机器之心报道
编辑：shanshan
释放金融数据价值需要产业链各方协同创新，实现多维度、跨行业、跨场景的数据共享和可信流通。
9 月 2 日下午，由世界人工智能大会组委会办公室指导，华东师范大学长三角金融科技研究院、上海市人工智能行业协会、机器之心主办的「WAIC 2022 金融科技与数据要素论坛」在张江科学会堂顺利举办。
论坛聚焦金融业数据要素融合生态建设，汇聚金融数据要素产业链核心参与方，来自华东师范大学、中国银行上海分行、中国银联、中银金科、中国工商银行上海分行、浦发银行、平安科技、第四范式、洞见科技、星环科技等高校、机构和企业的 10 余位专家学者、企业高管、技术专家出席会议，围绕金融数据治理、隐私计算技术与实践等关键议题进行了交流与探讨。
上海市经济和信息化委员会人工智能发展处副处长孙跃介绍，当前上海正着力发挥数据资源丰富、运营场景广泛、产业门类齐全的优势加快建设人工智能的上海高地，以人工智能高水平应用促进经济高质量发展已经成为全社会广泛共识。在顶层设计方面，上海不仅有国际金融中心建设的 “十四五” 规划，在去年发布《上海人工智能产业发展 “十四五” 规划》里，把金融科技也作为人工智能落地应用和技术创新发展的一个重要赛道和方向。
数据要素作为未来人工智能发展最重要的生产要素和生产资料，数据要素市场的培养和建设也迫在眉睫；隐私计算技术作为当下数据可用不可见的关键，也在蓬勃发展。未来上海数字化转型过程当中，尤其是金融数字化转型过程当中还会遇到挑战和机遇，我们将不断完善制度规范，支持场景落地，同时加快金融科技人才体系建设。
华东师范大学党委常委、副校长周傲英发表主题演讲《数据赋能：从数据库到数据中台》。在演讲中，他主要介绍了数字时代新的数据观。互联网改变了人和人之间的关系因而改变了世界，改变人和人之间的关系是通过数据的方式来改变的，新的数据观是这个时代最重要的特点。
周傲英表示，数字经济的基本特征是以数据资源为重要生产要素，以现代信息网络为主要载体、以信息通信技术融合应用，全要素数字化转型为推动力促进公平与效率更加统一。数字经济背景下，数据成为第五大生产要素，数据库 (Database) 和数据中台 (Data Power Platform，DPP) 都是新基建的核心内容。
从方法学的理念应用角度看，我们处在数据库最好的时代，有丰富的发展场景。站在更高的角度看，数据库是数据赋能的手段，建更好的中台让数据库赋能每个人，把数据库的数据变成一种服务。如果我们秉承数据中台理念就可以建立新的技术体系，通过科学指导技术再来指导应用，就会得到创新的广泛空间。
中银金融科技执行董事兼副总裁林坚军发表主题演讲《金融领域人工智能伦理探索与实践》。在演讲中，他主要介绍了中国银行在人工智能伦理领域里所作的探索和研究。
林坚军表示，随着人工智能技术的不断发展，各行各业正加速开展人工智能的实践。金融领域有许多成熟的落地案例，目前仍处于快速产业化应用阶段。人工智能在全面融入金融服务、提高效率、辅助决策的同时也引发了一些风险和隐患。
随着人工智能技术的不断发展，机器学习的模型越来越复杂、模型精度越来越高；但模型的可解释性却越来越低。换言之，以人类的常识去理解机器学习模型的判断逻辑变得愈发困难。机器学习模型的 “精度” 和“可解释性”，形成了一对此消彼长的矛盾。中银金科研发了人工智能伦理评估平台，为中行全辖各机构提供伦理评估服务；同时，也为国内监管机构提供具体实践参考。
中国银联云计算中心总经理韩韬发表主题演讲《普惠金融场景数据共享的探索与实践》。在演讲中，他分享了从中国银联角度看到的数据向迫切的需要和中国银联对于这些的实践。
韩韬表示，小微企业对于整个国民经济的重要性毋庸置疑。小微企业占我国市场主体的 96.5%，贡献 GDP 60%，就业 80%。宏观经济下行，小微企业生存压力增加。由于小微企业的特征和金融机构的特征存在一些不匹配的地方，普惠金融当前遇到难点。小微企业贷款难、贷款慢；金融机构获客难、风控难。
随着普惠金融场景数字化不断深入，解决小微企业金融服务便利性的要点在于：第一，线上全自助；第二，拓客多维度；第三，风控有力度。数据共享内容越多，效果越好，但是安全风险越高。基于隐私计算技术，能够达到联合建模同样的效果，同时保障数据隐私安全。银联隐私计算平台具备自主可控、安全透明、云原生等差异化的优势，在具备主流功能的同时，又能适应金融行业的管理与安全要求。
上海浦东发展银行总行信息科技部副总经理万化发表主题演讲《隐私计算推动数据要素流通》。在演讲中，他介绍了数据要素流通的发展情况和浦发银行的一些具体探索。
万化表示，数据要素的建设成为整个产业数字化转型的重要驱动力和支撑能力。构建数据要素流通市场，需要整个建设体系：第一，要素的交易机制设计与建设。第二，要素市场化流通的价值标的。第三，要素的市场化权属登记。第四，以数据流通与共享为主要目的考虑收益分配。第五，数据要素的定价方法。第六，完善要素市场化流通的配套产业服务。
数据要素流通的时代已经到来，整个流通领域也有亟待解决的问题，第一，安全要求日益提高，第二，权属难以界定和保障，第三，隐私难以保护。第四，流通缺少激励。最后，万化从技术创新、商业模式、合规监管、数据生态几个方面对数据要素流通的发展进行了展望。
