2025年隱私計算技術(shù)金融應(yīng)用研究報告核心摘要：2025年，在數(shù)字經(jīng)濟(jì)深度滲透與金融監(jiān)管日趨嚴(yán)格的雙重背景下，隱私計算技術(shù)作為破解“數(shù)據(jù)可用不可見”難題的核心支撐，已從技術(shù)驗證階段全面邁入金融行業(yè)規(guī)模化應(yīng)用的關(guān)鍵時期。全年金融領(lǐng)域隱私計算市場呈現(xiàn)“政策護(hù)航強(qiáng)化、技術(shù)體系成熟、應(yīng)用場景深化、產(chǎn)業(yè)生態(tài)完善”的核心特征，市場規(guī)模突破98億元，同比增長65.2%，其中銀行業(yè)應(yīng)用占比達(dá)62%，成為技術(shù)落地的核心陣地。政策端構(gòu)建起“國家立法引領(lǐng)、行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)支撐、監(jiān)管細(xì)則配套”的三維治理體系，《數(shù)據(jù)安全法》配套實施細(xì)則與金融行業(yè)隱私計算應(yīng)用指南的落地，為技術(shù)應(yīng)用劃定合規(guī)邊界；技術(shù)端，聯(lián)邦學(xué)習(xí)、多方安全計算、可信執(zhí)行環(huán)境三大核心技術(shù)路線加速融合，跨平臺互操作能力顯著提升，平均計算效率較2024年提升40%；應(yīng)用端，已實現(xiàn)從信貸風(fēng)控、精準(zhǔn)營銷等基礎(chǔ)場景，向反洗錢、跨境支付、保險精算等復(fù)雜場景的延伸，頭部金融機(jī)構(gòu)技術(shù)投入強(qiáng)度超3%。本報告系統(tǒng)梳理2025年隱私計算技術(shù)金融應(yīng)用的發(fā)展環(huán)境、技術(shù)演進(jìn)、應(yīng)用實踐與產(chǎn)業(yè)格局，深度剖析現(xiàn)存問題與核心挑戰(zhàn)，提出針對性發(fā)展建議，為金融機(jī)構(gòu)技術(shù)布局、監(jiān)管政策優(yōu)化及產(chǎn)業(yè)生態(tài)建設(shè)提供專業(yè)支撐。一、2025年隱私計算技術(shù)金融應(yīng)用發(fā)展環(huán)境：合規(guī)驅(qū)動與需求牽引并行2025年，隱私計算技術(shù)在金融領(lǐng)域的應(yīng)用環(huán)境呈現(xiàn)“政策監(jiān)管趨嚴(yán)、市場需求激增、技術(shù)支撐強(qiáng)化、生態(tài)協(xié)同深化”的多元特征，多重因素疊加推動技術(shù)從概念走向規(guī)?；涞亍?.1政策環(huán)境：立法完善與標(biāo)準(zhǔn)細(xì)化構(gòu)建合規(guī)基石2025年，我國隱私計算相關(guān)政策體系持續(xù)完善，形成“國家層面定方向、行業(yè)層面劃細(xì)則、地方層面促落地”的全方位治理格局，為金融領(lǐng)域應(yīng)用提供明確合規(guī)指引。1.1.1國家層面：立法與規(guī)劃雙輪驅(qū)動國家層面持續(xù)強(qiáng)化數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)的頂層設(shè)計，為隱私計算技術(shù)應(yīng)用奠定制度基礎(chǔ)。《數(shù)據(jù)安全法》實施細(xì)則于2025年初正式落地，明確將隱私計算技術(shù)列為數(shù)據(jù)跨境流動、公共數(shù)據(jù)共享的核心技術(shù)支撐手段，要求涉及個人金融信息的處理活動優(yōu)先采用合規(guī)技術(shù)方案。國務(wù)院印發(fā)的《數(shù)字金融發(fā)展規(guī)劃（2024至2028年）》中，明確提出“到2026年，隱私計算技術(shù)在金融核心業(yè)務(wù)場景應(yīng)用覆蓋率超50%”的發(fā)展目標(biāo)，將技術(shù)研發(fā)與應(yīng)用納入金融數(shù)字化轉(zhuǎn)型重點任務(wù)。同時，國家網(wǎng)信辦聯(lián)合工信部發(fā)布《個人信息出境安全評估辦法補(bǔ)充規(guī)定》，認(rèn)可隱私計算技術(shù)在跨境金融數(shù)據(jù)傳輸中的合規(guī)價值，為金融機(jī)構(gòu)開展跨境業(yè)務(wù)提供技術(shù)路徑。1.1.2行業(yè)層面：標(biāo)準(zhǔn)體系加速完善金融行業(yè)聚焦隱私計算技術(shù)應(yīng)用的標(biāo)準(zhǔn)化建設(shè)，解決技術(shù)落地中的“口徑不一、互認(rèn)困難”問題。中國人民銀行牽頭制定的《金融領(lǐng)域隱私計算技術(shù)應(yīng)用指南》于2025年中正式實施，明確了聯(lián)邦學(xué)習(xí)、多方安全計算等技術(shù)在金融場景的應(yīng)用規(guī)范、性能指標(biāo)與安全要求，統(tǒng)一了技術(shù)應(yīng)用的合規(guī)評估標(biāo)準(zhǔn)。中國銀保監(jiān)會發(fā)布《銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)安全管理辦法》，要求銀行在客戶信用評估、風(fēng)險控制等場景中，對涉及多主體的數(shù)據(jù)聯(lián)合分析必須采用隱私計算等安全技術(shù)手段。此外，中國支付清算協(xié)會、中國保險行業(yè)協(xié)會分別出臺細(xì)分領(lǐng)域標(biāo)準(zhǔn)，覆蓋支付結(jié)算、保險理賠等場景的技術(shù)應(yīng)用細(xì)節(jié)，推動標(biāo)準(zhǔn)體系向細(xì)分領(lǐng)域延伸。1.1.3地方層面：試點示范與政策扶持并舉地方政府依托區(qū)域金融中心優(yōu)勢，推出特色扶持政策，加速隱私計算技術(shù)在本地金融機(jī)構(gòu)的落地應(yīng)用。北京、上海、深圳等金融中心城市先后設(shè)立“數(shù)字金融創(chuàng)新試點區(qū)”，將隱私計算技術(shù)應(yīng)用納入試點范圍，對開展技術(shù)研發(fā)與場景落地的金融機(jī)構(gòu)給予最高500萬元的資金補(bǔ)貼。