金融领域数据治理与隐私保护研究报告

一、引言

1.1 研究背景与意义

在数字经济蓬勃发展的时代背景下，金融数据已成为推动金融业创新发展的核心生产要素。随着人工智能、大数据、区块链等技术在金融领域的广泛应用，金融数据的规模呈指数级增长，数据类型日益丰富，数据价值不断凸显。然而，与此同时，金融数据的安全风险也在不断累积，数据泄露、隐私侵犯、跨境流动监管等问题日益突出，对金融稳定和消费者权益保护构成严峻挑战。

金融数据治理与隐私保护已成为全球金融监管的核心议题。2024 年以来，主要经济体相继出台了一系列重要政策文件，标志着金融数据治理进入了新的发展阶段。欧盟在 2024 年 12 月达成了金融数据访问框架（FIDA）协议，旨在开放金融机构间的客户数据访问权限；美国消费者金融保护局（CFPB）于 2024 年 10 月最终确定了个人金融数据权利规则 (3)，赋予消费者对其金融数据的访问、转移和控制权；中国人民银行等六部门于 2025 年 4 月发布了《促进和规范金融业数据跨境流动合规指南》，为金融业数据跨境流动提供了明确的规则指引。

金融数据治理与隐私保护的重要意义体现在多个层面。从国家战略层面 看，金融数据主权已成为国家主权的重要组成部分，关系到国家金融安全和经济安全；从行业发展层面 看，数据治理能力已成为金融机构的核心竞争力，直接影响其业务创新和市场竞争力；从消费者权益层面 看，金融数据涉及个人隐私和财产安全，保护消费者数据权益是维护金融消费者权益的基础；从国际合作层面看，建立协调统一的国际金融数据治理规则是促进全球金融一体化发展的重要保障。

1.2 研究范围与方法

本研究聚焦于金融领域数据治理与隐私保护的全面分析，涵盖国内外主要金融市场和银行、保险、证券、支付四大金融细分领域。研究范围包括：地域维度 覆盖中国、美国、欧盟、英国等主要经济体；机构维度 涵盖银行、保险、证券、支付等金融机构；技术维度 聚焦联邦学习、差分隐私、同态加密、安全多方计算、区块链隐私保护等关键技术；应用维度 覆盖风险控制、客户画像、反洗钱、跨境支付等核心业务场景；政策维度分析各国金融数据保护法律法规和监管政策。

本研究采用文献研究法 ，系统梳理国内外金融数据治理与隐私保护的最新研究成果和政策文件；采用比较分析法 ，对比分析不同国家和地区在金融数据治理模式、监管框架、技术标准等方面的差异；采用案例研究法 ，深入分析典型金融机构在数据治理与隐私保护方面的实践经验；采用技术分析法 ，评估隐私保护技术在金融场景中的适用性和效果；采用综合分析法，构建金融数据治理与隐私保护的理论框架和发展趋势。

二、全球金融数据治理现状对比分析

2.1 中国金融数据治理体系

中国金融数据治理体系呈现出 **"统一领导、分级管理、部门协同"** 的特点，形成了以法律法规为基础、以监管政策为核心、以行业标准为支撑的多层次治理框架。

在法律法规层面 ，中国已建立了以《数据安全法》《个人信息保护法》《网络安全法》为基础的数据保护法律体系。《银行保险机构数据安全管理办法》于 2024 年 12 月 27 日正式发布，成为国家金融监督管理总局成立后的第一部数据安全立法(44)。该办法确立了 "谁管业务、谁管业务数据、谁管数据安全" 的责任体系(118)，要求银行保险机构建立数据分类分级保护制度，将数据分为核心数据、重要数据、一般数据三级(55)。

在监管政策层面 ，中国人民银行于 2025 年 5 月发布了《中国人民银行业务领域数据安全管理办法》(47)，规范人民银行业务领域数据的安全管理和开发利用。2025 年 4 月发布的《促进和规范金融业数据跨境流动合规指南》明确了47 项可免予申报数据出境安全评估的金融业务场景，包括跨境支付、跨境汇款、跨境开户、跨境购物等，同时梳理了 61 项常见金融业务场景作为中央金融管理部门认可的具有出境必要性的业务场景，形成了 108 项金融业务场景清单。

