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孙立林:隐私计算+区块链缔造数据融合全新基础设施

2020-11-28 10:34

来源: 上海之声

“数据要素的金融化”


我们把它叫「采、存、算、管、用」,就是数据这几方面来处理,但是更核心更像一个金融业务。所以我们提到它更像数据资产或者数据资产化服务,把数据做成资产或者数据

计算部分来当成传统的金融业务,做存、贷、汇相关的服务。

我们最近跟国内多家商业银行合作探索的面向数据资产的银行服务,大家可以看到数据的总量产生千亿以后,实际上我们产生了非常多的应用场景。

从银行来说需要基于用户数字身份和银行证明以后对数据进行签名,确认它的权属关系,并且提供相应的存储托管服务,利用银行的技术能力来提供计算。这样的话,我们看到最简单的场景就是合格投资人或者是联合建模等等。

在开放架构下隐私保护的需求是不一样的,目前传统的解决方案我们认为已经不能满足现在的需求,所以引入很多新的计算方法。一个是我们把它叫做广义的隐私计算条件下的,可以结合不同的密码算法,从数据源头来入手解决数字的身份标识,来解决数字的所有权问题。

大家可以看到,我们做的最多的一个算法叫安全多方计算,为不同种类算法逻辑,比如数量的统计,量化模型,机器学习等等,不同开放银行的API提供本地数据密文处理之后的多方计算能力。它并不是传统的明文交换,而是变成全过程都是在密文。

传统技术是怎么做的呢?传统技术是加密以后一定要解密,针对解密后的明文来算。而新的隐私计算是整个过程都在密态情况下来计算,它导致的变化就是到最后整个消费模型变了。只有在相关的隐私计算的加持下面才能实现真正的所有权的确立,把数据价值向使用权的交割,而所有权没有被动摇,这样才能真正把它金融化。

刚才简单介绍过的开放银行下到底能够做哪些工作?我们提到数字化生态银行。传统的开放银行它的API调用多数都是直接两家机构来调,这个数据也局限在这两家。就会出现一个问题,两家的帐户和ID都不愿意向彼此直接开放,当然了,也取决于相应的成本。

可是今天我们能够做到的是,第一如果用户对这些信息敏感,可以对算法数字做完全的身份变化。第二如果用户对数据内容敏感,可以通过算法加密手段进行不可逆转的保护和计算过程。第三我们还可以实现对算法本身也进行加密和保护,因为有大量的算子或者建模方法,尤其是银行的风控也是不可以暴露出来的。可以用的地方非常广泛,许多银行做联合营销、征信和增值服务或者是风控,都可以基于这个方法来处理。

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