第十九屆中國國際金融論壇于2022年12月15日在上海召開，中國電信(4.130, -0.04, -0.96%)翼支付區塊鏈研究院院長、數字科技事業群副總裁賀偉出席并發表演講。
賀偉在演講中談到如何在技術創新層面去推進數據的合規融合，他表示，在多方參與的分布式商業環境中，數據的安全隱私與可信是亟待解決的核心問題，其中存在兩大矛盾：一、數據的價值若要釋放出來，數據必然需要在多方之間進行高效流通。數據一旦流通起來，安全和隱私將面臨風險，這是第一個矛盾；二、在分布式商業環境里面，多方之間天然缺乏信任，參與方之間業務信任的打通，對于數據驅動的分布式業務的有序地推進有著極為重要的作用。
賀偉強調，這兩大矛盾在現代商業環境中非常突出，特別是孤島現象，例如云服務的孤島、網絡的孤島，數據資源的孤島等等。自2017年起，國家已頒布《網絡安全法》，隨著去年年底《數據安全法》《個人信息保護法》的陸續落地，國家針對數據安全保護所搭建的三駕馬車正式形成。數據安全隱私困境在數據持有方、數據需求方、業務方之間構建了數據流通壁壘。如何有效解決數據不能用，不敢用，不會用的矛盾，必然需要采用新型技術手段才可能得到解決，圍繞其有兩大主要技術能力：
第一項是區塊鏈，解決的是信任問題。區塊鏈提出之初是作為一種創造信任的機器，它解決的是在多方之間數據以及業務協同中的可信難題，原生的公有鏈區塊鏈是在完全無信任環境中提供強信任的機制。由于公有鏈存在代幣炒作所引發的金融風險問題，且由于采用強信任機制，性能也是公鏈的固有難題。在我國主要倡導推進具備準入性和監管屬性的聯盟鏈建設與應用，聯盟鏈的基礎是在一定監管前提下在多方業務方之間構建信用機制，主要融合智能合約、共識機制、密碼學機制等。
第二項核心能力是隱私計算，以解決數據在流通使用中的隱私強化問題。隨著數字經濟對于數據的需求以及數據隱私監管的日益嚴苛，隱私計算技術在大約從2019年開始被業界廣泛關注，數據安全流通與應用的矛盾如果不通過隱私計算而是采用傳統的密碼學是無法有效解決的。隱私計算簡單講是通過前沿密碼學算子與分布式計算、分布式機器學習等相融合所構建的算法協議與產品服務能力，實現了在多方不泄漏原始數據或者多方之間的數據在全密文狀態下進行加工和分析驗證以完成聯合的計算任務。因其不泄露原始明文，因而可避免數據在流通過程中的隱私泄漏風險，為滿足《個保法》《數安法》等相關法律法規提供有力保障。
中國電信作為國內主要運營商，持有可服務國計民生的海量數據(20.060, -0.35, -1.71%)。如何把這些數據的價值發揮出來，構建基于區塊鏈和隱私計算的數據合規流通底座是必然要求。目前中國電信自研了融合包括天翼區塊鏈Ofin-BaaS、密流安全計算平臺PrivTorrent、天翼聯邦學習平臺CTFL等為核心引擎的天翼數據融通平臺，相關能力也已廣泛服務到通信、金融反詐、營銷、征信等諸多的金融相關領域。
天翼數據融通平臺底層基于高性能的國產與國際雙密碼算法庫，主要算法都做到了雙算法支撐，目前也在推進抗量子計算的密碼（后量子密碼）的算法開發與系統遷移，逐步構建在量子計算時代可以抗量子計算攻擊的安全算法協議。平臺上層與天翼區塊鏈進行了深度融合，使得數據提供方和數據或者模型的使用方能夠無障礙的在“明文數據不出庫”前提下互通并融合數據，實現數據的可控可計量。
以下為發言實錄：
最后環節由我來做一個演講，題目是《翼支付金融科技創新實踐與思考——數據要素流通驅動的金融數字化轉型》。
這個材料也是提前準備了一下，因為這個論壇還是與銀行業數字化轉型強相關，所以將要介紹的案例也主要是與銀行合作方的應用。
