隐私计算在金融方面的应用

隐私计算在金融行业的应用正日益深入，为金融机构带来了诸多优势和创新机遇。以下是隐私计算在金融领域的一些主要应用场景和技术：应用场景联合风控：隐私计算技术可以帮助金融机构整合内外部数据资源进行风控预测保护用户的敏感信息，同时提高评估的准确性。技术路径隐私计算技术在金融行业的应用主要依赖于以下几种技术：多方安全计算（MPC）：允许多个参与方在不暴露各自数据的情况下进行联合计算。联邦学习：在保护数据隐私的前提下，允许不同的数据持有者共同训练模型。可信执行环境（TEE）：为敏感数据提供安全的计算环境，确保数据在处理过程中的安全性。法规与合规随着金融行业对数据隐私保护的重视，隐私计算技术的应用也受到越来越严格的合规性要求。金融机构需要在满足法律法规的前提下，利用隐私计算技术实现数据的安全流通和使用。，识别信用等级，降低多头信贷和欺诈风险。通过跨行业的数据联合建模，金融机构可以更有效地评估信贷风险，提高风控效果。精准营销：在金融营销中，隐私计算允许金融机构合规地调用外部数据，从而结合内外部数据进行精准营销，提升客户转化率。例如，通过联邦学习模型，某大型股份制银行在个人信贷营销中实现了显著的转化率提升。反洗钱与反欺诈：隐私计算技术能够提高金融机构的反洗钱和反欺诈能力，通过安全的数据共享和分析

隐私计算在金融行业具有极其重要的地位和广泛的应用前景。应用场景信贷风控联合建模：金融机构之间可以通过联邦学习等隐私计算技术，在不共享敏感数据的情况下，联合建立信贷风险评估模型。数据查询与验证：在信贷，同态加密技术可以让数据在密文状态下进行计算和处理，计算结果解密后与明文计算结果相同，有效防止了数据在计算过程中的泄露风险。合规性：金融行业对数据合规性要求极高，隐私计算技术的应用有助于金融机构满足：金融机构通过多方安全计算等技术，与其他企业合作构建更全面的客户画像。营销效果评估：在营销活动中，隐私计算可用于评估不同营销渠道和策略的效果。通过对客户反馈数据的加密分析，金融机构可以了解客户对不同审批过程中，金融机构需要查询外部数据源来获取客户的更多信息，如征信报告、税务记录等。隐私计算技术可确保在查询和验证这些数据时，客户的隐私信息不被泄露，同时保证数据的真实性和完整性。精准营销客户画像构建营销活动的响应情况，而不会泄露客户的隐私信息，从而优化营销方案。金融监管数据报送与共享：金融机构需要向监管部门报送大量的业务数据，隐私计算技术可确保数据在报送过程中的安全和隐私保护。同时，监管部门之间也

近日，零壹财经•零壹智库发布国内首个系统研究隐私计算在金融领域应用的报告——《开启新纪元：隐私计算在金融领域应用发展报告(2021）》，星环科技荣登隐私计算厂商图谱，并成为国内唯一一家拥有大数据背景的入选企业。此次报告由零壹财经·零壹智库作为研究机构，由中国科技体制改革委员会数字经济发展研究小组、深圳市信用促进会、横琴数链数字金融研究院联合发布，旨在遴选出一批具有代表性的隐私计算厂商，树立引领解决方案。以隐私保护为前提，SophonP²C从根本上解决了跨组织协作时无法安全利用各方数据的困境，真正实现了“原始数据不流通，分析模型流通”。星环科技隐私计算平台SophonP²C架构图安全性方面，SophonP²C可以确保各方在数据隐私得到保护的前提下，进行协作数据分析建模和业务应用；易用性方面，平台提供多种开箱即用的工具，方便用户在联邦框架下进行数据处理、分析、特征工程等工作；性能方面，星环、可靠、易用的隐私计算平台，从技术层面让跨企业的AI协作成为可能。现在《数据安全法》等开始实施，数据安全、隐私计算成为行业关注的热点，对于底层的基础软件应用而言，从源头上层层把控数据安全，势必会

