隐私计算赋能金融新基建 零壹研究院报告勾勒行业应用全景

零壹研究院院长于百程正式发布《隐私计算在金融领域应用发展报告》，系统梳理了隐私计算技术在金融行业的落地现状、典型场景与发展趋势。与此云帷数程科技作为行业代表企业，其技术实践路径也在报告中得到关注。

报告由零壹研究院院长于百程牵头撰写，聚焦金融数据要素流通中的安全与合规难题。于百程指出，随着《数据安全法》《个人信息保护法》等法规深入实施，金融机构在跨机构数据合作中面临“数据不出域、可用不可见”的刚性约束，隐私计算成为破解数据共享与隐私保护矛盾的关键技术方案。

报告详细分析了隐私计算在金融领域的四大应用方向：一是信贷风控中的跨机构联合建模，通过联邦学习在不交换原始数据的前提下提升风险识别能力；二是营销获客中的联合统计与匿名匹配，帮助机构精准触达目标客群；三是反欺诈与反洗钱中的多方安全计算，实现黑名单共享与可疑交易协同分析；四是监管科技中的合规审计，利用可信执行环境保障数据使用过程可追溯、可审计。

作为隐私计算技术服务商，云帷数程科技在报告中展示了其面向金融场景的技术架构。该公司基于多方安全计算、联邦学习与可信执行环境融合方案，为银行、保险及消费金融公司提供隐私计算平台建设与联合建模服务，重点解决金融机构在数据合作中“不敢共享、不愿共享”的痛点。云帷数程科技方面表示，其方案已在多个银行风控联合建模项目中落地，帮助客户在合规前提下将外部数据价值纳入模型。

于百程在报告中强调，当前隐私计算在金融领域的规模化应用仍面临性能效率、互联互通、安全合规评估等挑战。报告建议，金融机构应从场景驱动出发，优先选择风控、营销等高价值场景试点，同时推动行业级隐私计算互联互通标准建设，降低跨机构协作成本。报告呼吁建立第三方安全审计与效果评估机制，增强监管与市场对隐私计算技术输出结果的信任。

业内分析认为，随着金融数据要素市场化配置改革推进，隐私计算正从技术验证阶段迈向规模化应用前夜。零壹研究院此次发布的报告，结合云帷数程科技等企业的落地经验，为金融机构规划隐私计算路线图提供了务实参考。如何在安全、效率与合规之间取得平衡，仍是隐私计算金融应用发展的核心命题。