画像，因而解决数据流通问题是目前国内隐私计算要解决的核心痛点。”张骏雪称。

　　而在国内征信体系不断完善的大背景下，为何以银行为代表的金融机构依然对数据有强烈的紧迫感，21世纪经济报道记者在采访中获悉，数据在当今金融业风控中的作用已不可替代，直接与利润挂钩。虽然我国征信体系已在不断完善，但随着监管对风控本地化的要求，银行等金融机构都在极力搭建自己的风控平台，外部数据的合规引入才是决定银行间风控差异的关键。

　　一位股份行相关业务人士告诉记者，银行曾经愿意花大量成本购买数据，是因为产出划算。举例来说，一些上市公司的项目贷款动辄数亿，风控部分愿意花上万元购买一条其管理层是否参与赌博的数据。现在也依然有渠道可以购买，但是可能涉及侵犯个人隐私，在现在的法律法规环境下行内法律合规部门不允许使用这样的数据，但这些数据对银行的价值很大。如果能够合法合规的获取到类似数据，一条数据或者就可以避免数亿元的不良贷款。

　　在这种痛点下，隐私计算或许在未来有更大的空间。

　　招商银行(600036,股吧)总行金融科技办公室数链项目组负责人蔡毅对21世纪经济报道记者指出，隐私计算解决的是外部数据基础设施的问题，未来可能会像刷脸技术一样，成为一种基础设施类的底层技术，各行各业、所有场景都将需要，甚至会比现在的计算机视觉等领域的数据价值更多。

　　据KPMG《隐私计算行业研究报告》预测，国内个人短期消费金融市场在2024年将达到16万亿元的规模，按照贷款余额的1%作为平台技术服务费，金融科技服务商在消费信贷科技平台的分润规模为1600亿。以此计算，这一赛道规模或超千亿。

　　个人隐私与个人信息边界在哪？

　　虽然隐私计算行业发展步入了快车道，不少企业也在积极朝合规化进行转型，是不少互联网用户依然存在个人隐私与信息无所遁形的焦虑。

　　21世纪经济报道记者采访中获悉，加密技术、隐私计算技术的应用，是在数据源头处锁上一把信息保护的安全锁，平台只有加密技术处理的用户信息，开锁的钥匙只掌握在用户手里，从而可以杜绝个人隐私的泄露。换言之，加密技术、隐私计算是给用户和数据之间造了一个盒子，确保个人信息可以永远在盒子之内，但依然有用户焦虑，即便是不能开锁的盒子也能让用户在越来越多的企业、机构眼中无所遁形。

　　一位互联网从业者对此指出，大数据是大势所趋，信息时代不能够有“圣母心”。隐私和大数据，两者在当今的权重都非同一般。无论是保护隐私约束大数据，还是允许大数据囊括隐私，都是不正确的。

　　因为对金融机构来说，大数据风控所带来的效率和准确率提升是显而易见的。蔡毅指出，监管也是鼓励通过隐私计算更有效地利用数据。从业务实践看，不同精确度的信息在智能贷款系统中所能获得的额度和定价天差地别，对机构来说，每多一份数据，模型的精确度、准确度都会更高。量化来看，如果贷款精准度差异，不同金融机构的贷款定价就可能低2-3个百分点。

　　据悉，招商银行闪电贷业务使用了星云Clustar为的隐私计算方案后，根据该算法模型为客户评级打分，由此合理分配营销资源，使该产品当月营销转化率达3.5倍以上，联邦模型AUC达到0.73，显著提高了营销精准率和客户转化率。

　　而对于用户大数据时代隐私与个人信息泄露的焦虑，张骏雪则指出，隐私计算发展过程中也会有信息泄露。但现在比较难界定的是什么是信息泄露，什么是隐私泄露，边界在哪，需要法律法规进一步明晰。举例来说，是否模型能够反推个人信息就是泄露，反之则不是，那么在行业规范发展上则更容易认定。此外，大家在道德和社会认知上也需要达成共识，哪些信息是隐私，哪些是可以披露给机构和企业的信息。

　　但可以肯定的是，在大数据时代的洪流下，数据已经成为界定的网络细胞，个人隐私也不再是“身外之物”，然而保护大数据不被异化，确保个人隐私永远在“盒子”之内，中国的政府部门、各大科技公司、乃至公民自身，仍旧有很长的路要走。