近日，北京金融科技產業聯盟發布了《金融科技發展研究專項課題項目清單》，其中FATE技術委員會（下稱TSC）成員——建信金科申請的「基於隱私保護計算技術的金融領域數據融合應用研究」項目成為四項一類重點課題之一。
作為FATE開源社區（TSC）的重要成員，建信金科的加入與科研投入，標誌著傳統金融集團對聯邦學習為代表的，新興技術的認可度不斷提升，也體現出隱私計算對金融數據價值釋放的能力。
據第三方專業機構整理，目前隱私計算技術可以分為三大類：
一是基於TEE可信執行環境的底層開源項目，在CPU級別進行數據的加密計算及傳輸，是安全沙箱的加密升級版。
二是安全多方計算的工具軟體，相對靈活，一般作為大平臺的某個組件出現。
三是結合密碼學技術和人工智慧框架的聯邦學習開源項目，架構強，平臺化，可進行完整的數據應用。
目前國內外巨頭隱私計算領域技術的開源項目情況
據了解，金融行業領域對結合其他技術的聯邦學習框架更為青昧。
以微眾銀行人工智慧部發布的全球首個聯邦學習工業級開源框架FATE為例——目前FATE開源社區已匯聚了500多家企業、220所高校等科研機構的開發者。同時以此為基礎，官方團隊與合作夥伴共同取得了中國人工智慧開源軟體發展聯盟標準、IEEE在內的等多個國內外聯邦學習行業標準。
各個機構組織基於FATE這樣的開源技術底層，能更為敏捷地開發出應用級產品，同時在開源生態下多個組織之間通過聯合建模的方式，互聯互通共享數據的價值，以滿足自身的市場需求，同時符合監管層對隱私數據的監控。
隨著聯邦學習開源框架FATE生態的不斷發展，其技術委員會（TSC）吸引了來自各個領域的知名廠商參與，如金融行業的建信金科、微眾銀行，網際網路行業的騰訊，金融清算行業的銀聯、軟體基礎設施提供商VMware。
事實上，不僅國內的BAT擁有隱私計算的開源技術。作為保障大數據合作安全的關鍵基礎軟體，國外的FaceBook、谷歌同樣地也通過開源的模式正不斷地擴展技術市場的覆蓋，用科技技術幫助金融業延展其枝幹，讓樹蔭遮擋更廣闊的空間。
相信在諸如聯邦學習FATE這樣優秀的開源生態下，利用開源底層技術，將幫助金融行業不斷科技化，金融領域數據的融合應用，未來可期。