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金融数据要素共享与综合应用
摘要
金融数据带来的价值已逐渐凸显,金融数据要素将成为金融业数字化转型的关键支撑力和重要驱动力。本报告描述了近年来金融数据要素在有序共享和综合应用方面的行业现状和特点,详细介绍了基于密码学安全的多方安全计算,基于统计学安全的联邦学习和基于硬件安全的可信执行环境等目前主流的隐私保护计算技术。通过金融反诈应用、集团高净值客户资产总额联合探查应用、教培资金监管应用、政务金融数据共享联合风控实践等数据融合的优秀案例和成果,阐述如何利用数据和技术手段强化金融与公共服务领域数据综合应用,赋能金融业务高质量发展。本报告还分析了当前金融数据要素共享和应用遇到的“不敢”“不愿”“不会”三方面难点,并提出应对策略,展望金融数据要素共享与综合应用的发展方向。
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章节目录
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一 金融数据要素共享与综合应用现状
- (一)金融数据要素应用现状
- 1.数据要素在金融科技发展中的重要地位已凸显
- 2.隐私保护计算技术的突破使跨领域数据融合成为可能
- 3.中国人民银行开展金融数据处理综合应用试点
- (二)特点和发展趋势
- 1.数据成为提升金融竞争力的核心要素
- 2.数据的融合、共享和开放成为趋势
- 3.数据安全越来越受到重视
- (三)隐私保护计算流派与数据使用安全
- 1.基于密码学的隐私保护计算方法
- 2.基于统计学的隐私保护计算方法
- 3.基于硬件安全的隐私保护计算方法
- 4.其他传统技术
- 5.数据用途可控可计量保障数据使用安全
- (一)金融数据要素应用现状
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二 金融数据要素共享与综合应用的难点
- (一)“不敢”共享,主要是由于数据权属和法律责任问题
- (二)“不愿”共享,主要是由于经济利益问题
- (三)“不会”共享,主要是由于技术能力问题
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三 金融数据要素共享与综合应用的典型案例场景
- (一)苏州多方安全数据分析平台与金融反诈应用
- (二)光大银行基于多方安全计算的数据共享融合基础设施及集团高净值客户资产总额联合探查应用
- (三)工商银行基于多方安全计算的教培资金监管应用
- (四)北京国际大数据交易所的政务金融数据共享联合风控实践
- 四 金融数据要素共享与综合应用的前景展望
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