文 法治日报-法人网 全媒体记者 姚瑶

9月2日至7日，2021中国国际服务贸易交易会在北京举行。数牍科技作为北京金融科技研究院的首席战略合作方，受邀亮相金融服务展区。据了解，数牍科技是红杉中国、招商局创投和红点中国投资的隐私计算领域的全栈技术及基础设施服务商，最早以技术组合的视角和综合性工程及产品化思路实现隐私计算工程。

本次服贸会上，数牍科技带来了反洗钱、反欺诈、贷前核验、存客营销、联合黑名单、贷前贷中风险评估、用户画像标签补全、金融集团内协作等八大金融业务场景解决方案，并展示了全自主研发隐私计算产品Tusita。该产品基于自主研发的联邦学习建模、多方安全计算框架及大数据系统，已实现包括多方安全匹配、多方数据分析、多方数据清洗、多方安全建模及报告、多方安全预测、数据匿名查询、ID隐私融合等全流程多方隐私计算。

在金融行业，隐私计算正在反洗钱、反欺诈、信贷风控、金融机构内部组织协同、营销等场景发挥重要作用。其中，反洗钱和反欺诈一直以来是各个金融机构监管重点之一。传统的反洗钱模型由于数据覆盖范围较小且新的洗钱形式不断涌现，对洗钱行为识别能力尚存局限。在数字化进程推动下，越来越多的金融机构正在探索引入外部数据，采用隐私计算技术助力反洗钱的开展。

在反洗钱场景应用实践过程中，数牍科技应用联邦学习等隐私计算技术，帮助银行引入通信运营商数据，为银行反洗钱业务补充了50+对应特征维度，帮助双方进行隐私计算联合建模。同时，通过隐私保护集合求交技术对双方用户ID进行匹配，帮助双方在不交互原始数据的前提下进行安全合规对数据协作，为反洗钱场景模型补充了更多有效数据，提升了银行反洗钱识别能力。

在普惠金融方面，数牍科技基于隐私计算技术帮助银行客户进一步增强对中小企业融资及信用服务综合能力。目前，金融服务小微企业存在的最大障碍在于数据孤岛和信息不对称，这加大了银行贷款的不确定性和风险系数，而中小微企业在转型升级过程中面临的“融资难、融资贵”问题同样突出。数牍科技应用联邦学习技术，联合政务数据和银行企业贷款数据，在双方数据互不出库的基础上，共同建立联邦模型，打造企业征信评级，为银行客户提供业务隐私统计服务，提升银行对中小微企业贷款的综合服务能力。

凭借工业级落地能力、对于金融客户场景的实践和理解力，以及对于客户业务边界拓展的生态支撑能力，目前，数牍科技已成为多家银行、保险机构在隐私保护和数据安全协作领域的重要合作伙伴，其隐私计算产品已在金融、电信、消费品、政务多个领域中落地。

9月1日，《数据安全法》正式落地。该法实施后，数据安全协作行业的整体形势正在稳步向前。在新的数据使用范式下，数牍科技将与合作伙伴共同打造安全合规、健康可持续的数据协作生态，推动金融、营销等行业传统数据业务转型，助力监管主体更加便捷、柔性地对数据要素市场进行整体监管、调控，深入支持新形势下数据流通协作的基础设施建设。(责编 王茜)

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