《2023年中国金融科技行业洞察报告》显示，国有大行、股份制银行等数字化领先的金融机构往往对可信数据能力建设拥有自上而下的推动方式，通过竞争性磋商引入技术供应商开展隐私计算平台建设。部分中小金融机构也在业务侧的需求推动下，以场景+可信数据的需求开展隐私计算平台建设实践。
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金融行业是数据密集型行业，金融机构在推进数字化转型时，既要守护客户隐私，又要利用数据。面对这种需求，隐私计算被认为是一种有效的平衡工具。
隐私计算有哪些优势？
隐私计算作为新兴技术，它可以帮助银行在保护客户隐私的同时大幅度提高数据处理的效率。隐私计算技术将数据分解成不可解析的片段，并将这些片段分发到不同节点上，在这些节点上运行数据处理程序。在这种环境下，数据仍然可以被处理，但是数据的所有者无需担心数据泄露或被滥用。
隐私计算可以大大提高银行服务的安全性，节省大量的时间和金钱，同时也消除了客户隐私的担忧。例如，银行可以使用隐私计算来处理客户的个人信息，不必担心客户的个人信息泄露。银行也可以使用隐私计算来处理客户的财务交易数据，不必担心这些数据会被篡改或窃取。
隐私计算可以用于提高银行与客户之间的互动程度。银行使用隐私计算来对客户的消费行为进行分析，从而更好地了解客户需求，并为客户提供更加个性化的服务。此外，银行还可以使用隐私计算来改善客户的使用体验，构建更加友好的用户界面，让客户能够更加轻松地完成金融交易。
隐私计算技术的发展也为银行带来其他优势。如银行利用隐私计算技术来预测未来的财务状况，从而更好地管理风险；还可利用隐私计算进行反欺诈，以及对非法行为的监控等。总之，隐私计算技术可以为银行提供安全、高效的数据处理方案，同时也可以提升银行的服务质量和数据分析能力。
多家银行积极布局隐私计算
《隐私计算白皮书（2022年）》指出，2025年我国隐私计算市场规模预计将达百亿元。面对如此庞大的市场，诸多大型银行正在积极地布局隐私计算，包括工商银行、交通银行在内已经发布了白皮书，并披露了各自在金融场景与隐私计算结合的情况。
以工行为例，工银安盛作为工商银行子公司，与母公司均为独立法人，二者数据相互独立、相互隔离。工银安盛健康险主要通过自销、银保通两个渠道销售，自销渠道的客群平均资产远低于银保通渠道客户平均资产。工商银行利用联邦学习技术，安全融合工商银行、工银安盛数据进行联合建模，构建了健康险潜在客户挖掘方案。方案立足工银安盛侧数据特征，从工商银行长尾客群中挖掘保险意向客户，并推荐至工银安盛，实现保险自销渠道精准营销。
交通银行企业级隐私计算平台。交通银行企业级隐私计算平台是交通银行“十四五”时期的重点项目，旨在形成可支持相关技术标准、快速对接异构平台、灵活适配业务需求、支撑不同模式隐私计算合作的数据融合综合化解决方案。
据不完全统计，农业银行、交通银行等国有大行，光大银行、浦发银行等股份行以及部分城商行、农商行，均启动了隐私计算研究并搭建隐私计算平台，在部分场景开展了试点。
中国电子银行网认为，隐私计算技术将在未来继续受到重视，并有望发挥更大的作用。首先，隐私计算技术可以更有效地处理大量的数据，从而为银行提供更丰富的服务功能。其次，隐私计算技术还可以提高银行的数据分析能力，以便更好地识别客户的需求，改善银行的服务体验。最后，隐私计算技术也可以帮助银行提高安全性，降低成本，更好地管理风险，提高银行的竞争力。
