蚂蚁隐私计算案例入选IDC PeerScape优秀实践

2021年被认为是隐私计算应用的第一年。2022年1月18日，国际权威机构IDC发布了《IDC PeerScape：金融行业隐私保护计算探索与实践》报告。这是IDC首次全面解读隐私计算在中国金融行业落地的报告。蚂蚁隐私计算的应用案例“可信执行环境技术下的网商农村金融实践”被列为行业最佳实践之一。

《IDC PeerScape：金融行业隐私保护计算探索与实践》报告从立项到发布，历时近四个月。列举了数字银行、消费金融平台、城商行、光大、工行、央行分支机构等大型金融机构隐私计算的优秀案例，深入探讨了应用现状、主要难点、挑战和解决方案。

IDC认为，数字时代，各行各业都在开展基于数据的业务运营和行业合作。然而，不同类型的数据往往存储在单个节点中，不同的数据源相互隔离，难以形成数据协同。如何在保护数据隐私和数据安全的同时实现数据元素的价值，成为阻碍不同主体数据融合的核心挑战。

在上述背景下，网上商户银行利用蚂蚁隐私计算的能力，通过硬件技术对数据进行隔离和保护，形成可信的执行环境，为不可信环境下的隐私数据保护和计算提供了安全保密的空间。在线商户银行在这一技术的保障下，通过在可信的执行环境中处理来自不同数据源的数据，帮助银行和合作伙伴实现数据融合，同时保护其数据隐私。在此基础上，为涉农用户提供融资金融服务，解决农村金融服务缺失、农业经营者融资难、融资贵等问题。该行网商的技术平台可以支持实际生产环境中复杂数据的安全计算任务，帮助客户降低数据测试、交付和风控的时间成本。

蚂蚁隐私计算的技术体系目前包括多方安全计算、可信执行环境、可信秘密计算等。此前，上海浦东发展银行和蚂蚁集团基于多方安全计算的风险模型，封杀了数十亿高风险贷款的发放。该病例也是IDC2021 《开放金融数据共享中隐私计算的平衡之道》报告中唯一入选的病例。

随着个人信息法等法规的实施和技术的不断成熟，2022年数据行业将正式进入“保密时代”，隐私计算的应用也越来越迫切。

IDC认为，隐私计算已经应用于金融信用风险控制、反洗钱、反欺诈、营销、保险定价和理赔、业务协同等场景。未来隐私计算的大规模应用将聚焦于计算性能与计算效率的有效平衡，计算模型有效性和稳定性的提升，以及特定场景下多种数据服务的价值。

IDC预测，2022年，隐私计算能力将逐渐成为数据相关产品和解决方案的标配，并呈现多场景落地、生态驱动、技术融合的趋势。2021年，中国大数据市场整体规模将超过110亿美元，预计2025年将超过250亿美元，呈现强劲增长态势。