隐私计算在数据流通应用中非常重要。不仅可以满足各行业对用户数据和企业数据的隐私保护需求，还可以为数据流通平台提供更高的灵活性和信度，使得数据交易更加便捷安全。金融行业：金融机构需要处理大量用户敏感数据，如个人信息、账户数据、交易记录等，隐私计算技术可以对这些数据进行加密和处理，确保用户的隐私得到充分保护的同时，满足金融机构数据共享和交易的需求。政务领域：政府机构需要处理大量涉及个人隐私的数据，如如能源得到广泛应用。这些行业需要处理各自特定领域的敏感数据，，隐私计算可以为这些行业提供保护数据隐私的有效手段，同时实现数据的共享和交易，推动行业的发展。隐私计算有各种不同的应用方式。这些方式包括公数据的处理、企业集团内部数据共享、企业间的数据传输和跨境数据流通等。居民户籍信息、社保数据、税务信息等，通过隐私计算的加密处理，政府部门可以在满足隐私保护的前提下，更好地进行数据共享和交流，提高政务工作效率。医疗行业：医疗机构需要处理大量患者的个人健康信息，如病历、检查结果、用药信息等，隐私计算可以确保这些敏感数据的安全性，同时为医疗机构之间的数据共享和交流提供技术支持，进一步促进医疗行业的发展。通信行业和互联网行业：随着移动互联网的普及和数字化时代的到来，个人

2021年,中国信通院云大所联合隐私计算联盟发布《隐私计算白皮书(2021年)》,全面展示了隐私计算发展状况。经过一年多的发展,隐私计算在政策、技术、应用等方面上均迎来了新的进展。《隐私计算白皮书(2022年)》将全面展现行业成就及发展新态势,希望为产业界应用隐私计算技术提供参考指导,推动隐私计算行业健康发展,让隐私计算在数据要素市场建设过程中发挥更大的价值。本研究报告亮点如下:纵览发展历程落地的方向持续发展,可用性和可信性进一步增强。通过对技术发展的前沿进行整理和分析,洞察隐私计算技术发展趋势,为落地应用搭建桥梁。聚焦应用实际,凸显应用优势在广泛调研的基础上全面梳理隐私计算在实际数据流参考。道阻且长,行则将至;行而不辍,未来可期。面对这个日新月异、快速发展的行业,我们期待与业界共同守正创新,推动隐私计算行业健康发展,让隐私计算在数据要素市场建设和数据流通过程中发挥更大的价值,踔厉奋发谱写隐私计算新篇章!*来源:隐私计算联盟、中国信息通信研究院云计算与大数据研究所",明确当前进展根据隐私计算技术出现、发展、落地到广泛应用的不同特点,梳理隐私计算发展阶段,明确当下发展阶段并研判未来发展前景。把握技术前沿,洞察发展趋势作为数据安全流通的关键技术,隐私计算技术向推动应用

联邦计算与隐私计算是两个不同但又相互关联的概念，以下是它们的主要区别：概念定义联邦计算：通常是指联邦学习这一分布式机器学习技术，旨在解决在多个参与方数据不共享的情况下进行联合建模和训练的问题。多个进行特定类型的计算，计算结果解密后与对明文进行相同计算的结果一致；差分隐私通过在数据中添加噪声来保护个体数据的隐私。应用场景联邦计算：主要应用于需要多方数据进行联合机器学习的场景，如金融领域的反欺诈模型；多方安全计算性能也会因具体算法和场景而异。总体来说，隐私计算在追求隐私保护的同时，往往需要在一定程度上牺牲部分性能。数据处理方式联邦计算：侧重于对数据的分布式处理和模型训练，数据在本地进行预处理和模型参与方在本地训练模型，然后通过加密等技术交换模型参数或梯度信息，不断迭代优化模型，最终得到一个联合模型，而原始数据始终不离开本地。隐私计算：是一个更广泛的概念，涵盖了多种在保护数据隐私的前提下进行训练、智能推荐系统中的跨平台数据联合训练、工业互联网中的设备故障预测与诊断等。隐私计算：应用场景更为广泛，除了上述机器学习场景外，还适用于多方数据的联合统计分析、隐私集合求交、数据查询等场景，如医疗