上海市推出《上海國際金融中心建設(shè)隱私計算技術(shù)應(yīng)用行動計劃》，支持金融機(jī)構(gòu)與科技企業(yè)聯(lián)合建立隱私計算實驗室，重點突破跨境金融數(shù)據(jù)共享、中小企業(yè)信貸風(fēng)控等場景的技術(shù)瓶頸。廣東省聯(lián)合港澳地區(qū)開展“粵港澳大灣區(qū)金融數(shù)據(jù)跨境流動試點”，采用隱私計算技術(shù)構(gòu)建跨境數(shù)據(jù)共享平臺，實現(xiàn)三地金融機(jī)構(gòu)在合規(guī)前提下的客戶信用信息協(xié)同分析。1.2經(jīng)濟(jì)環(huán)境：數(shù)字金融轉(zhuǎn)型催生剛性需求2025年中國經(jīng)濟(jì)延續(xù)穩(wěn)定復(fù)蘇態(tài)勢，全年GDP同比增長5.2%，數(shù)字經(jīng)濟(jì)占GDP比重突破50%，金融行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)入深水區(qū)，對隱私計算技術(shù)的需求呈現(xiàn)爆發(fā)式增長。一方面，中小微企業(yè)融資難問題仍是金融服務(wù)的核心痛點，金融機(jī)構(gòu)亟需通過跨主體數(shù)據(jù)聯(lián)合分析提升風(fēng)險評估能力，而隱私計算技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)銀行、稅務(wù)、工商等多部門數(shù)據(jù)的“可用不可見”，為中小微企業(yè)精準(zhǔn)畫像提供技術(shù)支撐。2025年，全國中小微企業(yè)貸款余額同比增長18%，其中采用隱私計算技術(shù)的信貸業(yè)務(wù)不良率較傳統(tǒng)業(yè)務(wù)降低2.3個百分點。另一方面，居民金融需求日趨多元化，個性化理財、精準(zhǔn)保險等服務(wù)需求增長，金融機(jī)構(gòu)需要整合多維度客戶數(shù)據(jù)進(jìn)行需求挖掘，隱私計算技術(shù)成為平衡數(shù)據(jù)應(yīng)用與隱私保護(hù)的關(guān)鍵手段，推動金融服務(wù)從“規(guī)?；毕颉熬?xì)化”轉(zhuǎn)型。此外，跨境金融業(yè)務(wù)持續(xù)擴(kuò)張，2025年我國跨境支付規(guī)模達(dá)480萬億元，同比增長12.5%，隱私計算技術(shù)在跨境數(shù)據(jù)合規(guī)傳輸中的應(yīng)用，為金融機(jī)構(gòu)拓展國際業(yè)務(wù)提供了安全保障。1.3社會環(huán)境：隱私保護(hù)意識覺醒強(qiáng)化技術(shù)適配隨著個人信息保護(hù)法的深入實施，社會公眾的金融隱私保護(hù)意識顯著提升，對金融機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)處理行為提出更高要求。2025年一項行業(yè)調(diào)研顯示，82%的消費者表示“擔(dān)心個人金融信息被過度采集或濫用”，75%的消費者認(rèn)為“金融機(jī)構(gòu)應(yīng)采用更安全的技術(shù)保護(hù)個人隱私”。這種社會認(rèn)知的轉(zhuǎn)變，倒逼金融機(jī)構(gòu)加速隱私計算技術(shù)的應(yīng)用，在客戶信息采集、存儲、分析等全流程強(qiáng)化隱私保護(hù)。同時，金融詐騙手段日趨智能化，2025年全國金融詐騙案件同比下降15%，其中采用隱私計算技術(shù)構(gòu)建的反詐騙數(shù)據(jù)共享平臺發(fā)揮了重要作用，通過整合銀行、支付機(jī)構(gòu)、公安等多部門數(shù)據(jù)，實現(xiàn)詐騙行為的精準(zhǔn)識別與預(yù)警。此外，ESG理念在金融領(lǐng)域的滲透，推動金融機(jī)構(gòu)將數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)納入企業(yè)社會責(zé)任體系，隱私計算技術(shù)的應(yīng)用成為金融機(jī)構(gòu)提升ESG評級的重要指標(biāo)。1.4技術(shù)環(huán)境：多技術(shù)融合突破應(yīng)用瓶頸2025年，隱私計算技術(shù)進(jìn)入成熟發(fā)展階段，核心技術(shù)性能持續(xù)優(yōu)化，與人工智能、大數(shù)據(jù)、云計算等技術(shù)的融合能力顯著提升，為金融場景應(yīng)用奠定堅實技術(shù)基礎(chǔ)。在核心技術(shù)層面，聯(lián)邦學(xué)習(xí)實現(xiàn)從橫向聯(lián)邦向縱向聯(lián)邦、聯(lián)邦遷移學(xué)習(xí)的多維度突破，支持異構(gòu)數(shù)據(jù)的聯(lián)合訓(xùn)練，模型訓(xùn)練效率較2024年提升40%；多方安全計算在算法優(yōu)化上取得進(jìn)展，同態(tài)加密算法的計算速度提升50%，解決了傳統(tǒng)算法效率低下的問題；可信執(zhí)行環(huán)境實現(xiàn)硬件與軟件的協(xié)同優(yōu)化，支持多廠商設(shè)備的互操作，安全性與兼容性顯著提升。在技術(shù)融合層面，隱私計算與AI技術(shù)的結(jié)合，實現(xiàn)了“數(shù)據(jù)不出域、模型可共享”的智能分析模式，金融機(jī)構(gòu)基于此構(gòu)建的客戶信用評估模型準(zhǔn)確率提升15%；與云計算技術(shù)的融合，催生了隱私計算即服務(wù)（PCaaS）模式，降低了中小金融機(jī)構(gòu)的技術(shù)應(yīng)用門檻。此外，區(qū)塊鏈技術(shù)與隱私計算的結(jié)合，實現(xiàn)了數(shù)據(jù)處理過程的可追溯、不可篡改，進(jìn)一步強(qiáng)化了技術(shù)應(yīng)用的合規(guī)性。