在行业标准层面 ，中国建立了较为完善的数据分类分级标准体系。根据《数据安全技术数据分类分级规则》（GB/T 43697-2024），金融数据按照 "先行业领域分类、再业务属性分类" 的思路进行分类(59)，行业领域分类包括金融数据等，业务属性分类涵盖业务领域、责任部门、描述对象等多个维度(57)。

在技术创新层面 ，中国金融机构在隐私计算技术应用方面取得了重要进展。中国工商银行推出的 "隐私计算客户画像平台" 整合了 6 大类 32 项数据源，通过差分隐私技术实现特征更新频率从周级提升至分钟级，客户分群准确率提高 35%(211)。江苏银行自主研发了基于 "智慧小苏" 大模型的数据治理平台，在数据治理领域引入大模型技术，成功缩减了指标变量迁移工作中 99.85% 的开发阶段人力投入(97)。

2.2 美国金融数据治理框架

美国金融数据治理体系呈现出 ****"分散监管、行业自律、市场驱动"****的特点，形成了联邦与州两级监管、多部门协同的治理格局。

在联邦监管层面 ，美国消费者金融保护局（CFPB）于 2024 年 10 月 22 日最终确定了个人金融数据权利规则 ，这是美国金融数据治理的重要里程碑。该规则赋予消费者对其个人金融数据的三大核心权利：数据可携带权（portability），即消费者可以将金融数据转移到其他服务提供商而不受阻碍或费用；数据访问和删除权（access and deletion），即消费者可以访问账户余额、交易历史和账单详情，并可应要求删除这些信息；撤销访问权（revocation），即消费者可以撤销第三方对其金融数据的访问，默认做法要求数据删除。

在监管协调层面 ，美国财政部、美联储、货币监理署、CFPB、SEC、FDIC、联邦住房金融署、全国信用社管理局和商品期货交易委员会等九个金融监管机构正在协调制定数据标准，建立金融实体向各机构报告信息的统一数据标准(68)。SEC 于 2024 年 8 月提出了新的联合数据标准，旨在通过建立实体、地理位置、日期和某些产品及货币的通用标识符来促进跨机构金融监管数据的互操作性(5)。

在州级立法层面 ，加州消费者隐私法案（CCPA）及其后续的加州隐私权法案（CPRA）对金融数据保护产生了重要影响。2024 年的修订法案明确了 "个人信息" 可以包括来自人工智能的数字和抽象数字格式，"敏感个人信息" 包括神经数据（neural data）(63)。CCPA 将数据最小化定义为将个人信息收集限制在处理目的所必需的范围内(66)。

在行业实践层面 ，美国金融机构在隐私保护技术应用方面处于领先地位。摩根大通的Atlas-X 系统 是首个在金融领域部署的差分隐私解决方案，已在美欧亚三大地区生产环境中运行两年，通过差分隐私技术保护客户交易活动，同时维持可接受的库存盈亏成本(184)。该系统采用了针对持续观察下正负整数流的差分隐私聚合器，在生产环境中选择的隐私预算为 ε=0.3，T=30 天，B=20，实现了每日约 1 美元的预期损失和 3% 的泄露概率。

2.3 欧盟金融数据治理模式

欧盟金融数据治理体系呈现出 ****"统一立法、严格监管、隐私优先"****的特点，以《通用数据保护条例》（GDPR）为核心构建了全球最严格的数据保护体系。

在立法框架层面 ，欧盟于 2024 年 12 月 4 日达成了 金融数据访问框架（FIDA） 协议(1)，旨在开放金融机构间的客户数据访问权限。该框架涵盖抵押贷款协议、贷款、储蓄、投资、养老金权利等客户金融数据类别，但排除健康保险和机密商业数据。FIDA 要求金融机构在获得客户明确许可后才能访问数据以开发定制金融产品，数据使用者必须明确使用意图，禁止未经授权的数据传输，客户可以自由撤销同意。

在加密资产监管层面 ，欧盟《加密资产市场监管法案》（MiCA）于 2024 年 6 月生效，成为世界上第一个为加密资产行业引入全面、定制规则的主要司法管辖区(24)。MiCA 适用于欧盟境内任何发行加密资产或提供加密资产服务的人，要求加密资产服务提供商（CASPs）申请 MiCA 授权，提供清晰的治理结构，确保股东信息透明，并建立强大的内部控制机制。

