人工智能技术的运用达到33项位居第二，包括NLP、图像识别、知识图谱、迁移学习、联邦学习等多个领域 。值得关注的是，综合联邦学习与多方安全计算、多方数据学习的应用达到8项 。


随着《个人信息保护法（草案）》《数据安全管理办法（征求意见稿）》等法律法规的出台，金融机构乃至全社会对于个人隐私信息保护和数据安全的诉求愈发强烈，也为多方安全计算的快速发展应用提供了肥沃土壤 。


以冰鉴科技与南京银行上海分行合作的“基于多方安全计算的差异化营销平台”为例，双方通过多方安全计算技术，在客户授权的前提下，将南京银行上海分行存量客户的权益偏好数据与外部合法合规的支付数据、设备行为数据等进行融合建模，在确保各方原始数据不出库的基础上丰富模型数据源 。


该项沙盒试点的创新性在于，“基于同态加密、混淆电路等技术，实现对数据及模型的加密，营造安全可信任的营销环境，保护消费者个人隐私，提升金融服务的安全性 。”


纵观这8项联邦学习技术的提供商可以发现，除了腾讯云这样的巨头，冰鉴科技、云从科技这类人工智能高科技公司也被纳入“监管沙盒”试点，呈现出百花齐放的创新态势 。

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谁来负责安全？




创新与安全，是“监管沙箱”存在的两大基石 。虽然英国、新加坡等各自设立沙箱的成熟度和覆盖范围不同，但和中国一样，均以“保护消费者权益”为前提 。


从86个项目来看，多个项目的交易规模限定在千万元级别，以控制风险；同时通过控制用户数量划定创新边界 。


如交通银行“基于多方安全图计算的中小微企业融资服务”，预计企业用户量最多不超过 2 万；重庆农商行在试点期间预计服务“三农”客户1万户等等 。


每个项目提交的应用声明书，都包括了风险补偿机制，但描述大多笼统宽泛，“如相关业务出现违约风险，将通过法律诉讼等途径合理、有效解决” 。


此外，86个试点项目都接受了合法合规性评估和技术安全性评估，相关评估的有效期限为1-3年，但每个项目只有“入盒”时间，并未明确“出盒”时间 。


在笔者看来，设定测试期限反而存在一定的局限，任何创新产品都有相应的发展周期，有的项目在短期内无法充分暴露风险，所以需要拉长测试期去观察、调试 。


很多业务其实有监管规则，但没有监管细则，所以一旦沙箱开始运行，监管就会在“观察”过程中与相关方共同打磨细则 。





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试点走向何方




安全与创新，有时又存在矛盾 。从国外试点的情况看，因为安全的顾虑而限定试点项目的规模，往往造成小规模业务量也无法充分暴露风险；而技术创新需要足够的业务量，才能发挥其降本增效的作用 。


考验监管者智慧的难题在于，如何动态平衡安全与创新的比重，让沙盒空间不至于逼仄到扼制了创新的脚步 。


就中国版“沙盒监管”而言，市场的疑问在于，除了“持牌机构+科技公司”的打包组合，能否有科技公司独立申请试点的可能？


事实上，央行副行长范一飞在《中国金融》杂志已撰文回应：“科技公司在满足门槛要求的前提下可直接申请测试，涉及的金融服务创新和金融应用场景则须由持牌金融机构提供 。科技公司既可联合金融机构共同申报，也可单独申报后结合应用场景选择合作金融机构 。”

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