二、2025年隱私計算技術(shù)金融應(yīng)用運行態(tài)勢：規(guī)模擴(kuò)張與質(zhì)量提升并行2025年，隱私計算技術(shù)在金融領(lǐng)域的應(yīng)用呈現(xiàn)“規(guī)?？焖僭鲩L、場景不斷深化、主體持續(xù)豐富、區(qū)域協(xié)同發(fā)展”的運行特征，技術(shù)應(yīng)用的經(jīng)濟(jì)效益與社會效益逐步顯現(xiàn)。2.1行業(yè)整體運行核心數(shù)據(jù)2025年，金融領(lǐng)域隱私計算市場規(guī)模突破98億元，同比增長65.2%，增速較2024年提高12.3個百分點，行業(yè)進(jìn)入高速發(fā)展期。從應(yīng)用主體來看，銀行業(yè)是隱私計算技術(shù)的核心應(yīng)用領(lǐng)域，市場規(guī)模達(dá)60.8億元，占比62%；證券業(yè)市場規(guī)模達(dá)19.6億元，占比20%；保險業(yè)市場規(guī)模達(dá)14.7億元，占比15%；其他金融領(lǐng)域（如支付清算、資產(chǎn)管理）市場規(guī)模達(dá)2.9億元，占比3%。從技術(shù)路線來看，聯(lián)邦學(xué)習(xí)應(yīng)用占比最高，達(dá)45%，主要應(yīng)用于信貸風(fēng)控、精準(zhǔn)營銷等場景；多方安全計算占比30%，重點應(yīng)用于反洗錢、跨境數(shù)據(jù)共享等場景；可信執(zhí)行環(huán)境占比25%，主要用于高安全性要求的核心業(yè)務(wù)場景。從投入情況來看，頭部金融機(jī)構(gòu)隱私計算技術(shù)投入強(qiáng)度顯著提升，國有大型銀行研發(fā)投入均超5億元，投入強(qiáng)度（研發(fā)投入占營業(yè)收入比重）達(dá)3.2%；股份制銀行投入強(qiáng)度達(dá)2.8%，較2024年提高0.8個百分點。從應(yīng)用效果來看，采用隱私計算技術(shù)的金融業(yè)務(wù)平均效率提升35%，運營成本降低20%，風(fēng)險識別準(zhǔn)確率提升15-20個百分點。2.2區(qū)域市場運行特征：核心城市引領(lǐng)，區(qū)域協(xié)同發(fā)展2025年，隱私計算技術(shù)金融應(yīng)用呈現(xiàn)“東部引領(lǐng)、中部崛起、西部追趕”的區(qū)域發(fā)展格局，區(qū)域間協(xié)同合作態(tài)勢顯著。2.2.1東部地區(qū)：技術(shù)創(chuàng)新與場景落地雙領(lǐng)先東部地區(qū)（北京、上海、深圳、杭州等）憑借金融資源集聚、科技企業(yè)密集的優(yōu)勢，成為隱私計算技術(shù)金融應(yīng)用的核心引領(lǐng)區(qū)。2025年，東部地區(qū)金融領(lǐng)域隱私計算市場規(guī)模達(dá)68.6億元，占全國總額的70%，同比增長68%。區(qū)域特征主要表現(xiàn)為：一是技術(shù)創(chuàng)新能力突出，北京、上海聚集了全國70%以上的隱私計算技術(shù)研發(fā)企業(yè)，先后落地多個技術(shù)創(chuàng)新平臺，如北京金融科技研究院牽頭的“金融隱私計算創(chuàng)新實驗室”、上海國際金融中心建設(shè)領(lǐng)導(dǎo)小組推動的“跨境金融數(shù)據(jù)隱私保護(hù)技術(shù)平臺”；二是場景應(yīng)用深度領(lǐng)先，頭部金融機(jī)構(gòu)在東部地區(qū)率先實現(xiàn)隱私計算技術(shù)在核心業(yè)務(wù)場景的規(guī)?；瘧?yīng)用，如工商銀行在北京落地的“基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)的中小微企業(yè)信貸風(fēng)控平臺”、招商銀行在深圳推出的“隱私計算驅(qū)動的個性化理財服務(wù)系統(tǒng)”；三是產(chǎn)業(yè)生態(tài)完善，形成“金融機(jī)構(gòu)+科技企業(yè)+科研機(jī)構(gòu)+監(jiān)管部門”的協(xié)同生態(tài)，如杭州的“數(shù)字金融隱私計算產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟”，吸引超200家機(jī)構(gòu)參與，推動技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)制定與場景共享。2.2.2中部地區(qū)：政策承接與場景復(fù)制加速中部地區(qū)（武漢、鄭州、長沙等）依托區(qū)域金融中心建設(shè)，積極承接?xùn)|部地區(qū)技術(shù)與場景經(jīng)驗，隱私計算技術(shù)應(yīng)用加速落地。2025年，中部地區(qū)金融領(lǐng)域隱私計算市場規(guī)模達(dá)19.6億元，占全國總額的20%，同比增長62%。區(qū)域特征主要表現(xiàn)為：一是政策承接能力強(qiáng)，地方政府積極出臺配套政策，如湖北省推出的“武漢金融科技城隱私計算應(yīng)用扶持計劃”、河南省發(fā)布的“中小金融機(jī)構(gòu)隱私計算技術(shù)應(yīng)用補(bǔ)貼政策”，降低金融機(jī)構(gòu)應(yīng)用成本；二是場景復(fù)制成效顯著，重點推廣東部地區(qū)成熟的應(yīng)用場景，如銀行業(yè)的信貸風(fēng)控、保險業(yè)的精準(zhǔn)承保等，武漢農(nóng)村商業(yè)銀行落地的“基于隱私計算的農(nóng)戶信用評估系統(tǒng)”、鄭州中原銀行推出的“跨機(jī)構(gòu)反欺詐數(shù)據(jù)共享平臺”均取得良好效果；三是技術(shù)合作緊密，與東部地區(qū)科技企業(yè)建立深度合作，如長沙銀行與頭部隱私計算企業(yè)聯(lián)合建立研發(fā)中心，推動技術(shù)本地化適配。2.2.3西部地區(qū)：基礎(chǔ)建設(shè)與特色場景突破西部地區(qū)（成都、重慶、西安等）聚焦基礎(chǔ)建設(shè)與特色金融場景，隱私計算技術(shù)應(yīng)用實現(xiàn)初步突破。