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2020-11-18 16:35
“当前，新一轮科技革命和产业变革深入发展，数字化浪潮蓬勃兴起，数据作为基础性战略资源和关键生产要素的地位日益凸显。”11月17日，在金融业数据要素融合应用与治理研讨会暨《金融业数据要素融合应用研究》（以下简称报告）发布会上，中国互联网金融协会会长李东荣表示，金融业作为数据密集型和科技驱动型行业，如何平衡数据要素融合应用和安全保护，充分发挥金融业数据要素的经济社会价值，正成为行业关注的话题。
图为发布会现场。
《报告》聚焦中外法律制度、主要支撑技术和应用场景等，探索在现有法律制度框架下，依托多方计算、联邦学习等支撑技术，助力实现金融业数据融合应用与安全保护的优化平衡。
图为中国互联网金融协会会长李东荣致辞。
《报告》着重介绍了多方计算、联邦学习、数据脱敏、差分隐私、可信计算等金融业数据要素融合应用的支撑技术，从保密性、可控性、准确性、高效性、通用性、适用性等维度比较相关技术，分析其技术特点，构建了包含目标需求属性、原始数据属性、标准规范要求等维度的技术选型分析框架，为行业应用实践提供研究参考。
与此同时，《报告》也提出金融业数据要素融合应用仍面临从业机构数据治理能力、法律法规、技术探索、市场接受度等挑战，分别从制度规范、金融监管、自律管理、行业实践、公众参与等方面提出了针对性建议。
“当前，新一轮科技革命和产业变革深入发展，数字化浪潮蓬勃兴起，数据作为基础性战略资源和关键生产要素的地位日益凸显。”11月17日，在金融业数据要素融合应用与治理研讨会暨《金融业数据要素融合应用研究》（以下简称报告）发布会上，中国互联网金融协会会长李东荣表示，金融业作为数据密集型和科技驱动型行业，如何平衡数据要素融合应用和安全保护，充分发挥金融业数据要素的经济社会价值，正成为行业关注的话题。
图为发布会现场。
《报告》聚焦中外法律制度、主要支撑技术和应用场景等，探索在现有法律制度框架下，依托多方计算、联邦学习等支撑技术，助力实现金融业数据融合应用与安全保护的优化平衡。
图为中国互联网金融协会会长李东荣致辞。
《报告》着重介绍了多方计算、联邦学习、数据脱敏、差分隐私、可信计算等金融业数据要素融合应用的支撑技术，从保密性、可控性、准确性、高效性、通用性、适用性等维度比较相关技术，分析其技术特点，构建了包含目标需求属性、原始数据属性、标准规范要求等维度的技术选型分析框架，为行业应用实践提供研究参考。
与此同时，《报告》也提出金融业数据要素融合应用仍面临从业机构数据治理能力、法律法规、技术探索、市场接受度等挑战，分别从制度规范、金融监管、自律管理、行业实践、公众参与等方面提出了针对性建议。
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