洞见科技深度参编的央行金科联盟「多方安全计算」及「联邦学习」金融应用研究报告正式发布

2021 年 12 月，中国人民银行发布《金融科技发展规划（2022—2025 年）》，明确提出积极应用多方安全计算、联邦学习、差分隐私、联盟链等技术，探索建立跨主体数据安全共享隐私计算平台，在保障原始数据不出域前提下规范开展数据共享应用，确保数据交互安全、使用合规、范围可控，实现数据可用不可见、数据不动价值动。

前期，央行指导的北京金融科技产业联盟组织编制并发布了《隐私计算技术金融应用研究报告》，为进一步推动多方安全计算、联邦学习两项隐私计算技术在金融领域的应用探索，联盟数据专委会组织银行等大型金融机构、洞见科技等隐私计算技术服务商在内的相关成员单位开展研究，编制了《多方安全计算金融应用现状及实施指引》和《联邦学习技术金融应用白皮书》，现正式发布全文。

两篇报告分别对多方安全计算、联邦学习两项技术作了详细分析，介绍了相关的政策及标准情况，梳理了两项隐私计算技术在金融业应用情况及案例，并从金融应用的平台间互联互通等方面提出建议。

洞见科技作为联盟会员单位和国内隐私计算领军企业，依托领先的隐私计算技术及金融场景丰富的落地案例和深刻的行业知识，不仅前期参与了《隐私计算技术金融应用研究报告》，还深度参编了《多方安全计算金融应用现状及实施指引》和《联邦学习技术金融应用白皮书》，为多方安全计算技术的概述、金融应用案例与实施指引，以及联邦学习技术的研究背景、联邦类型、展望和结论等章节贡献大量核心内容与示范案例，务实推动隐私计算技术在金融行业的应用。

在金融领域，洞见科技以隐私计算技术推动数据有序共享，确保数据交互安全、使用合规、范围可控，实现数据可用不可见、数据不动价值动。其独立自研的金融级隐私计算平台 InsightOne，前瞻性地将多方安全计算、可信联邦学习、可信执行环境、差分隐私和零知识证明等技术融合以形成面向计算场景的自适应计算引擎，已通过央行国家金融科技测评中心（银行卡检测中心）联邦学习与多方安全计算金融应用双评测。

洞见科技 InsightOne 隐私计算平台目前已在金融行业取得大量落地应用案例，包括：首个大型商业银行隐私计算互联互通平台、首个大型保险公司私计算技术服务平台、首个大型城商行联邦学习技术服务平台、首个基于隐私计算的资本市场金融科技监管沙盒等。

未来，洞见科技将继续以隐私计算技术服务于金融机构数字化经营能力提升，助力金融行业数字化转型和数据智能化应用，充分释放数据要素价值。

北京金融科技产业联盟简介

北京金融科技产业联盟（Beijing FinTech Industry Alliance）由中国人民银行指导，旨在推动落实央行金融科技相关政策要求，促进我国金融科技良性可持续发展。目前，联盟已组织制定金融行业标准 13 项、团体标准制修订 10 项，完成人工智能、分布式数据库、监管科技等 26 项联合技术攻关、73 项企业标准评估。