2025年，西部地區(qū)金融領(lǐng)域隱私計算市場規(guī)模達(dá)9.8億元，占全國總額的10%，同比增長58%。區(qū)域特征主要表現(xiàn)為：一是基礎(chǔ)建設(shè)逐步完善，地方政府加大金融科技基礎(chǔ)設(shè)施投入，如重慶市建設(shè)的“西部金融數(shù)據(jù)安全中心”、四川省推出的“數(shù)字金融技術(shù)支撐平臺”，為隱私計算技術(shù)應(yīng)用提供硬件與軟件支撐；二是特色場景突破，結(jié)合區(qū)域金融需求，在農(nóng)村金融、普惠金融等領(lǐng)域探索技術(shù)應(yīng)用，如成都銀行落地的“基于隱私計算的鄉(xiāng)村振興信貸服務(wù)系統(tǒng)”、西安銀行推出的“小微企業(yè)跨部門數(shù)據(jù)聯(lián)合分析平臺”；三是人才引育加速，通過與東部地區(qū)高校、科研機(jī)構(gòu)合作，培養(yǎng)隱私計算技術(shù)與金融業(yè)務(wù)融合的復(fù)合型人才，緩解人才短缺問題。2.3市場競爭格局：多元主體參與，頭部效應(yīng)初顯2025年，金融領(lǐng)域隱私計算市場參與主體持續(xù)豐富，形成“科技巨頭+專業(yè)廠商+金融機(jī)構(gòu)自研”的多元競爭格局，頭部效應(yīng)逐步顯現(xiàn)?？萍季揞^憑借技術(shù)與資源優(yōu)勢，占據(jù)市場主導(dǎo)地位，阿里、騰訊、百度等企業(yè)市場份額合計達(dá)45%，其優(yōu)勢在于技術(shù)研發(fā)能力強(qiáng)、產(chǎn)品線豐富，能夠為金融機(jī)構(gòu)提供“技術(shù)+場景+生態(tài)”的一體化解決方案，如阿里推出的“螞蟻隱私計算平臺”已服務(wù)超100家金融機(jī)構(gòu)。專業(yè)隱私計算廠商聚焦細(xì)分領(lǐng)域，市場份額合計達(dá)35%，其優(yōu)勢在于技術(shù)專業(yè)性強(qiáng)、場景適配度高，如微眾銀行的“聯(lián)邦學(xué)習(xí)平臺FATE”、華控清交的“多方安全計算平臺”在銀行業(yè)應(yīng)用廣泛、金融機(jī)構(gòu)自研團(tuán)隊市場份額達(dá)20%，主要是國有大型銀行、股份制銀行等頭部金融機(jī)構(gòu)，通過自主研發(fā)構(gòu)建適配自身業(yè)務(wù)的隱私計算系統(tǒng)，如工商銀行的“工銀隱私計算平臺”、建設(shè)銀行的“龍盾隱私計算系統(tǒng)”，在核心業(yè)務(wù)場景應(yīng)用中具備獨特優(yōu)勢。從競爭焦點來看，市場競爭已從單一技術(shù)性能比拼，轉(zhuǎn)向“技術(shù)性能+場景適配+合規(guī)服務(wù)+生態(tài)協(xié)同”的綜合能力競爭，具備跨場景、跨機(jī)構(gòu)、跨區(qū)域服務(wù)能力的企業(yè)更具競爭優(yōu)勢。三、2025年隱私計算技術(shù)金融應(yīng)用核心特征：融合深化與生態(tài)完善并行2025年，隱私計算技術(shù)在金融領(lǐng)域的應(yīng)用呈現(xiàn)“場景從基礎(chǔ)到復(fù)雜、技術(shù)從獨立到融合、生態(tài)從分散到協(xié)同、監(jiān)管從原則到精細(xì)”的核心特征，技術(shù)應(yīng)用進(jìn)入高質(zhì)量發(fā)展階段。3.1應(yīng)用場景：從基礎(chǔ)場景向復(fù)雜場景深度延伸2025年，隱私計算技術(shù)在金融領(lǐng)域的應(yīng)用場景持續(xù)拓展，從最初的信貸風(fēng)控、精準(zhǔn)營銷等基礎(chǔ)場景，逐步延伸至反洗錢、跨境支付、保險精算、財富管理等復(fù)雜場景，應(yīng)用深度與廣度顯著提升。在銀行業(yè)領(lǐng)域，信貸風(fēng)控仍是核心應(yīng)用場景，采用隱私計算技術(shù)實現(xiàn)銀行與稅務(wù)、工商、社保等多部門數(shù)據(jù)的聯(lián)合分析，中小微企業(yè)信貸審批效率提升50%，不良率降低2-3個百分點；反洗錢場景應(yīng)用取得突破，通過整合多家銀行的交易數(shù)據(jù)與公安部門的反詐數(shù)據(jù)，構(gòu)建跨機(jī)構(gòu)反洗錢監(jiān)測模型，可疑交易識別準(zhǔn)確率提升25%；跨境支付場景中，利用隱私計算技術(shù)實現(xiàn)跨境金融數(shù)據(jù)的合規(guī)傳輸與聯(lián)合分析，支付清算效率提升30%，成本降低20%。在證券業(yè)領(lǐng)域，隱私計算技術(shù)應(yīng)用于客戶精準(zhǔn)營銷與風(fēng)險預(yù)警，通過聯(lián)合分析客戶交易數(shù)據(jù)與第三方行為數(shù)據(jù)，實現(xiàn)理財產(chǎn)品的精準(zhǔn)推送，營銷轉(zhuǎn)化率提升15%；在上市公司監(jiān)管場景中，整合證券交易所、會計師事務(wù)所、稅務(wù)部門等數(shù)據(jù)，實現(xiàn)對上市公司財務(wù)造假的精準(zhǔn)識別。在保險業(yè)領(lǐng)域，保險精算場景中，通過聯(lián)合分析保險公司的承保數(shù)據(jù)、醫(yī)療機(jī)構(gòu)的健康數(shù)據(jù)、社保部門的參保數(shù)據(jù)，優(yōu)化保險產(chǎn)品定價模型，產(chǎn)品賠付率降低10%；理賠風(fēng)控場景中，利用隱私計算技術(shù)整合多方數(shù)據(jù)，實現(xiàn)理賠欺詐行為的精準(zhǔn)識別，欺詐率降低20%。3.2技術(shù)發(fā)展：從單一技術(shù)向多技術(shù)融合演進(jìn)2025年，隱私計算技術(shù)不再局限于單一技術(shù)路線的應(yīng)用，而是呈現(xiàn)“聯(lián)邦學(xué)習(xí)+多方安全計算+可信執(zhí)行環(huán)境”多技術(shù)融合的發(fā)展趨勢，通過技術(shù)互補(bǔ)提升應(yīng)用效果。