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讲述:建议金融业数据要素融合探索数据“可用不能见”

2020-11-17 17:06 中国新闻网

北京11月17日电 (记者 程春雨)17日,在北京公布的一份讲述提出,传统的公然数据搜集、原始数据共享等融合方式存在一定局限性,依托先进手艺探索数据“可用不能见”“定量定向使用”的创新解决方案是当前金融业数据要素融合的新途径、新方向。

金融业数据要素融合应用与治理钻研会暨《金融业数据要素融合应用研究》公布会现场。

该讲述名为《金融业数据要素融合应用研究》(以下简称“讲述”),由中国互联网金融协会金融科技生长与研究专委会组织撰写,17日在金融业数据要素融合应用与治理钻研会上举行了公布。

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中国互联网金融协会会长李东荣在致辞中指出,数字化浪潮蓬勃兴起,数据作为国家基础性战略资源和要害生产要素的职位日益凸显。金融业作为数据密集型和科技驱动型行业,若何平衡好数据要素融合应用和平安珍爱,充分发挥金融业数据要素的经济社会价值,已经成为一项主要而紧迫的课题。

数据要素融合是指在数据要素化靠山下,对单一或多个数据源的数据举行关联、组合等操作,从而获得更好的数据处理效果。

讲述以为,运用多方盘算(业界亦称多方平安盘算或平安多方盘算)、联邦学习等手艺,推动金融业数据要素在确保平安合规前提下实现融合应用创新,在促进金融业数字化转型、增强数字普惠金融水平、落实金融消费者珍爱要求、提升金融穿透式羁系效能等方面具有主要意义。

“各项手艺的应用并非相互排挤,实践中应注重综合运用、扬长避短。”讲述以为,多方盘算更适用于数据量适中但保密性要求较高的主要数据应用场景;联邦学习更适用于企业团结涣散在用户终端的数据举行与需求相关的模子训练场景;数据脱敏更适用于数据量较大、泄露后风险或影响较小的通俗数据场景;差分隐私更适用于统计分析场景,但不适合需要精准效果的场景;可信盘算更适用于限制数据资产使用的场景,如数字版权珍爱、移动支付等。

讲述建议,加速出台《数据平安法》《网络平安品级珍爱条例》等法律法规,进一步明确赞成形式、免责划定等金融业数据要素融合要害节点的规则要求,增强对金融机构、金融科技公司等数据使用方行为的约束。

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