金智塔创始人郑小林教授：隐私计算赋能数据价值合规流通

《推进我国数据要素市场发展的相关思考》

中国信通院云大所大数据与区块链部副主任闫树介绍了推动我国数据要素发展的若干思考，从生产要素的理论基础出发，分析了数据为何能成为生产要素；列举了我国数据要素发展的政策进展，对比了我国和欧盟、美国在数据要素发展与保护方面的不同思路和路径；重点阐述了数据确权、数据估值定价、公共数据开放、数据交易流通、数据要素技术方面的现状和问题；最后从短期和长期角度，分析了解决我国数据要素发展障碍的法律法规、体制机制、产业生态、技术体系方面的建议；并介绍了中国信通院云大所在数据管理能力成熟度、可信数据服务、可信隐私计算标准体系、数据安全流通技术体系方面的工作进展。

《隐私计算赋能数据价值合规流通》

浙江大学教授、金智塔创始人郑小林针对数据要素流通面临的确权、安全与隐私、交易模式三大问题，深入浅出地分析了隐私计算三大技术TEE、FL、MPC各自在安全性、性能、易用性等方面的优缺点。郑教授接着介绍了脱胎于国家重点研发项目的“金智塔”隐私计算平台，该平台具有数据分级分类、应用效果分析、应用过程存证等功能，支持多方安全计算和联邦学习两种计算模式，实现了单节点与多节点两种服务模式；进而结合金智塔科技在金融、政务、零售三大领域的典型案例介绍了隐私计算如何赋能三大领域机构的数字化转型。最后郑教授对隐私计算的下一步发展从技术、互联互通、生态系统建设三方面做了展望。

《金控领域联邦学习落地实践与思考》

光大科技有限公司副总经理向小佳分享了隐私计算、联邦学习在综合金融领域内的应用探索与思考。以金融行业监管的现状、法规的要求为背景，揭示了隐私计算、联邦学习筑基客户数据共享渠道的必然趋势，同时分享了当下金控大环境中隐私计算、联邦学习的若干应用实践探索：精准营销、客户全生命周期风控、内控统计、合规审计、数据要素流通，以及联邦学习与NLP相结合的金融知识库大模型构建探索。最后，他就现实项目支撑情况做了总结，并以业务技术融合为引，探讨了隐私计算在金控领域的未来发展。

《中国移动梧桐大数据隐私计算应用实践》

中国移动集团大数据中心技术开发EU总监茹志强首先回顾了中国移动探索隐私计算发展之路，2018年中国移动开始了隐私计算技术的探索，针对“联合会员权益营销”场景进行了小范围的测试验证；在2019年到2020年间，中国移动逐步深入开展联邦学习开源框架跟踪研究及试点实践；2021年正式发布“中国移动隐私计算平台”，平台采用“1+X” 技术框架，搭建1个全网统一的技术底座，集成X个软件功能提供方的算法算子，具备开放性、灵活性、扩展性，应对纷繁多样的行业客户技术选型。随后他分享了中国移动隐私计算的部分应用案例并做出总结：中国移动隐私计算平台愿成为中国移动联合千行百业构建大数据合作生态、推进数据要素流动、实现数智化发展的能力基石。

《数据流通，隐私安全计算与数据原生时代的IT新基建》

翼方健数首席科学家张霖涛围绕“数据流通，隐私安全计算与数据原生时代的IT新基建”进行分享。张霖涛认为，在数据原生时代，实际上是数据先行，数据的产生、存储、分析、决策，均在节点完成。因此需要构建新一代的IT基础设施来应对各种挑战，这就是翼方健数提出的基于隐私安全计算的“数据与计算互联网（IoDC）”。演讲中，张霖涛对如何实现IoDC以及翼方健数的全栈技术矩阵进行介绍，并详细分享了在多行业多场景落地的经典案例，表示将持续发挥其在“隐私安全计算+人工智能”方面的技术实力，与行业生态伙伴一起，让数据要素变得可用可扩展，为深入推动国家数字经济产业转型发展贡献力量。