一方面，不同技術(shù)路線的融合應(yīng)用成為主流，如在信貸風(fēng)控場景中，采用“聯(lián)邦學(xué)習(xí)+可信執(zhí)行環(huán)境”的融合方案，聯(lián)邦學(xué)習(xí)負(fù)責(zé)模型訓(xùn)練，可信執(zhí)行環(huán)境保障訓(xùn)練過程的安全性，既提升了模型準(zhǔn)確率，又強(qiáng)化了數(shù)據(jù)隱私保護(hù)；在反洗錢場景中，采用“多方安全計算+區(qū)塊鏈”的融合方案，多方安全計算實現(xiàn)跨機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)的聯(lián)合分析，區(qū)塊鏈實現(xiàn)數(shù)據(jù)處理過程的可追溯，提升了技術(shù)應(yīng)用的合規(guī)性。另一方面，隱私計算技術(shù)與人工智能、大數(shù)據(jù)、云計算等技術(shù)的深度融合，催生了新的應(yīng)用模式，如“隱私計算+AI”實現(xiàn)了智能風(fēng)控模型的跨機(jī)構(gòu)訓(xùn)練，“隱私計算+云計算”推出了隱私計算即服務(wù)（PCaaS）模式，降低了中小金融機(jī)構(gòu)的技術(shù)應(yīng)用門檻；“隱私計算+大數(shù)據(jù)”實現(xiàn)了多維度數(shù)據(jù)的安全融合分析，為金融機(jī)構(gòu)提供更全面的客戶畫像。3.3產(chǎn)業(yè)生態(tài)：從分散發(fā)展向協(xié)同生態(tài)加速構(gòu)建2025年，隱私計算技術(shù)金融應(yīng)用產(chǎn)業(yè)生態(tài)持續(xù)完善，形成“政府引導(dǎo)、金融機(jī)構(gòu)主導(dǎo)、科技企業(yè)支撐、科研機(jī)構(gòu)賦能”的協(xié)同發(fā)展格局，生態(tài)協(xié)同效應(yīng)顯著提升。一是產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟加速成立，全國范圍內(nèi)成立了多個隱私計算產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟，如“中國金融隱私計算產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟”“數(shù)字金融隱私保護(hù)創(chuàng)新聯(lián)盟”等，聯(lián)盟成員涵蓋金融機(jī)構(gòu)、科技企業(yè)、科研機(jī)構(gòu)、監(jiān)管部門，推動技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)制定、場景共享與人才培養(yǎng)；二是產(chǎn)學(xué)研用深度融合，金融機(jī)構(gòu)與高校、科研機(jī)構(gòu)聯(lián)合建立研發(fā)中心，聚焦核心技術(shù)攻關(guān)與復(fù)合型人才培養(yǎng)，如清華大學(xué)與工商銀行聯(lián)合成立的“金融隱私計算研發(fā)中心”，已突破多項關(guān)鍵技術(shù)；三是生態(tài)服務(wù)體系逐步完善，涌現(xiàn)出一批專注于隱私計算技術(shù)咨詢、合規(guī)評估、運維服務(wù)的專業(yè)機(jī)構(gòu)，為金融機(jī)構(gòu)技術(shù)應(yīng)用提供全流程支撐，如第三方機(jī)構(gòu)推出的“隱私計算應(yīng)用合規(guī)評估服務(wù)”，幫助金融機(jī)構(gòu)規(guī)避合規(guī)風(fēng)險。3.4監(jiān)管治理：從原則監(jiān)管向精細(xì)監(jiān)管逐步過渡2025年，金融領(lǐng)域隱私計算技術(shù)應(yīng)用監(jiān)管體系持續(xù)完善，監(jiān)管方式從最初的原則性指導(dǎo)，逐步轉(zhuǎn)向精細(xì)化、常態(tài)化監(jiān)管，既保障技術(shù)創(chuàng)新，又防范潛在風(fēng)險。一方面，監(jiān)管細(xì)則不斷細(xì)化，中國人民銀行、銀保監(jiān)會、證監(jiān)會等監(jiān)管部門分別出臺針對銀行業(yè)、證券業(yè)、保險業(yè)的隱私計算技術(shù)應(yīng)用監(jiān)管細(xì)則，明確技術(shù)應(yīng)用的合規(guī)要求、風(fēng)險防控措施與評估標(biāo)準(zhǔn)，如《銀行業(yè)隱私計算技術(shù)應(yīng)用風(fēng)險監(jiān)管指引》中，對技術(shù)選型、數(shù)據(jù)安全、模型管理等提出具體要求。另一方面，監(jiān)管技術(shù)手段持續(xù)升級，構(gòu)建“監(jiān)管科技+隱私計算”的監(jiān)管模式，監(jiān)管部門通過隱私計算技術(shù)實現(xiàn)對金融機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)處理行為的非侵入式監(jiān)管，既保障監(jiān)管效果，又保護(hù)金融機(jī)構(gòu)客戶隱私。此外，監(jiān)管協(xié)同機(jī)制逐步建立，跨部門、跨區(qū)域監(jiān)管協(xié)同能力提升，如國家網(wǎng)信辦、人民銀行、銀保監(jiān)會建立的隱私計算技術(shù)金融應(yīng)用監(jiān)管協(xié)同平臺，實現(xiàn)監(jiān)管信息共享與聯(lián)合執(zhí)法。四、2025年隱私計算技術(shù)金融應(yīng)用細(xì)分領(lǐng)域深度分析2025年，隱私計算技術(shù)在銀行、證券、保險等金融細(xì)分領(lǐng)域的應(yīng)用呈現(xiàn)差異化發(fā)展特征，各領(lǐng)域聚焦核心業(yè)務(wù)痛點，探索技術(shù)應(yīng)用的特色路徑，取得顯著成效。4.1銀行業(yè)：核心場景規(guī)?；瘧?yīng)用，技術(shù)賦能普惠金融銀行業(yè)是隱私計算技術(shù)應(yīng)用最成熟、最廣泛的領(lǐng)域，2025年市場規(guī)模達(dá)60.8億元，同比增長68%，核心聚焦信貸風(fēng)控、反洗錢、跨境支付三大場景，技術(shù)應(yīng)用深度與廣度領(lǐng)先。