首先介紹一下翼支付，翼支付是中國電信集團旗下的金融科技板塊。目前我們的總的用戶突破了5億，月活約5千萬。翼支付業務覆蓋傳統的支付服務，到后續拓展出的金融服務與科技類業務。目前翼支付也是納入到首批集團國企改革的雙百行動標桿案例。翼支付結合自身的優勢，不斷基于運營商特色打造金融科技能力體系，規劃出了能夠支撐我們自有業務和外部需求方且較為全面的金融戰略布局。包括區塊鏈和隱私計算、新消費平臺、大數據AI平臺，金融云系統、商業智能、金融風控、安全防控等一系列領域。
下面將從運營商的視角來解析一下如何推進銀行業數字化轉型。
運營商與金融業的基礎設施目前逐步趨于融合，底層都是基于“云網”所構建的基礎資源底座。在上層，承載的是打通信息流、資金流的業務層合作模式。信息流和資金流的本質是數據，我們隨著數字化廣泛應用，多源大數據的協同亟待加強，這也是行業的共識，我們針對產業用戶的不同需求，打造了多源數據融通基礎底座，包括底層的金融數據、通信數據、政務數據等等，為各行業客戶提供從平臺能力到數據能力的全方位定制化服務。
在此之上，我們通過剛剛幾位嘉賓介紹到的如聯邦學習、多方安全計算、一體機等一系列基于新一代信息基礎設施構建的數據合規流通技術平臺，提供多維場景的服務，例如監管合規、資產安全、用戶行為、線上獲客、供應鏈金融、精準營銷等諸多金融場景。
如何在技術創新層面去推進數據的合規融合？
我們深層次地思考一下，在多方參與的分布式商業環境中，數據的安全隱私與可信是亟待解決的核心問題，其中存在兩大矛盾：一、數據的價值若要釋放出來，數據必然需要在多方之間進行高效流通。數據一旦流通起來，安全和隱私將面臨風險，這是第一個矛盾；二、在分布式商業環境里面，多方之間天然缺乏信任，參與方之間業務信任的打通，對于數據驅動的分布式業務的有序地推進有著極為重要的作用。
賀偉強調，這兩大矛盾在現代商業環境中非常突出，特別是孤島現象，例如云服務的孤島、網絡的孤島，數據資源的孤島等等。自2017年起，國家已頒布《網絡安全法》，隨著去年年底《數據安全法》《個人信息保護法》的陸續落地，國家針對數據安全保護所搭建的三駕馬車正式形成。數據安全隱私困境在數據持有方、數據需求方、業務方之間構建了數據流通壁壘。如何有效解決數據不能用，不敢用，不會用的矛盾，必然需要采用新型技術手段才可能得到解決，圍繞其有兩大主要技術能力：
第一項是區塊鏈，解決的是信任問題。區塊鏈提出之初是作為一種創造信任的機器，它解決的是在多方之間數據以及業務協同中的可信難題，原生的公有鏈區塊鏈是在完全無信任環境中提供強信任的機制。由于公有鏈存在代幣炒作所引發的金融風險問題，且由于采用強信任機制，性能也是公鏈的固有難題。在我國主要倡導推進具備準入性和監管屬性的聯盟鏈建設與應用，聯盟鏈的基礎是在一定監管前提下在多方業務方之間構建信用機制，主要融合智能合約、共識機制、密碼學機制等。
第二項核心能力是隱私計算，以解決數據在流通使用中的隱私強化問題。隨著數字經濟對于數據的需求以及數據隱私監管的日益嚴苛，隱私計算技術在大約從2019年開始被業界廣泛關注，數據安全流通與應用的矛盾如果不通過隱私計算而是采用傳統的密碼學是無法有效解決的。隱私計算簡單講是通過前沿密碼學算子與分布式計算、分布式機器學習等相融合所構建的算法協議與產品服務能力，實現了在多方不泄漏原始數據或者多方之間的數據在全密文狀態下進行加工和分析驗證以完成聯合的計算任務。因其不泄露原始明文，因而可避免數據在流通過程中的隱私泄漏風險，為滿足《個保法》《數安法》等相關法律法規提供有力保障。
中國電信作為國內主要運營商，持有可服務國計民生的海量數據。如何把這些數據的價值發揮出來，構建基于區塊鏈和隱私計算的數據合規流通底座是必然要求。目前中國電信自研了融合包括天翼區塊鏈Ofin-BaaS、密流安全計算平臺PrivTorrent、天翼聯邦學習平臺CTFL等為核心引擎的天翼數據融通平臺，相關能力也已廣泛服務到通信、金融反詐、營銷、征信等諸多的金融相關領域。
