近年来，党中央、国务院高度重视发挥数据要素价值，2023年初决定组建并成立国家数据局，充分发挥数据的基础资源作用和创新引擎作用，为构筑国家新质生产力提供有力支撑。隐私计算作为数据要素领域一项关键技术，遵循“原始数据不出域、数据可用不可见、数据可控可计量”原则，充分契合企业与企业间、企业与政府机构间数据安全交互，实现价值融合的根本方向，有助于数据要素体系建设的不断发展与完善。交通银行积极践行国家战略，立足数字化转型业务发展需要，充分调研各行业数据应用诉求，率先研究探索搭建基于隐私计算的数据流通基础设施，推进数据要素产业安全、健康发展。

　　2022年初，交通银行启动建设企业级隐私计算平台，平台采用开放式架构，支持快速部署、互联互通和场景定制，可以基于信创化集群，处理海量数据，灵活适配多种业务需求和快速对接异构平台。

　　在技术架构层面，平台研制了统一的数据资源、任务资源管理能力，实现不同数据类型、不同数据来源的配置化接入，支持应用系统对隐私计算能力的快速对接。平台研制了统一的任务管理能力，支持不同机构间快速实现隐私计算加密连接，同时支持项目管理、数据管理、任务管理、模型管理等能力，实现大型集团、机构间的单点接入，以及多层架构总分模式接入后的全局合作。平台通过开放式架构设计，实现算法模型与平台的解耦，可自定义算法组件，进行任务编排，进而更好满足多元业务场景的协同计算与建模需求，灵活适配多种模式及应用场景。

　　在核心技术方面，平台不仅全面集成了多方安全计算、联邦学习等当前主流的隐私计算技术，还在此基础上完成了全匿踪联邦建模、基于混淆能力的统计隐私集合求交、隐私保护的图节点、基于椭圆曲线的乘法三元组生成方法等多项技术创新。首创全匿踪联邦建模方案，实现隐私计算全流程匿名化，在不泄露交集ID的基础上完成联邦学习，确保数据的完全匿名性和保密性，该方案荣获了2022年“金融密码杯”全国大赛一等奖。首创基于混淆能力的统计隐私集合求交算法，使得参与方在不泄露任何一方在交集之外的任何信息的前提下，获得加密混淆后的交集集合。首创隐私保护图节点的嵌入方法，使用多个参与方图节点ID进行联邦化的图嵌入训练，支持多方之间基于隐私保护的图融合需求。首创基于椭圆曲线的乘法三元组生成方法，实现加密算法信创化，可以根据多方安全计算的客体数据规模来灵活选择乘法三元组的取值空间大小。后两项已获发明专利。

　　在性能方面，平台设计了适用于全场景应用的隐私计算技术集群架构，支持亿级数据量的求交和查询，千万级数据量的联合建模，在此基础上能够支撑海量数据批量、准实时、实时预测，联机响应时间控制在较低水平，缓解了隐私计算工程化难题及性能困境，满足金融等行业对效率的要求，为推进数据要素流通发挥价值潜力奠定了坚实基础。

　　交通银行基于企业级隐私计算平台，积极推进数据要素跨机构融合，已经在交行总分行与政务机构、三大运营九游娱乐文化 九游app官方入口商、支付清算机构、金融机构、新型科技公司等多方的数据合作中得到了广泛应用，支撑数字金融、科技金融、普惠金融和养老金融等领域成功落地30多项业务应用，实现了跨机构、跨行业的数据要素安全流通和价值挖掘，让数据“可用不可见”，充分显示隐私计算在金融行业应用的巨大潜力。

　　1. 科技金融。在科技金融领域，交通银行大力响应“科技—产业—金融”的良性循环，联合辽宁金科征信，聚焦科技型企业融资需求，在全同态密文计算技术的加持下，融合公积金、水电气等行内外多方数据，对科技型企业客户开展多维度评价，实现“主动授信+精准触达”的普惠金融业务模式创新升级。该项目成效显著，截至2024年底，交通银行辽宁省分行2024年新增中小微科技企业授信约6亿元，提高了科技类企业评价的及时性与准确性，触达覆盖度和效率实现从“零星营销”向“智能批量”转变。该项目入围了辽宁省人民银行金融科技创新监管工具创新应用项目。