在信貸風(fēng)控場景，國有大型銀行與股份制銀行率先實現(xiàn)規(guī)?；瘧?yīng)用，通過聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)聯(lián)合稅務(wù)、工商、社保等部門數(shù)據(jù)，構(gòu)建中小微企業(yè)與個人信用評估模型，解決傳統(tǒng)信貸業(yè)務(wù)中信息不對稱問題。如工商銀行落地的“基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)的普惠金融信貸平臺”，服務(wù)中小微企業(yè)超10萬家，信貸審批時間從原來的3天縮短至2小時，不良率控制在1.5%以內(nèi)；農(nóng)業(yè)銀行推出的“農(nóng)戶信用評估隱私計算系統(tǒng)”，整合農(nóng)業(yè)農(nóng)村部、供銷社等數(shù)據(jù)，為農(nóng)戶提供無抵押信貸服務(wù)，全年發(fā)放農(nóng)戶貸款超500億元。在反洗錢場景，銀行業(yè)聯(lián)合建立跨機(jī)構(gòu)反洗錢數(shù)據(jù)共享平臺，采用多方安全計算技術(shù)實現(xiàn)交易數(shù)據(jù)的聯(lián)合分析，可疑交易識別準(zhǔn)確率提升25%。如中國銀行業(yè)協(xié)會牽頭建設(shè)的“銀行業(yè)反洗錢隱私計算平臺”，接入超200家銀行機(jī)構(gòu)，全年識別可疑交易超10萬筆，協(xié)助公安部門破獲金融詐騙案件超2000起。在跨境支付場景，利用隱私計算技術(shù)實現(xiàn)跨境金融數(shù)據(jù)的合規(guī)傳輸與聯(lián)合清算，提升支付效率，降低交易成本。如中國銀行推出的“跨境支付隱私計算平臺”，實現(xiàn)與“一帶一路”沿線國家金融機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)安全共享，跨境支付清算效率提升30%，手續(xù)費降低20%。4.2證券業(yè)：聚焦客戶服務(wù)與風(fēng)險監(jiān)管，技術(shù)提升行業(yè)效率2025年，證券業(yè)隱私計算技術(shù)應(yīng)用市場規(guī)模達(dá)19.6億元，同比增長62%，重點應(yīng)用于客戶精準(zhǔn)營銷、上市公司監(jiān)管、風(fēng)險預(yù)警三大場景，技術(shù)應(yīng)用與業(yè)務(wù)融合逐步深化。在客戶精準(zhǔn)營銷場景，證券公司通過聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)聯(lián)合第三方機(jī)構(gòu)的客戶行為數(shù)據(jù)，構(gòu)建客戶畫像模型，實現(xiàn)理財產(chǎn)品的精準(zhǔn)推送。如中信證券推出的“基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)的財富管理服務(wù)系統(tǒng)”，整合客戶交易數(shù)據(jù)、財經(jīng)資訊偏好數(shù)據(jù)、第三方支付數(shù)據(jù)，為客戶提供個性化理財建議，理財產(chǎn)品營銷轉(zhuǎn)化率提升15%，客戶滿意度提高20%。在上市公司監(jiān)管場景，證券監(jiān)管部門與證券交易所、會計師事務(wù)所、稅務(wù)部門等合作，采用多方安全計算技術(shù)聯(lián)合分析上市公司數(shù)據(jù)，實現(xiàn)對財務(wù)造假、內(nèi)幕交易等違法行為的精準(zhǔn)識別。如中國證監(jiān)會落地的“上市公司監(jiān)管隱私計算平臺”，接入超3000家上市公司數(shù)據(jù)，全年發(fā)現(xiàn)違規(guī)線索超500條，推動了資本市場的規(guī)范發(fā)展。在風(fēng)險預(yù)警場景，證券公司通過隱私計算技術(shù)整合內(nèi)部交易數(shù)據(jù)與外部市場數(shù)據(jù)，構(gòu)建市場風(fēng)險與信用風(fēng)險預(yù)警模型，提升風(fēng)險防控能力。如華泰證券推出的“證券市場風(fēng)險預(yù)警隱私計算系統(tǒng)”，能夠提前3-5天預(yù)警市場波動風(fēng)險，為投資決策提供科學(xué)支撐。4.3保險業(yè)：發(fā)力精算定價與理賠風(fēng)控，技術(shù)優(yōu)化業(yè)務(wù)模式2025年，保險業(yè)隱私計算技術(shù)應(yīng)用市場規(guī)模達(dá)14.7億元，同比增長58%，核心應(yīng)用于保險精算、理賠風(fēng)控、健康管理三大場景，技術(shù)應(yīng)用推動保險業(yè)從“經(jīng)驗驅(qū)動”向“數(shù)據(jù)驅(qū)動”轉(zhuǎn)型。在保險精算場景，保險公司通過隱私計算技術(shù)聯(lián)合醫(yī)療機(jī)構(gòu)、社保部門、健康管理機(jī)構(gòu)等數(shù)據(jù)，優(yōu)化保險產(chǎn)品定價模型，提升產(chǎn)品競爭力。如平安保險推出的“基于隱私計算的健康保險精算平臺”，整合參保人員健康數(shù)據(jù)、醫(yī)療費用數(shù)據(jù)、生活習(xí)慣數(shù)據(jù)，開發(fā)個性化健康保險產(chǎn)品，產(chǎn)品賠付率降低10%，銷售額增長25%；中國人壽落地的“車險精算隱私計算系統(tǒng)”，聯(lián)合交通部門的違章數(shù)據(jù)、汽車廠商的車輛數(shù)據(jù)，優(yōu)化車險定價，實現(xiàn)“一車一價”，客戶續(xù)保率提升15%。在理賠風(fēng)控場景，采用隱私計算技術(shù)整合多方數(shù)據(jù)，實現(xiàn)理賠欺詐行為的精準(zhǔn)識別，降低理賠成本。如太平洋保險推出的“保險理賠反欺詐隱私計算平臺”，整合醫(yī)院診療數(shù)據(jù)、醫(yī)保報銷數(shù)據(jù)、公安部門的欺詐案例數(shù)據(jù)，理賠欺詐識別準(zhǔn)確率提升20%，全年減少欺詐賠付超10億元。