中国信通院发布首份隐私计算应用报告 蚂蚁集团多个案例入选

导读：11月18日消息，在2021（第七届）中国互联网法治大会上，中国信息通信研究院（简称中国信通院）发布《数据价值释放与隐私保护计算应用研究报告（2021年）》，称隐私保护计算技术在金融、医疗、政务等领域已具有初步的应用探索，但尚未实现规模化的应用。

11月18日消息，在2021（第七届）中国互联网法治大会上，中国信息通信研究院（简称中国信通院）发布《数据价值释放与隐私保护计算应用研究报告（2021年）》，称隐私保护计算技术在金融、医疗、政务等领域已具有初步的应用探索，但尚未实现规模化的应用。

据了解，这是国内首份关于隐私计算应用研究方向的报告，由中国信通院和蚂蚁集团牵头，聚焦隐私保护计算技术产业落地缺乏参考的问题，对数据、数据价值、隐私保护计算如何助力数据价值释放及在金融、医疗、政务领域场景的应用价值进行探讨与探索，为隐私保护计算技术的应用落地及数据价值释放提供参考。

具体来看，在金融场景，隐私计算具有天然的应用必要性。《报告》提出，每年欺诈风险导致的银行业受损金额高达近千亿美元，国内银行每年因欺诈风险损失的金额也高达上百亿元。隐私保护计算平台为银行提供了外部大数据安全融合能力，提升了银行的大数据风控应用能力。《报告》举了一个案例，该案例帮助银行联合了包括工商、税务、水电、司法、电信、征信机构等十余家跨行业数据源提供的上千个数据维度的外部大数据进行小微企业风控。在基于这些数据进行联合建模后，商业银行的不良贷款率从原有的1.81大幅下降至0.38，大大提升了银行的大数据风控应用能力。

在医疗场景，《报告》指出，现代医学研究、药物开发、公共卫生防疫以及临床医疗应用等生物医学科学愈发倚重电子病历数据、基因数据、影像数据等生物医学数据的开放共享与利用。

在政务场景，如何在保障个人隐私的情况下把数据的价值发挥出来，帮助政务管理，是隐私计算的价值所在。《报告》举例，某科技公司联合电力公司，利用自主研发的安全计算平台，集成安全多方计算、联邦学习等隐私保护计算技术，提供面向配电网协同发展的电力场景安全计算解决方案。最后，通过电力联邦学习算法建立城市电动汽车负荷分析与预测模型。成功地支撑了充配电网的协同布局规划，助力新能源汽车产业发展和营商环境的持续优化。

蚂蚁集团副总裁韦韬认为，隐私计算是保障数据流通价值和保护个人隐私的有效技术手段，通过隐私计算实现“可算不可识”是平衡个人信息保护和数据要素产业发展的关键。蚂蚁集团持续探索隐私计算技术创新，覆盖了数据全生命周期保护的全部主流技术，如多方安全计算、可信执行环境、零知识证明、联邦学习等。因此，也成为全球范围内相关技术储备最多的公司，全球隐私技术专利数累计740件位列第一。本次《报告》收录了蚂蚁集团隐私计算的在金融、医疗等行业的应用案例。