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金融
金融
金融行业对于数据具有强依赖性,在风控、监管等领域尤为明显。数据共享是业务开展的关键,但金融机构间数据共享并不容易,在存储、治理和应用方面等存在诸多限制。
业务挑战
解决方案
解决方案优势
业务挑战
数据滥用
对于金融机构而言,任何输出式数据共享都使其面临可能被第三方滥用竞争性信息(如客户身份及特征)的风险。
流程复杂
数据共享受到《数据安全法》等隐私监管法规的限制,必要流程(如建立新机制以确保知情同意)过于复杂而导致投入超出数据共享所能带来的益处。
留存风险
随着人工智能和其他高级分析技术应用的不断涌现,大型金融机构的高管已经开始担忧因掌握过多客户数据所带来的风险,进而导致客户不安。
改造复杂
随着隐私计算的兴起,基于多方安全计算与联邦学习的数据共享模式需要对原有金融业务系统进行大量改造,给金融机构带来大量额外成本。
解决方案
金融风控
运用同态加密技术,将来源合法合规的数据在数据源本地进行同态加密后,传输给金融机构。在不解密的前提下,金融机构对数据进行基础运算(加减乘除)、统计分析等处理,为其自身风控提供辅助
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金融监管
方案支持在密文上进行统计分析,因此金融机构能够将原始数据经过同态加密后发送至监管方,由监管方进行密文监管,实现更深层次的数据监管,拓展金融监管新范式。
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解决方案优势
多源数据融合
在不收集、不存储原始数据的前提下,将政务数据、中小微企业经营数据、金融数据进行融合应用,打破现有数据壁垒,丰富中小微企业主体的风险评价维度,辅助银行授信。
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数据隐私保护
改变原有业务模式中,需要在明文数据上进行运算分析的方式。运用同态加密计算技术对原始数据加密,金融机构以密文运算的方式完成数据的汇总、加工、分析,解决了现阶段使用原始明文数据而造成隐私泄露的问题,有效保护数据资产。
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细粒度授权
采用数据细粒度的权限加密控制,形成数据源对于数据应用的直接授权管理,保证数据应用的全流程可控制、可监控、可审计。
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轻量化改造
支持复用原有业务模式,无需修改业务逻辑、系统逻辑、代码逻辑以及通信逻辑,实现轻量化业务改造。
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