尤其是在当前金融业务形态更加开放的背景下，隐私计算技术正在成为金融业的"刚需"。目前，开放银行是银行业发展的重要方向，数据及数据价值共享是开放金融的基本特征。
如在银行风险控制场景中，传统银行基于历史还款信息、征信数据和第三方数据进行贷前分析。但这一传统办法并不精准，存在数据维度缺乏、数据不足等多重问题。采用隐私计算的银行风控模型可以利用第三方数据来提高模型的有效性，还能同时平衡数据的安全性和隐私性。又如在反洗钱领域，隐私计算能够交换加密参数、联合建模，有效解决反洗钱样本少、数据质量低的问题，形成一个稳健、特征丰富的智能模型。通过调用联合建立的模型，大大提高金融机构反洗钱能力。
中国人民银行今年年初发布的《金融科技发展规划(2022-2025年)》提出了未来8年的八大重点任务，其中格外注重"数据"。规划提出，建设绿色高可用数据中心，布局先进高效的算力体系，进一步夯实金融创新发展的"数字底座"。在保障安全和隐私前提下推动数据有序共享与综合应用，充分激活数据要素潜能，有力提升金融服务质效。
互联互通是共识
目前，国内隐私计算的主要参与者包括BAT等大型互联网公司以及隐私计算独立技术厂商如星云Clustar、华控清交、数牍科技等。此外，部分金融机构也在通过自研或与隐私计算厂商合作进行探索。
IDC中国金融行业市场分析师王晨认为，目前市场上各主要厂商在路线与定位等方面具备多样性，不同的厂商间有竞争也有互补。接下来，在数据要素有序流通体系的建设方面，需要更多数据参与方一起推动规范与标准的完善，打通因技术差异造成的数据流通壁垒，并确保技术与应用满足穿透式监管的要求，从而形成数据链条中的数据提供商、数据需求方、技术提供方、监管方等不同主体共同参与、有序协作的良性生态体系。
目前，为打通因技术差异造成的壁垒，避免形成"计算孤岛"，互联互通已经成为业内共识。中国信通院联合多家机构编写了《隐私计算跨平台互联互通》系列标准的总体框架，其中就涉及通信规范、互联协议以及应用规范等。
开源也被认为是隐私计算互联互通的实现路径之一。开源基于"开源开放、技术普惠"的逻辑，有助于软件开发降本增效、加速迭代、促进产业协同创新，挖掘数据价值，为各产业技术发展提供动力。中国信通院发布的《隐私计算白皮书(2021年)》指出，开源协同正加速隐私计算的技术迭代。隐私计算作为保障跨机构数据安全合作的关键基础，也注定包含开源模式。开源的成本优势不仅体现在技术复用，降低开发门槛，还体现在问题发现和修复敏捷性上，有利于加速技术升级和商业化项目落地。数据显示，55%的国内隐私计算产品是基于或参考了开源项目。
相关分析认为，隐私计算技术发展和规模化应用的关键是构建生态，让生态各方连接和协作。而开源项目天然具备技术开放性和迭代能力，各方的互联互通成为生态构建的关键。相对于当前不同隐私计算厂商间技术路线的"百花齐放"，基于同一开源框架的互联互通将更有助于隐私计算产业生态的形成。