中国工商银行软件开发中心大数据与人工智能实验室资深经理夏知渊发表主题演讲《赋能金融业数智化转型，隐私计算打造金融数据要素流通新模式》。在演讲中，他分享了工行在隐私计算领域相关建设情况和场景落地经验。
夏知渊表示，如何将数据生产要素加以应用和发挥作用，已经成为全社会的共识，各行各业都在研究和探索使用数据发挥数据价值的方法。同时，数据被过度使用、个人隐私泄露后被不法分子利用等一系列问题也在持续暴露当中，有些甚至威胁国家安全。基于上述的背景和挑战，隐私计算技术成为目前业界探索和应用的热点。
隐私计算技术是包含人工智能、密码学、数据科学等众多领域的交叉融合相关的技术体系，通过对这些技术融合的使用，可以打造出数据要素流通的基础设施，构建算前、算中、算后的可审计数据流通新模式。未来在数据要素流通方面，不管是技术也好、生态也好以及对于社会发展也好，都会呈现出更加快速的发展趋势。
平安科技副总工程师王健宗发表主题演讲《隐私计算的前沿技术与金融实践》。在演讲中，他分享了平安科技在隐私计算领域的金融实践和展望。
王健宗表示，随着大数据的发展，隐私计算成为必然选择。蜂巢隐私计算服务平台是由平安科技与金融壹账通联合研发，具有面向数据隐私安全保护的一站式综合解决方案服务。
目前，隐私计算整个发展形势蓬勃向上，但是对于可用性来说，不及预期。隐私计算的运算效率是影响其广泛应用的重要因素之一。未来，算法优化和硬件加速将提升隐私计算的可用性，量子计算、光学计算将带来驱动加速的可能。另外，隐私计算算法具有多样性和复杂性，在繁杂的交互和计算流程中，隐私计算技术本身在应用和安全层会缺乏可解释性。因此，成熟的检测与验证手段将助力隐私计算产品落地应用，这也反向促进标准体系趋于完善。
第四范式副总裁涂威威发表主题演讲《Empirical Privacy》。在演讲中，他从技术角度分享了隐私计算在 AI 应用中落地的一点思考。
涂威威表示，人工智能核心的技术是机器学习，就是从数据当中学习一个模型，用在业务场景中，如做风险的判断、生物特征的识别等。这个过程无论是在数据采集、模型训练还是模型应用阶段，都可能会被各种各样的方式攻击。
因为安全最终还是要防住攻击。尤其是针对人工智能系统，我们发现有更多基于人工智能的新的攻击手段。这种智能化的攻击手段，是针对某些环节安全的传统保护系统所没有办法防护的。
这里面我们在过去也有比较多的思考与实践。一方面在理论层面怎么去定义到底什么是安全，我们的方式是通过攻击定义安全。另一方面是实际落地过程中，包括提供一系列风险检测的系统，同时我们也提供相应的盾，应对新型的更加智能的攻击方式。
洞见科技首席技术官何浩发表主题演讲《隐私计算统一底座赋能金融数字化转型》。在演讲中，他分享了金融机构在数字化转型过程中面临的安全挑战、隐私计算统一底座设计，以及基于统一底座的数智生态展望。
何浩表示，2021 年初很多注重数据安全和隐私保护的金融机构已经开始落地隐私计算的应用，但在具体应用过程中，通常要应对三个方面的挑战：数据源采用异构隐私计算平台无法互通；金融机构内部对算法能力的需求差异；隐私计算平台与内部系统的对接成本。
基于这些问题，洞见科技提出了隐私计算统一底座的设计。隐私计算统一底座的设计思想是将多套隐私计算算法引擎和插件化的隐私计算算法以及微服务化的算子作为平台或者底座承载的核心能力，围绕核心的算法框架实现平台之间的互通。基于统一底座的数据智能生态展望，期望能够实现从 “数据容器” 到“算法容器”再到 “应用容器” 的扩展。
星环科技隐私计算首席科学家伊人发表主题演讲《数据要素流通的四个关键问题》。在演讲中，她介绍了数据要素流通的关键问题以及星环科技在可信数据流通方面所做的工作。
伊人表示，数据要素流通的建设路径可以分为三个阶段：第一，数据安全防护与加固阶段。第二，点对点隐私计算阶段。第三，数据要素流通化阶段。如何确保安全，如何确保合规，如何保证安全并发布数据服务，以及如何设计技术架构是数据要素流通的四个关键问题。
数据要素时代，企业需具备数据安全管控与流通能力。星环科技的定位是大数据基础软件供应商，并提出了融合数据云（Unified Data Cloud）的概念。融合数据云，是在按数据域组织的分布式数据云的技术架构基础上进行统筹管理、协同运营、服务融合以形成可协同一致、自由组合、灵活部署的一种新型数据分析模式。
在论坛最后的圆桌对话环节，上海浦东发展银行股份有限公司信息科技部创新实验室人工智能团队负责人郭林海，中国银行上海市分行信息科技部高级技术经理、云原生转型实验室负责人陆培尔，洞见科技数据科学家王湾湾等嘉宾以《隐私计算在金融产业的应用与挑战》为题展开深入对话。
得益于数据 “可用不可见” 技术特性，隐私计算技术在各金融机构、科技公司的推动下，在金融行业快速应用落地。技术快速发展的同时，安全合规监管、数据、标准、人才、技术等制约因素也日益凸显。
未来，论坛将继续打造金融数据要素领域权威交流平台，助力完善金融数据治理体系，聚力打通金融数据要素可信流通堵点，充分释放金融数据应用价值，发挥 “数据 + 金融 + 科技” 乘数效应，推动金融科技和数据要素赋能千行百业。