可信隐私计算是在隐私计算基础上，强调安全性、可用性和隐私保护能力等符合设计声明预期，以满足数据需求方、数据提供方和监管方等各方需求的技术和应用体系。内涵与特点内涵：可信隐私计算在隐私计算技术应用计算：通过加密技术和安全协议，使多个参与方在不泄露隐私数据的情况下进行协同计算，确保数据交互和计算过程的安全性。联邦学习：参与方在本地训练模型，将模型参数加密上传到中央服务器进行聚合和更新，再返回给各目前国内隐私计算领域最早、最全、广受行业认可的评测体系，涵盖功能、性能、安全、场景、一体机等产品侧评测方法，以及应用方能力等应用侧评估方法。评测意义：为技术提供方搭建研发框架，规范产品形态，提升产品安全性参与方，反复迭代直至模型收敛，实现数据不出本地即可联合训练模型。可信执行环境：借助硬件隔离技术创建安全的执行环境，数据在该环境中被安全处理和分析，外部无法直接访问。应用场景金融领域：用于联合风控、反欺诈、精准营销等场景，在保护客户隐私的前提下，实现金融机构间的数据共享和协同分析。医疗领域：医疗机构之间可通过可信隐私计算共享病历数据进行医学研究，制药企业与医疗机构合作开展药物研发项目，确保患者隐私

，使得攻击者无法获取、分析和利用数据。数据隐私计算可以在保护数据隐私的同时实现数据的共享、处理和计算，保障数据的安全和隐私同时也能够保证其在相关方面的合法有效性。数据隐私计算技术适用于多种场景，例如金融风数据处理、分析、特征工程等工作，并快速建立机AI模型。加密网络通信模块负责节点间大量多批次加密信息的传输，多种加密安全手段和优异的通信架构，确保平台在大数据量下也能获得卓越的性能。星环科技在隐私计算方面的技术数据隐私计算是指在对数据进行处理或计算时，采取保护数据隐私、防止数据泄露的安全计算技术。在数据私计算中，可以利用加密技术、掩蔽技术、随机化技术等多种手段，使得原始数据在进行计算前被转换为一种形式控、医疗诊疗、公共安全等领域。在金融领域，由于涉及到个人的账户、财产等隐私信息，采用数据隐私计算可以实现对个人隐私信息的保护，同时也能发挥金融数据优势，提升金融监管和风控的能力。在医疗领，数据隐私计算可以保护医疗数据的隐私，保证病人就诊和医生诊疗过程的隐私信息不被泄漏，同时也可以为诊疗提供全面的数据支持。在公共安全领域，数据隐私计算技术可以实现人员追踪、异常检测等功能，提升公共安全监测水平，同时也

图数据库有许多适用场景，常见的应用场景有：社交媒体：社交媒体中的用户和关系可以建模为图结构。用图数据库来管理和查询这些社交数据，可以实现更精确的社交关系分析。金融：在金融领域中，图数据库可以用于合规风控、反欺诈、投资和信贷决策等众多场景。例如，通过在图中存储和分析不同实体（如银行账户、信用卡、电话、邮箱、运单等）之间的关系，可以准确识别欺诈降低风险。物流和运输：物流和运输领域也是图数据库的应用场景之一。例如，通过在图中存储城市、仓库、货物、运输路线等信息，可以进行物流管理、运输计划优化、货物追踪等任务。生命科学：在生命科学领域，图数据库可以用于存储和分析复杂的基因、蛋白质、代谢物等数据，帮助科学家发现新的治疗方法和疾病机制。游戏：游戏开发者可以使用图数据库来管理玩家角色、各种装备、地图、任务等复杂的游戏数据，实现更好的游戏体验。图数据库的灵活性和高效性使其在多个领域都有着广泛的应用。星环分布式图数据库StellarDB星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等数据全生命周期提供基础软件与服务，在图计算领域深耕多年，自主研发了分布式图数据...

