多方安全计算与隐私计算：金融科技监管创新的利器

多方安全计算与隐私计算：金融科技监管创新的利器

近年来，中国人民银行积极贯彻落实党中央、国务院决策部署，持续推动金融科技发展和监管创新。2019年以来，人民银行先后出台两部金融科技发展规划，通过创新监管工具、开展试点示范等方式，引导金融机构数字化转型。在这一过程中，多方安全计算和隐私计算等前沿技术，正成为提升金融监管效能的重要手段。

多方安全计算（MPC）是一种分布式计算技术，能够在不暴露原始数据的情况下，实现多方协同计算。在金融领域，这一技术被广泛应用于账户风险监测和贷后资金流向监控等场景。

以账户风险监测为例，银行可以通过多方安全计算技术，与清算机构等第三方机构合作，在保护隐私的前提下，进行联合统计分析，提升风险识别能力。具体流程如下：

1. 各参与方将本地数据进行秘密分享，生成多个数据分片
2. 通过安全传输，各方交换数据分片
3. 在不暴露原始数据的情况下，进行联合计算
4. 最终得到汇总结果，如账户交易频率等风险指标

这一过程确保了数据的安全性和隐私性，同时实现了跨机构的数据融合，为风险识别提供了更全面的数据支持。

在贷后资金流向监控方面，隐私计算技术同样展现出独特优势。传统模式下，一旦贷款资金流向其他银行，就会涉及跨行数据追踪难题。而基于多方安全计算的资金流向监控方案，可以打破这一数据壁垒。

以某银行发放的一笔经营贷款为例，当资金流入其他银行后，各家银行由于客户隐私保护要求，无法直接共享交易数据。通过隐私计算技术，可以构建跨行资金交易链图谱，实现资金流向的精准追踪。

具体步骤包括：

1. 发放贷款的银行发起隐私查询请求
2. 各参与银行基于行内交易关联关系，进行逐级查询
3. 利用秘密分享技术，汇总计算违规资金总额
4. 最终判断资金是否违规使用

这一方案不仅有效解决了跨行数据共享难题，还确保了客户隐私和数据安全，为信贷资金监管提供了有力支持。

目前，多方安全计算和隐私计算技术已在多家金融机构落地应用。例如，中国工商银行、中国银行、中国农业银行联合申报的“基于隐私计算技术的资金流水核验服务”项目，通过搭建银行间数据共享平台，实现了对公客户交易数据的可信共享。

该项目利用隐匿查询技术，在保障各方客户数据隐私的前提下，实现了跨行资金流水验真查询。查询过程中，查询方银行仅获取对公客户信息的真伪情况，不获取任何额外信息，有效防范了资金欺诈风险，提升了信贷风险管控能力。

尽管多方安全计算和隐私计算在金融领域的应用前景广阔，但仍面临一些挑战。例如，技术性能、安全性和通用性之间的平衡问题，以及大规模商业应用的落地难题。未来，随着技术的不断进步和应用场景的持续拓展，这些挑战有望逐步得到解决。

可以预见，多方安全计算和隐私计算将在金融监管领域发挥越来越重要的作用。通过构建安全可控的数据融合环境，不仅能够打破数据孤岛，发挥金融高价值数据的作用，还将为金融机构提供更精准的风险识别和监管能力，助力金融行业的数字化转型和高质量发展。