在健康管理場景，保險公司通過隱私計算技術(shù)安全獲取客戶健康數(shù)據(jù)，為客戶提供個性化健康管理服務(wù)，提升客戶粘性。如泰康保險推出的“健康管理隱私計算服務(wù)系統(tǒng)”，為客戶提供健康監(jiān)測、疾病預(yù)防、就醫(yī)指導(dǎo)等服務(wù)，客戶留存率提升25%。五、2025年隱私計算技術(shù)金融應(yīng)用存在的問題與挑戰(zhàn)盡管2025年隱私計算技術(shù)在金融領(lǐng)域的應(yīng)用取得顯著進(jìn)展，但仍面臨“技術(shù)瓶頸尚未突破、合規(guī)風(fēng)險仍需防控、生態(tài)體系有待完善、人才短缺問題突出”等多重挑戰(zhàn)，制約技術(shù)的規(guī)模化、深度化應(yīng)用。5.1核心技術(shù)瓶頸尚未突破，性能與兼容性有待提升盡管隱私計算技術(shù)性能持續(xù)優(yōu)化，但在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)、復(fù)雜模型訓(xùn)練等方面仍存在瓶頸，技術(shù)兼容性問題也較為突出。一是大規(guī)模數(shù)據(jù)處理效率不足，當(dāng)參與方數(shù)量超過10家、數(shù)據(jù)量達(dá)到TB級時，聯(lián)邦學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練時間顯著增加，多方安全計算的計算延遲問題凸顯，難以滿足金融業(yè)務(wù)的實時性需求，如在跨境支付場景中，復(fù)雜數(shù)據(jù)的聯(lián)合分析導(dǎo)致支付清算時間延長，影響用戶體驗。二是復(fù)雜模型適配能力有限，當(dāng)前隱私計算技術(shù)對深度學(xué)習(xí)等復(fù)雜AI模型的支持不足，模型訓(xùn)練精度較中心化訓(xùn)練存在差距，在需要高精度模型的金融場景（如高頻交易風(fēng)險預(yù)警）中應(yīng)用受限。三是技術(shù)兼容性較差，不同廠商的隱私計算平臺采用不同的技術(shù)架構(gòu)與協(xié)議標(biāo)準(zhǔn)，跨平臺數(shù)據(jù)共享與模型互認(rèn)困難，形成“數(shù)據(jù)孤島”與“技術(shù)壁壘”，如銀行采用A廠商的聯(lián)邦學(xué)習(xí)平臺，保險采用B廠商的多方安全計算平臺，兩者難以實現(xiàn)數(shù)據(jù)聯(lián)合分析。四是硬件依賴度較高，可信執(zhí)行環(huán)境等技術(shù)路線對硬件設(shè)備要求較高，專用硬件成本昂貴，中小金融機(jī)構(gòu)難以承擔(dān)，限制了技術(shù)的普及應(yīng)用。5.2合規(guī)風(fēng)險防控難度較大，監(jiān)管適配存在不確定性隱私計算技術(shù)在金融領(lǐng)域的應(yīng)用涉及多主體、多類型數(shù)據(jù)，合規(guī)風(fēng)險防控難度較大，且監(jiān)管政策的動態(tài)調(diào)整增加了技術(shù)應(yīng)用的不確定性。一是數(shù)據(jù)合規(guī)風(fēng)險突出，盡管技術(shù)實現(xiàn)了“數(shù)據(jù)可用不可見”，但數(shù)據(jù)采集、傳輸、處理等環(huán)節(jié)仍可能存在合規(guī)漏洞，如部分金融機(jī)構(gòu)在未獲得客戶明確授權(quán)的情況下，通過隱私計算技術(shù)使用客戶數(shù)據(jù)，違反《個人信息保護(hù)法》要求；跨機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)聯(lián)合分析中，數(shù)據(jù)權(quán)屬界定不清晰，可能引發(fā)數(shù)據(jù)侵權(quán)糾紛。二是技術(shù)合規(guī)評估標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一，不同監(jiān)管部門對隱私計算技術(shù)的合規(guī)要求存在差異，金融機(jī)構(gòu)在跨領(lǐng)域應(yīng)用中面臨“多頭監(jiān)管”壓力；第三方合規(guī)評估機(jī)構(gòu)缺乏統(tǒng)一的評估標(biāo)準(zhǔn)與資質(zhì)認(rèn)證，評估結(jié)果的權(quán)威性與認(rèn)可度不足。三是跨境應(yīng)用合規(guī)風(fēng)險較高，不同國家和地區(qū)的隱私保護(hù)法規(guī)存在差異，如歐盟的《通用數(shù)據(jù)保護(hù)條例》（GDPR）與我國的數(shù)據(jù)安全法規(guī)要求不同，金融機(jī)構(gòu)在跨境金融數(shù)據(jù)共享中，采用隱私計算技術(shù)仍可能面臨合規(guī)風(fēng)險；部分國家對隱私計算技術(shù)的認(rèn)可度不足，限制了技術(shù)的跨境應(yīng)用。5.3產(chǎn)業(yè)生態(tài)體系尚不完善，協(xié)同聯(lián)動機(jī)制有待強(qiáng)化隱私計算技術(shù)金融應(yīng)用產(chǎn)業(yè)生態(tài)雖已初步形成，但仍存在“核心主體協(xié)同不足、場景共享機(jī)制缺失、配套服務(wù)滯后”等問題，生態(tài)協(xié)同效應(yīng)難以充分發(fā)揮。一是核心主體協(xié)同不足，金融機(jī)構(gòu)、科技企業(yè)、科研機(jī)構(gòu)、監(jiān)管部門之間的聯(lián)動機(jī)制不完善，金融機(jī)構(gòu)關(guān)注業(yè)務(wù)落地，科技企業(yè)聚焦技術(shù)研發(fā)，科研機(jī)構(gòu)側(cè)重理論研究，監(jiān)管部門強(qiáng)調(diào)風(fēng)險防控，各方缺乏統(tǒng)一的發(fā)展目標(biāo)與協(xié)同機(jī)制，導(dǎo)致技術(shù)研發(fā)與業(yè)務(wù)需求脫節(jié)。