数据要素是数字经济发展的关键生产要素，是数字经济发展的基础。加快培育数据要素市场是全面建设社会主义现代化国家的一项基础性工作，对推动经济高质量发展、建设数字中国和数字强省、促进经济社会数字化转型具有重要意义。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据全生命周期提供基础软件与服务。基于在大数据、分布式数据库、隐私计算、数据安全流通领域的多年积累，星环科技研发了数据要素流通全过程的一系列工具，在各方数据不出域的前提下，为数据资源方和数据消费方提供数据交付服务。2021年星环科技成为上海数据交易所首批签约数商。2022年9月星环科技曾受邀出席“深数交”数据合规活动，分享数据安全出境解决方案。2022年12月星环科技与中国东信旗下北部湾大数据交易中心达成了战略合作。星环科技在产品的各层级上都完善了安全技术，从而可以给用户提供体系化的数据安全防护能力，助力企业高效、合规的开展数据流通业务。在基础设施层，星环科技提供基于容器的云原生操作系统TCOS，它不仅能够提供容器隔离和镜像扫描，还新增了漏洞检测以及面向业务的微隔离安全技术，从而可以为用户开辟一个独立的数据与计算环境，外部的服务未经授权无...

垂直领域知识图谱产品主要用于面向特定领域知识应用需求，通过构建和应用知识图谱解决对应领域的专业问题。目前，知识图谱在智慧医疗与智慧金融领域已取得了一系列成功实践，被应用于辅助医生、药物发现、临床科研、风险防控、内部监管、投资研究、保险理赔等众多实际业务场景，并涌现出了一批知识图谱产品或服务平台。星环科技自主研发的知识图谱平台Sophon正是一款覆盖知识全生命周期，集知识的采集、建模、融合、存储、计算及应用为一体的知识图谱产品。平台支持低代码图谱构建、智能化知识抽取、多模态知识存储与融合、多形式知识计算和推理以及多维度的图谱分析。除了具备链路完备性，平台还从业务场景出发，沉淀了金融、保险等场景的图数据模型、规则模型和算法模型，可以帮助用户快速解决不同场景下的业务问题。目前，星环科技Sophon已经在金融等多个行业成功落地，在反洗钱、反欺诈、疫情防控、公共安全、企业级营销、保险知识智能问答等场景有着广泛的应用。同时星环科技在推动知识图谱技术创新和成功落地的过程中，也获得了多项荣誉和权威认可：入选Gartner《MarketGuideforArtificialIntelligenceStar...

星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，基于在大数据、分布式数据库、隐私计算、数据安全流通领域有着多年积累，研发了数据要素流通全过程的一系列工具，在各方数据不出域的前提下，为数据资源方和数据消费方提供数据交付服务。2022年9月星环科技曾受邀出席“深数交”数据合规活动，分享数据安全出境解决方案。2021年星环科技成为上海数据交易所首批签约数商。2022年12月星环科技与中国东信旗下北部湾大数据交易中心达成了战略合作。伴随数字经济蓬勃发展，融入全球数据跨境流动的趋势不可避免。数据出境安全治理受到广泛重视，为进一步规范数据出境活动，保护个人信息权益，维护国家安全和社会公共利益，促进数据跨境安全，国家互联网信息办公室发布了《数据出境安全评估办法》。国内运营的外企（尤其是零售、化工等）、新能源汽车以及生态企业（含自动驾驶等）、国际化企业与出海企业、跨境电商和物流、有融资需求的基于数字化做业务创新的创业公司等是国内迫切需要落实数据安全出境的企业。然而企业在落地数据出境安全方面存在一些实际困难，主要体现在：错综复杂的数据如何分类分级，如何识别重要数据；重要数据如何存储和管理，才能达到相关法律法规的...