在数据保护要求层面 ，GDPR 对金融机构提出了严格的数据保护要求。金融机构必须建立数据处理的合法基础，如合同必要性、法定义务、合法利益或同意(38)；必须实施技术和组织措施，将个人数据访问限制在提供客户请求服务所严格必需的范围内(34)；必须特别关注数据最小化、保留期限、数据可携带性以及数据处理活动的适当法律基础(35)。

在跨境数据流动层面 ，欧盟对数据跨境流动采取严格的保护措施。基于《数据治理法案》（Data Governance Act），欧盟金融机构需满足 "数据可用不可见" 原则，伦敦金融城 2023 年试点项目显示，采用同态加密技术的机构，数据跨境使用合规率提升至 97%(12)。

在监管执行层面 ，欧盟数据保护委员会（EDPB）发布了关于金融部门供应商参与的指导意见，重点关注供应链映射和验证向下义务的合规性(32)。ICO 将金融服务行业的数据保护合规作为其战略计划的重点关注领域之一(36)。

2.4 英国金融数据治理实践

英国金融数据治理体系呈现出 ****"灵活监管、创新友好、国际合作"****的特点，在脱欧后积极寻求建立独立的数据治理体系。

在监管协调层面 ，英国信息专员办公室（ICO）、养老金监管机构（TPR）和金融行为监管局（FCA）于 2024 年 11 月 15 日发布了关于数据保护和直接营销法与 FCA 消费者义务和 TPR 行为准则及客户通信指导之间相互作用的联合声明(28)。该声明明确了英国数据保护法不阻止公司和养老金计划发送监管通信或服务消息，前提是这些消息不构成数据保护法下的直接营销。

在立法进展层面 ，英国于 2024 年 5 月引入了《数据（使用和访问）法案》，该法案引入了一个框架来监管各部门客户和业务数据的访问、共享和保护(29)。ICO 于 2024 年 10 月 7 日发布了数据保护审计框架，旨在帮助组织评估其对关键数据保护要求的合规性(30)。

在数据共享实践层面，英国在反欺诈和诈骗防范方面的数据共享实践值得关注。ICO 发布了关于在防范、发现和调查诈骗和欺诈时共享个人信息的指导，强调需要进行数据保护影响评估（DPIA）、明确责任、建立数据共享协议、确定合法基础、了解共享信息的类型、遵守数据保护原则、尊重人们的权利。

在国际合作层面，英国积极参与国际数据治理合作。英国金融行为监管局与新加坡金融管理局等国际监管机构建立了密切的合作关系，在金融科技、监管科技等领域开展深入合作，推动跨境数据流动规则的协调统一。

2.5 国际金融数据治理模式比较

通过对中国、美国、欧盟、英国等主要经济体金融数据治理体系的分析，可以发现全球金融数据治理呈现出三种主要策略模式(11)：

自由化策略模式以美国、日本为代表，鼓励数据流动与共享，强调行业自律和市场机制，通过分散监管和行业标准实现数据治理目标。这种模式的优势在于促进了金融创新和国际合作，但可能面临数据安全和隐私保护不足的风险。

本土化策略模式以中国、俄罗斯、印度为代表，对数据跨境流动采取限制性举措，强调数据主权和国家安全，通过统一立法和集中监管实现数据治理目标。这种模式的优势在于确保了数据安全和隐私保护，但可能限制了金融创新和国际合作。

中间派策略模式以欧盟、新加坡为代表，在数据流动和隐私保护之间寻求平衡，通过严格的法律框架和灵活的监管机制实现数据治理目标。这种模式的优势在于兼顾了数据利用和隐私保护，但可能面临合规成本高和实施复杂性大的挑战。

从监管重点来看，各国在金融数据治理方面的关注重点存在差异：中国重点关注数据分类分级、跨境流动合规、技术安全可控；美国重点关注消费者数据权利、市场竞争、创新友好；欧盟重点关注隐私保护、数据主权、合规监管；英国重点关注监管协调、创新促进、国际合作。

从技术标准来看，各国在数据分类分级、隐私保护技术、跨境数据流动等方面的标准和要求存在差异，这给跨国金融机构的运营带来了挑战。建立国际协调统一的技术标准和监管规则已成为国际金融数据治理的重要发展趋势。