天翼數據融通平臺底層基于高性能的國產與國際雙密碼算法庫，主要算法都做到了雙算法支撐，目前也在推進抗量子計算的密碼（后量子密碼）的算法開發與系統遷移，逐步構建在量子計算時代可以抗量子計算攻擊的安全算法協議。平臺上層與天翼區塊鏈進行了深度融合，使得數據提供方和數據或者模型的使用方能夠無障礙的在“明文數據不出庫”前提下互通并融合數據，實現數據的可控可計量。
最后介紹幾個案例。
不管是運營商還是金融服務方，反詐都是長期話題。網絡詐騙鏈條中，涉及到了通信卡與銀行卡，也就是所謂的“兩卡”。反詐中應用最為廣泛的手段即“斷卡”。每項詐騙案件背后都有一個關聯通信數據與金融數據的鏈條，我們做了一個真實數據分析，一度關聯的涉詐人員包括14人，二度涉詐關聯50人，三度涉詐關聯達89人，類似于疫情中的密接和次密接。在整個詐騙的鏈條里面如果把運營商的通信數據與銀行金融服務數據進行有效打通，實現協同，反詐的效能、深度和廣度都能得到非常大的提升，它涉及到的就是信息流和資金流的融。通過隱私計算和區塊鏈結合的模式，我們目前在推進構架實時高效的反詐服務體系，通過隱私計算數據“可用而不可見”模式，把運營商的數據和金融服務的數據以及業務層相關的一些邏輯，無障礙地打通起來，同時保障了企業與個人數據的安全與隱私。
另一項案例是我們協同華東某市人民銀行與銀行構建的覆蓋人行、公安、域內銀行的金融反詐的基礎底座，底層應用的是天翼數據融通平臺，調用區塊鏈的能力以及相關的隱私計算的能力，解決黑灰名單共享、一人多卡、精準阻詐、模型反詐等多項能力。按照傳統的模式，各家銀行之間的數據是不能直接互通的。跨機構聯防聯控的反詐機制面臨的問題就是數據不能及時有效地進行協同。通過隱私計算的模式把多方之間的數據進行實時且隱私強化的聯合計算，可以大幅度提升反詐精準度與效能。目前平臺已完成階段性上線，定時自動化向銀行與監管提供涉詐線索。
下一案例是電信與某國有行通過通信數據流協同的兩個場景：
第一個場景是銀行基于自有模型，在存量客戶中篩選出存在疑似被詐風險的賬戶。通過隱私計算的能力，銀行將疑似被詐風險名單與翼支付持有的易感人群名單進行安全求交，使得非交集用戶數據始終不會被泄漏出去，從而保障了各方的商業數據的隱私。第二個場景是新客申請反詐場景，銀行納入新客戶需要做前期的調查，銀行客戶A申請業務，銀行發起人匿蹤查詢，申請的客戶是否命中黑灰名單或者易感人群的名單，這個名單由運營商提供。如果命中，可以拒絕申請，如果是易感人群的名單，可以發起后續的精準阻詐。
另外一個案例中采用我們平臺實現了通信與金融數據協同，達到用戶喚醒的效果。我們也是跟某國有大行的業務場景進行落地，基于電信密流安全計算平臺的用戶ID求交，目的是確定兩家機構客戶的重疊率以及重疊客戶的授信和支用情況，整個邏輯中隱私計算能力可以保障雙方之間不向對方泄漏用戶相關隱私的信息，并實現高價值用戶喚醒。
數據是金融數字化轉型的非常核心的驅動力(3.310, 0.00, 0.00%)，隱私強化和安全可控的多源數據合規流通是數據價值釋放的必要條件，也是國家實現數據要素賦能數字經濟與實體經濟的必然要求。我們以隱私計算、區塊鏈、大數據AI等新一代信息技術相融合的新型數據流通技術體系，為數據孤島間的合規融通構建了基礎底座，促進數字化轉型。目前我們也在國家級、集團級各項重大項目中加快推進數據要素合規流通能力建設，重點解決數據流通與交易、數據要素確權與定價、數據交易商業模式、產業應用落地中的一系列關鍵問題。中國電信翼支付充分發揮運營商“云、網、數”資源優勢與多年金融服務經驗，不斷的探索科技賦能金融創新模式，持續以科技創新助力國家數字經濟跨越式發展。
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