商业银行隐私计算技术研究与应用（41页，2026年）

分类：金融科技

标签：隐私计算、商业银行、多方安全计算、联邦学习、可信执行环境、差分隐私、数据要素、数据安全、数据流通、金融科技

摘要：《商业银行隐私计算技术研究与应用》由交通银行与瞭望智库联合编制，围绕“数据不出域、可用不可见”这一核心命题，系统梳理隐私计算在银行业的缘起、技术路线、政策环境、应用图谱与实践案例。报告指出，数据已成为驱动金融行业提质增效的“新石油”，但商业银行在信贷决策、反欺诈、财富管理等领域长期受制于数据孤岛与合规约束；随着2016年《网络安全法》、2021年《数据安全法》与《个人信息保护法》相继落地，数据的收集、处理与流转被纳入严格监管，“不推动数据融合则竞争力受限、共享不合规则面临合规与声誉风险”的两难愈发突出，隐私计算由此被视为破解“数据价值与数据安全相互制约”悖论的关键工具。 技术层面，报告将主流路线归纳为多方安全计算（MPC）、联邦学习（FL）、可信执行环境（TEE）与差分隐私（DP）四大流派，并逐一分析其原理、成熟度与适用场景。多方安全计算依托混淆电路、秘密分享与不经意传输，在金融风控、政务数据协同等安全要求极高的场景中率先落地；联邦学习以“数据不动模型动”实现跨机构联合建模，在智能风控、精准营销中应用广泛；可信执行环境借助Intel SGX、Intel TDX、AMD SEV、ARM

来源：zuudee | 日期：2026-10-23 | 格式：PDF | 页数：41