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发表于 2022-8-3 09:25 | 显示全部楼层 |阅读模式
金融壹账通:隐私计算激活数据要素价值,全面提升金融机构业务服务能力

近年来,随着相关部门的进一步规范金融业数据的安全应用,重点提出采用隐私计算等相关创新技术来推动数据的合规、共享与应用,为金融业数据化转型指明了技术探索路径。使得隐私计算技术的价值得以放大,在数据安全保障领域被赋予了重望。

金融壹账通看来,数据化转型是未来金融机构业务拓展上无法绕开的命题,未来将直接决定金融机构在业务方面的服务能力。从行业背景来看,金融业数据化转型的目标在于金融服务的开放,服务开放的关键在于数据开放。通过数据开放能够使金融机构业务更加精准敏锐地触达到市场,实现金融服务领域的产品创新。建设数据安全共享规则与机制,能够提高数据所有权与隐私权的保障,以此满足数据化转型推动金融服务开放的基本要求。当前金融业对于数据化转型的探索主要集中于如何利用技术创新与业务创新,在保障个人数据安全的前提下点化系统间连通,推动更便捷地获取数据,达成多方数据安全开放应用的共识,形成数据共享的新机制。

数据化转型是未来金融机构业务拓展上无法绕开的命题,未来将直接决定金融机构在业务方面的服务能力。事实上,从业务背景来看,金融业数据化转型经常提到数据化银行概念,基于数据化转型赋能贷款业务一直是数据化银行重点探索场景。信贷场景下数据化转型的话题关注点在于金融机构能否实现业务相关数据的可信采集以及可信治理。以此来确保金融机构能获取更加广泛的数据维度以及更精准的数据纵深,并应用到贷款场景下来提高客户准入率与实现精准营销,相应降低企业的融资成本。

隐私计算技术推动金融业数据转型已经进入快速发展时期,金融壹账通认为,隐私计算技术目前主要形成了“3+1”的技术发展方向。包括多方安全计算、联邦学习、可信执行环境加区块链技术。在隐私计算的协助下,数据化转型的建设目标逐渐清晰,即打破数据孤岛形成有效的数据协作。保障数据来源可信,并降低交互门槛;监管审计清晰,保证数据应用可控;最终实现数据价值并推动数据开放,释放隐私计算数据的技术价值。

隐私计算的应用场景非常广泛,主要应用于金融风控、金融营销、监管科技、医疗等场景。以金融壹账通与招商银行的合作为例,该合作打造出多方跨异构隐私计算平台互联互通的项目模式,合作围绕互联互通场景展开,在单一隐私计算平台打破“数据孤岛”的基础上,进一步打破“计算孤岛”。未来,该项目将应用于金融风控、反欺诈、黑名单查询等金融场景,通过多方隐私计算平台联合协作,在满足监管数据隐私保护要求的基础上,激活数据潜力,帮助银行提升业务价值。

金融壹账通自成立以来始终坚持为金融机构提升效率、提升服务、降低成本和降低风险的价值主张,未来将继续探索多方数据安全协作的实际场景应用,并丰富数据治理能力,形成金融壹账通更加灵活、安全、易用的区块链+隐私计算数据协作、治理、监管的综合服务能力,满足各类型金融机构、政府客户的数据管理和使用需要,为金融业的数据化转型贡献力量。


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