随着《数据安全法》、《个人信息保护法》的相继实施，数据安全和数据隐私保护成为企业数据应用的合规前提，金融机构亟需探索在符合监管及法规要求前提下的数据应用方式。
隐私计算技术能够解决银行在获取外部数据中遇到的数据类型限制问题，例如客户的消费、退款、注册时间以及消费习惯等信息。虽然隐私计算技术还无法完全解决数据内部流通过程中的问题，但仍然能够在一定程度上解决由于合规问题或保密性原因而无法获取的外部数据，帮助银行获取更符合业务需求的数据。
此外，隐私计算技术在整合信息方面也具有较高的价值，例如联合风险控制、联合征信以及客户画像等。
当前已有多家银行探索隐私计算技术的应用，并取得初步成效，沙丘社区通过研究中国银行、中国工商银行、浦发银行等金融机构的隐私计算技术应用案例，旨在为其他银行提供参考。
但是，银行在大范围使用隐私计算技术时仍需要保持谨慎，原因在于现有隐私计算的理论支撑仍存在性能极限，隐私计算产品在硬件加速、通信优化、集群扩展等工程能力方面还有较大提升空间。此外，现行法律对匿名化的定义过于绝对，需要进一步向下分解以适配不同的应用场景。
▎案例一：中国银行隐私计算平台建设与应用实践
中国银行对外部数据的获取存在强烈诉求，但目前在可用数据的获取上基本达到瓶颈，隐私计算从技术角度可以在保护数据隐私的前提下帮助中国银行获取更多外部可用数据。
中国银行基于TFE开源多方安全框架搭建企业级隐私计算平台，在反电诈、营销、风控、供应链等业务场景进行探索应用，与内外部机构进行数据合作增强现有模型。本文详细介绍了中国银行隐私计算平台架构设计及在风控场景的应用实例，为金融机构隐私计算技术应用提供参考。
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▎案例二：中国工商银行基于联邦学习的外汇合规风险联合防控实践
在“宏观审慎+微观监管”的监管框架下，中国工商银行利用隐私计算技术，建立监管机构和工商银行之间的数据融合通路，构建提前精准预警、由点及面完整追溯、名单信息高效共享的本外币一体化外汇合规风险联合防控体系，实现外汇合规风险联合评分模型，精准、全面、及时反映个人客户的外汇业务合规风险，有效提升外汇合规风险防控的时效性、精准性和覆盖范围。
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▎案例三：浦发银行反电诈场景隐私计算技术应用实践
在电信诈骗场景，浦发银行过去的反电信诈骗手段存在反诈视野受限、风控措施滞后、风控机制碎片化等问题，浦发银行以隐私计算作为关键技术搭建电信欺诈风险识别体系，融合外部数据拓展风险特征，提高电诈识别模型的精确度，在试点分行的的开户风险识别和非活跃户涉诈风险识别场景上表现明显优于原模型。本案例旨在为金融机构提高反电诈能力提供思路。
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▎案例四：浦发银行基于隐私计算平台的供应链金融产业实践
为解决传统供应链金融中存在的数据难共享、难验证、信任高度中心化且穿透力不足等重大问题，浦发银行基于异构隐私计算平台互联互通、安全知识图谱、安全多方计算、联邦学习、区块链等技术，实现高效精准的隐私安全供应链金融系统，保证各个企业商业数据不泄露，实现业务效率、业务范围、风控效果等多方面的提升。
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