近日，由北京金融科技产业联盟牵头，工商银行、农业银行、同盾科技等金融机构与科技企业共同参与编制的《隐私计算技术金融应用研究报告》正式发布。

报告分析了隐私计算的关键技术，介绍了隐私计算相关的政策和法律法规，梳理了隐私计算技术在金融业应用情况及面临的问题，并从标准化建设、行业政策引导、技术发展等方面给出建议。

报告指出，金融机构对同业机构、其他行业机构有着迫切的联合计算意愿。隐私计算技术促进了更加开放的数据价值融合，充分挖掘了数据的潜在价值，既有效支撑了金融业务发展，更好地服务普惠金融、乡村振兴等国家政策，又为金融机构在运营管理、精准营销、风险控制、信息共享、反洗钱等方面提供了有力支撑。

同盾科技深度参与报告编写，从国内外隐私计算相关标准状况、隐私计算和知识图谱等角度贡献专业知识，并从自身实践出发提供案例供行业参考借鉴。

当前，隐私计算技术在金融行业的实践中，已逐步实现产品化、平台化，通过规模化推广，能够在金融领域的更多业务场景、更全面的上下游供应链体系应用中，更好发挥数据价值，避免数据滥用，并产生很好的经济效益。

例如，国内某汽车集团的数字化转型项目引入同盾科技，利用隐私计算为其旗下的汽车金融部“融资租赁去担保化”提供助力。在实施过程中发现，集团内部因不同子公司主体不同，无法使用原始数据进行共享，进而导致客户的维度不齐，去担保化存在障碍。经分析，推出如下解决方案：

经验证，本项目在模型效果上和实际使用的过程中都取得了不错的效果。构建的模型KS=0.33，AUC=0.87，模型 PSI=0.006，符合业务部门对上线模型要求；在实际调用过程中，分数分布与建模样本分数分布基本吻合，模型表现效果良好。

本案例通过同盾联邦学习的方式，将集团内的数据赋能给汽车金融部，一方面，应用联邦学习技术充分激活内部数据价值，解决数据孤岛问题；另一方面，去担保化有助于放量，帮助业务拓展，实现集团内数字化转型的关键一步。

作为国内较早探索隐私计算技术的科技企业，同盾科技融合多种技术所长，成为国内首家构建了隐私计算完整技术生态的科技企业——提出“知识联邦”全新的理论体系、推出工业级应用产品“智邦平台(IBond)”、支撑数据安全交换的FLEX协议、开放互联参考模型 (FIRM)、可信AI开放操作系统“天启”，并发起成立知识联邦产学研联盟。同时，同盾科技也是国内第一批参与起草隐私计算标准制定的企业之一；此外，同盾科技还是首家将知识联邦技术应用于国有大型银行数据治理和数据价值实现的科技企业。

同盾科技在隐私计算领域的原始创新与技术突破也受到了全球科技界的认可，于2021至2022年连续两年登榜由全球知识产权信息服务商IPRdaily与incoPat创新指数研究中心联合发布的“全球隐私计算技术发明专利百强榜单”。未来，同盾科技将面向下一代可信人工智能，在隐私计算等领域为社会、为客户创造更多价值。

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