时空数据库（Spacial-temporaldatabase）是一种专门用于存储和管理时空数据的数据库管理系统，它是传统关系型数据库的一个扩展，可以实现对时空数据进行有效管理和处理。时空数据是指带有时空坐标或时间戳的数据，例如地图、气象数据、交通、城市规划等。因此，时空数据库可以用于多种应用程序，如地理信息系统、航空航天、气象预报、GPS导航等。时空数据库与传统数据库不同的是，它提供了额外的功能和数据类型，例如点、线、面等空间对象和时间序列数据类型。此外，时空数据库还支持空间查询和时空查询，例如常见的缓冲区查询，使得用户可以在时空范围内进行查询和分析。这种数据库可以对时空数据进行高效的存储、查询、更新和分析，并通过插件技术集成其他地理信息数据源。星环分布式时空数据库-SpactureSpacture是星环科技自主研发的一款面向空间、时空数据的存储与管理，集计算与存储为一体的分布式数据库产品，支持大规模矢量数据、时空轨迹数据的存储与计算，具有完备的数据查询、分析和挖掘能力，可用于时空查询分析、时空模式挖掘、时空轨迹聚类等时空轨迹数据分析场景，广泛应用于交通物流、城市管理、位置服务等场景。

图数据库是现代数据库系统中的一种，它主要的特点就是使用了图论的概念来进行数据管理。传统的关系型数据库通常是基于表和列的结构进行数据管理，而图数据库则是构建了节点和边的图形结构，可以更好的表示现实世界中的复杂关系。下面是图数据库的几个主要特点：1.基于图形结构：图数据库是基于图形结构来进行数据管理的。它通过节点和边来构建数据的表示形式，使得数据之间的关系和结构更加直观和清晰。这对于处理关联复杂、数据关系复杂的场景具有重要意义。2.高效地关系查询和分析：图数据库具有高效的关系查询和分析能力。对于一个大规模的图，传统的SQL查询方式显然不能满足查询时间的要求。而图数据库则可以通过图数据库内部的算法来进行实时的查询和分析。尤其是针对一些复杂的图分析算法，图数据库更能够快速地获得结果，提高查询速度。3.可扩展性：由于采用了分布式的技术设计，使图数据库的可扩展性极佳。当需要管理的数据量增加时，图数据库可以通过简单的集群扩展方式来实现性能的提升。而且，图数据库的分布式能力也可以让其在多个节点上进行操作，提高了系统的容错能力和加载能力。4.元素和关系度量：图数据库具有丰富的元素数据和关系数据量度方式。...

新时代需要新技术，企业应抓住机遇实现旧平台的改造升级数据库技术经过不断的发展，已经从以Oracle、IBM为代表的集中式数据库，演进到分布式、多模型、云原生的形态，并在很多场景应用落地，带来了真实的业务价值。当前得益于国家政策的大力扶持以及国内市场环境的快速发展，国产软件加速发展，国产化替代进程正在不断加速。自主可控是国产化替代的核心，同时也是一个阶段性的目标。我们不应该满足于此，应该抓住国产化改造的机遇，用新技术去替代老技术，实现自主可控的同时，完成旧系统的改造升级，这也是信创的主旨。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据全生命周期提供基础软件与服务，在分布式技术、多模型技术、数据云技术等方面有很多技术突破。比如大数据基础平台TDH是全球首个通过TPC-DS基准测试的产品；提出了创新的多模型统一技术架构，支持业内主流的10种数据模型，Gartner®发布的中国数据库技术发展趋势报告引用星环科技多模型联合分析用例，论证了多模型融合分析的趋势和价值。基于多年积累的分布式技术、多模型统一技术、数据云技术等，星环科技打造了分布式数据库ArgoDB、分布式交易型数据库KunDB、分布...