　　2. 普惠金融。在普惠金融领域，交通银行针对缺少客户了解、预授信额度不准确等痛点问题，将浙江金综平台税务、销售、工商、司法数据和行内标签有机结合，通过多方安全联合统计决策技术，对科技型小微企业开展多维度评价，并提供“主动授信+主动营销”的技术方案。该项目自2024年11月上线后，短短一个月内，直接支撑浙江省地区普惠授信金额超10亿元，并在深圳、苏州、北京等多个分行开展推广。

　　3. 数字金融。在数字金融领域，交通银行首次创新采取“全匿随机群体相似度计算”技术，融合了外部相关数据，获得相似客群包，由交通银行进行营销投放，进一步提升交通银行基础客群客户的经营效率。2024年交通银行首批营销普惠贷款客户上万人，提款金额共达千万元，该项目精准分析的中端客群出额率大幅提升了7倍以上。

　　4. 养老金九游娱乐文化 九游app官方入口融。在养老金融领域，交通银行与外部合作伙伴基于隐私计算平台安全求交技术，得到潜在用户样本群进行营销，为开通个人养老金资金账户的用户提供会员权益等增值服务。该项目有效提高了个人养老金账户开通量和缴存金额，扩大了养老金融服务的覆盖面。精准营销率提升了1倍以上，为养老金融业务提供了全新的创新范式。

　　5. 风控反欺诈。在风控反欺诈领域，交通银行与运营商合作，运用隐私计算技术，通过联邦学习训练数据构建涉诈人群模型和易感人群模型，建立识别电诈交易新手段，加强机构间反欺诈生态建设，维护金融秩序，保护人民群众财产安全。模型效果突出，被诈客户和涉诈客户识别能力显著提升，易感人群识别效率提升4倍。

　　6. 银政合作。交通银行与上海海关合作推进多维数智挖掘的隐私计算技术研究课题，聚焦智慧风控场景，融合双方企业相关数据，探索隐私计算联合建模、安全求交、多方安全计算等技术在海关与银行联合风控场景下的应用及价值。该课题为海关系统内首个隐私计算研究课题，与银行开展跨界合作，为加强政银数据共享提供实践经验。

　　交通银行在平台研发、推广应用的同时还充分发挥上海主场优势，积极打造数据可信流通生态，共建数据合作应用平台，推进机构间信息交流共享，提升金融行业数据要素应用水平。

　　交通银行联合复旦大学、中国银联，牵头倡议并发起设立了上海金融科技产业联盟数据产业化专委会。自成立以来，专委会吸收了41家成员单位，3年立项并推进实施了26个产学研用合作项目。通过举办年度成果交流会等形式，分享并推广成员机构在法律法规&标准规范、创新应用、技术攻关等领域的优秀成果，同时对目前数据产业面临的痛点堵点与技术难点问题进行多方研讨推进，凝聚各方力量基于数据产业化平台合作共创，发挥上海金融科技创新排头兵作用。

　　交通银行联合产业各方发布多项成果，包括《隐私计算金融应用蓝皮书》，深度参与人民银行、金融标准化技术委员会、工业和信息化部、信息通信研究院、北京金融科技产业联盟等隐私计算多项行业标准和团体标准制定，联合发表学术论文，相关实践案例入选信息通信研究院2023年大数据“星河”优秀案例等。这些走在行业前列的专利、标准、研究报告充分体现了交通银行在隐私计算领域的行业影响力。

　　隐私计算技术目前处于技术稳定迭代、应用快速扩张的关键阶段，虽然在实际应用中还存在性能效率瓶颈、数据合规和互联互通等推广难点，但是在政策的引领与技术不断的迭代优化中，隐私计算已经成为数据安全流通的“技术底座”，广泛应用于多种金融业务场景，与数据安全和可信数据流通紧密相连，对于推动商业银行数据要素市场化进程具有重要意义。交通银行作为国有大行主力军，未来将进一步抓住这一机遇，深度融入国家战略，积极研究和布局隐私计算技术，在充分挖掘数据潜力的前提下，实现数据驱动的业务模式重塑，提升发展质效，在推动数字经济繁荣发展的前进过程中充分发挥排头兵和压舱石的作用，为加快金融行业数字化转型和范式变迁、推动金融强国建设贡献大行力量。