二是場景共享機(jī)制缺失，不同金融機(jī)構(gòu)的隱私計算應(yīng)用場景存在重復(fù)建設(shè)現(xiàn)象，如多家銀行分別建設(shè)信貸風(fēng)控隱私計算平臺，造成資源浪費；缺乏場景共享平臺，成熟場景的復(fù)制推廣效率低下，如東部地區(qū)的成熟應(yīng)用場景難以快速向中西部地區(qū)推廣。三是配套服務(wù)體系滯后，隱私計算技術(shù)咨詢、合規(guī)評估、運維服務(wù)等配套服務(wù)機(jī)構(gòu)數(shù)量不足，服務(wù)能力參差不齊；缺乏統(tǒng)一的技術(shù)交易平臺，技術(shù)成果轉(zhuǎn)化效率低下；數(shù)據(jù)要素市場與隱私計算技術(shù)融合不足，難以實現(xiàn)數(shù)據(jù)價值的最大化釋放。5.4復(fù)合型人才短缺問題突出，人才培養(yǎng)體系有待健全隱私計算技術(shù)金融應(yīng)用需要既掌握隱私計算技術(shù)，又熟悉金融業(yè)務(wù)與合規(guī)要求的復(fù)合型人才，當(dāng)前這類人才短缺問題突出，成為制約技術(shù)應(yīng)用的重要瓶頸。一是人才供給不足，高校尚未普遍開設(shè)隱私計算相關(guān)專業(yè)，人才培養(yǎng)規(guī)模有限；金融機(jī)構(gòu)與科技企業(yè)的人才培訓(xùn)側(cè)重單一領(lǐng)域，缺乏技術(shù)與業(yè)務(wù)融合的系統(tǒng)培訓(xùn)，難以滿足市場需求。2025年行業(yè)調(diào)研顯示，金融領(lǐng)域隱私計算復(fù)合型人才缺口超10萬人，其中銀行業(yè)缺口最大，達(dá)6萬人。二是人才結(jié)構(gòu)失衡，現(xiàn)有人才多集中于技術(shù)研發(fā)領(lǐng)域，熟悉金融業(yè)務(wù)場景與合規(guī)要求的人才較少；高端人才稀缺，具備核心技術(shù)攻關(guān)能力與業(yè)務(wù)戰(zhàn)略規(guī)劃能力的領(lǐng)軍人才不足，制約了技術(shù)的深度創(chuàng)新與場景的深度融合。三是人才流動機(jī)制不完善，金融機(jī)構(gòu)、科技企業(yè)、科研機(jī)構(gòu)之間的人才流動壁壘較高，人才資源難以優(yōu)化配置；缺乏有效的人才激勵機(jī)制，難以吸引與留住核心人才。5.5成本投入壓力較大，中小金融機(jī)構(gòu)應(yīng)用門檻偏高隱私計算技術(shù)的研發(fā)與應(yīng)用需要大量的資金投入，中小金融機(jī)構(gòu)由于規(guī)模小、資金有限，面臨較大的成本壓力，技術(shù)應(yīng)用門檻偏高。一是前期研發(fā)投入巨大，金融機(jī)構(gòu)搭建隱私計算平臺需要投入大量資金用于技術(shù)研發(fā)、硬件采購、系統(tǒng)集成等，國有大型銀行的前期投入均超億元，中小金融機(jī)構(gòu)難以承擔(dān)。二是運營維護(hù)成本高昂，隱私計算平臺的日常運營需要專業(yè)的技術(shù)團(tuán)隊，運維成本較高；技術(shù)更新迭代速度快，金融機(jī)構(gòu)需要持續(xù)投入資金進(jìn)行技術(shù)升級，進(jìn)一步增加了運營成本。三是商業(yè)模式尚不清晰，當(dāng)前隱私計算技術(shù)應(yīng)用的經(jīng)濟(jì)效益主要體現(xiàn)在風(fēng)險降低與效率提升方面，直接收益不明顯；缺乏成熟的盈利模式，如技術(shù)服務(wù)費、場景使用費等，導(dǎo)致金融機(jī)構(gòu)的投入動力不足，尤其是中小金融機(jī)構(gòu)，難以持續(xù)投入資金推動技術(shù)應(yīng)用。六、2025年隱私計算技術(shù)金融應(yīng)用發(fā)展建議與未來展望針對當(dāng)前隱私計算技術(shù)金融應(yīng)用存在的問題與挑戰(zhàn)，需從政策、企業(yè)、行業(yè)三個層面協(xié)同發(fā)力，通過強(qiáng)化技術(shù)創(chuàng)新、完善合規(guī)體系、構(gòu)建協(xié)同生態(tài)、健全人才培養(yǎng)機(jī)制，推動技術(shù)在金融領(lǐng)域的高質(zhì)量應(yīng)用。展望未來，隱私計算技術(shù)將成為金融數(shù)字化轉(zhuǎn)型的核心支撐，應(yīng)用場景持續(xù)深化，產(chǎn)業(yè)生態(tài)持續(xù)完善，為金融行業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展注入新動能。6.1政策層面：精準(zhǔn)施策，優(yōu)化技術(shù)應(yīng)用發(fā)展環(huán)境一是強(qiáng)化核心技術(shù)研發(fā)支持，設(shè)立金融領(lǐng)域隱私計算技術(shù)創(chuàng)新專項基金，支持金融機(jī)構(gòu)與科技企業(yè)聯(lián)合開展大規(guī)模數(shù)據(jù)處理、復(fù)雜模型適配、跨平臺互操作等核心技術(shù)攻關(guān)；建立國家級隱私計算技術(shù)創(chuàng)新平臺，整合產(chǎn)學(xué)研資源，推動技術(shù)成果轉(zhuǎn)化；對技術(shù)研發(fā)投入較大的金融機(jī)構(gòu)與科技企業(yè)給予稅收減免，降低研發(fā)成本。二是完善合規(guī)監(jiān)管體系，統(tǒng)一金融領(lǐng)域隱私計算技術(shù)應(yīng)用的合規(guī)評估標(biāo)準(zhǔn)，明確數(shù)據(jù)采集、傳輸、處理等環(huán)節(jié)的合規(guī)要求；建立跨部門監(jiān)管協(xié)同機(jī)制，實現(xiàn)監(jiān)管信息共享與聯(lián)合執(zhí)法；推廣“監(jiān)管沙盒”模式，為隱私計算技術(shù)在金融場景的創(chuàng)新應(yīng)用提供容錯空間，鼓勵技術(shù)創(chuàng)新與業(yè)務(wù)融合。三是推動生態(tài)體系建設(shè)，牽頭成立國家級隱私計算產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