星环科技分布式隐私计算平台SophonP²C集多方安全计算、联邦学习等多种功能，为隐私计算提供完整的解决方案，以隐私保护为前提，解决了跨组织协作时无法安全利用各方数据的困境。平台支持联邦学习、多方安全计算、匿踪查询等功能；性能方面，联邦学习与多方安全计算可达亿级数据量，助力数据要素安全流通和价值迸发，实现数字经济时代下的跨企业和行业的AI协作。星环科技的隐私计算技术已落地如数据流通、政务民生、金融营销等垂直业务场景，为跨企业数据协作提供安全可信的平台支持。在政务民生场景，SophonP²C通过纵向联邦学习联合居民用电数据与用水数据，生成群租房预测名单。在联合建模过程中，全程明文数据不出，有效保护了居民用水用电的数据隐私信息。联合训练模型比本地单独用电数据训练的模型AUC提升20%以上，赋能政务决策高效的处理分析能力，为政府有效排查群租房，消除群租房造成的消防、安全隐患，打造和谐、安全、美丽的生活环境作出了突出贡献，为政务决策、民生建设发挥信息化支撑保障作用。在精准营销场景，通过纵向联邦学习，车企安全引入了多方数据，丰富用户特征维度，对用户行为进行统计分析。在联合建模过程中，全程明文数据...

银行图数据库的应用场景：反洗钱：图数据库可以将可疑交易数据存储于其中，帮助银行更快速地提取、分析与关系，识别出潜在的洗钱行为。客户关系管理：银行图数据库可以将客户的不同信息（如交易记录、信用评级、客户所在地和行业等）进行整合，并将这些信息在一个数据仓库中呈现出来。这使得银行能够更加精准地分析客户需求，提供更加符合客户需求、更加优质的服务。风险管理：银行是一个与风险息息相关的行业。图数据库可以帮助银行对相关风险进行整合和分析。通过解析大量的金融数据，图数据库可以找出潜在的风险点，提前控制风险。数字化转型：图数据库能够将社交网络、收集的数据等信息关联起来，并创造性地开拓新业务模式。除了与客户密切相关的业务领域，图数据库还能够在支持业务流程优化方面发挥重要作用。营销：银行可以使用图数据库来收集客户数据、行为数据等，这样可以更加精确地预测客户习惯，对客户进行更加细致的营销和服务。银行图数据库有着广泛的应用场景，可以在多个角度上支持银行的业务发展，提高服务的质量和效率。星环分布式图数据库StellarDB星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等...

星环科技图数据库StellarDB是国产高性能图数据库，采用分布式架构和原生图计算引擎，支持超大规模数据管理和高效的图计算。TranswarpStellarDB具有以下特点：原生图存储：StellarDB为数据存储设计了专有的图存储结构，优化查询性能，通过高效的压缩算法减少磁盘和内存的使用量。根据分区策略，图数据均匀分布于集群各节点。优越的性能：存储引擎和计算引擎结合，使计算引擎可以利用数据locality提升计算性能，拥有卓越的数据读写能力，支持大规模并行处理，毫秒级的查询响应。高扩展性：完全的分布式架构，具有良好的可扩展性，支持在线扩容和升级。拥有万亿级图数据处理能力，支持数据多副本，提供集群高可用和高可靠。灵活的查询方式：计算引擎支持灵活易懂的图查询语言TranswarpExtended-OpenCypher，拥有丰富的图操作语法。同时提供SQL支持，多模场景灵活切换。深度分析能力：支持10层及以上的图深度遍历和复杂分析。丰富的算法库：内置丰富的算法库，几十种图算法开箱即用，优化的分布式并行图算法，千万级子图计算效率达到行业先进水平。企业级功能：支持用户权限认证、集群状态监控、日...