三、金融细分领域数据治理实践

3.1 银行业数据治理实践

银行业作为金融体系的核心，在数据治理与隐私保护方面形成了较为完善的实践体系，涵盖客户信息保护、反洗钱数据管理、跨境支付数据合规等关键领域。

在客户信息保护方面 ，银行业建立了严格的客户信息保护机制。根据《银行保险机构数据安全管理办法》的要求，银行保险机构处理个人信息应当具有明确、合理的目的，并应当与处理目的直接相关，收集个人信息应当限于实现金融业务处理目的的最小范围，不得过度收集个人信息(132)。银行在处理个人信息前，应当真实、准确、完整地向个人告知其个人信息的处理目的、处理方式、处理的个人信息种类、保存期限，个人行使其信息权利的申请受理和处理程序，以及法律法规规定应当告知的其他事项(132)。

在反洗钱数据管理方面 ，银行业建立了全面的反洗钱数据治理体系。昆山农商银行创新打造了 "1+1+4" 反洗钱防控体系 ，2024 年共上报一般可疑 1132 笔，向苏州人行报送重点可疑报告 4 份，其中 1 份被公安机关查实为电信诈骗案件并成功结案(111)。该行安排专人集中处理反洗钱系统生成的数据补录任务，定期从数据采集、数据传输、数据加工三个维度探查产生数据补录的原因，形成补数据、查问题、治理数据的闭环管理，建立了初评、复评、终评三级审核机制(111)。

在跨境支付数据合规方面 ，中国人民银行等六部门发布的《促进和规范金融业数据跨境流动合规指南》为银行业跨境支付数据管理提供了明确指引。该指南针对跨境支付、跨境汇款、跨境开户、跨境购物等活动情形，结合金融业务实际，扩展形成 47 项具体的可免予申报数据出境安全评估、订立个人信息出境标准合同、通过个人信息保护认证的金融业务场景(172)。

在数据治理技术创新方面 ，江苏银行的实践具有代表性。该行自主研发了基于 "智慧小苏" 大模型的数据治理平台，在数据治理领域巧妙引入大模型技术，成功缩减了指标变量迁移工作中 99.85% 的开发阶段人力投入，相当于释放了 24 名研发工程师的研发生产力(97)。该平台运用抽象语法树分析算法、启发式搜索、图结构向量匹配等先进技术，智能分析数据血缘关系与异构数据库 SQL 语句，高效生成数据血缘关系与重构优化建议。

在数据安全管理方面 ，银行业建立了完善的数据安全管理体系。中国民生银行建立健全数据安全管理组织架构，制定数据安全管理、个人信息保护等系列制度，明确数据全生命周期安全管理策略与技术防护，结合金融产品与服务实际情况，在数据收集、存储、传输、使用、删除等环节采取访问控制、身份认证、加密等技术手段进行保护(105)。

3.2 保险业数据治理实践

保险业在数据治理与隐私保护方面形成了以投保人隐私保护、理赔数据管理、再保险信息共享为核心的实践体系。

在投保人隐私保护方面 ，保险业建立了严格的投保人信息保护机制。太平洋保险在数据收集方面，要求采集数据必须合法、正当，不得收集与其提供的产品和服务无关的个人信息，在采集前应向个人信息主体明确告知所收集和使用个人信息的目的、方式和范围，并获得个人信息主体的明示同意(125)。在数据存储方面，敏感级及以上数据存储应采取数据加密、身份认证、权限控制等技术措施，防止勒索病毒、木马后门等攻击，敏感级及以上数据达到使用或者保存期限后，应当采取技术措施及时删除或者销毁，确保数据不可恢复(125)。

在理赔数据管理方面 ，保险业建立了完善的理赔数据治理体系。保险公司应建立完善的数据保护制度，加强员工培训，采用先进的技术手段来保护数据，建立数据备份和恢复机制，确保在数据遭受意外损失时能够及时恢复，保证理赔业务的正常进行(134)。在数据共享方面要谨慎，在与医疗机构、修理厂等机构共享数据时，要签订严格的数据保护协议，明确双方的数据保护责任和义务(134)。

在再保险信息共享方面 ，保险业建立了高效的再保险数据治理机制。招商仁和人寿与中再寿险合作开发的区块链协同平台是国内寿险行业直保再保业务领域的首创，该平台底层链选用 FISCO BCOS，在合作双方分别建设节点并构建联盟，通过区块链协同平台实现业务直接链通，信息自动交互，操作全流程线上化，业务处理时效较过往提升 90%(119)。

在数据治理标准化方面 ，2024 年保险业注重打基础、利长远，不断加快数字化转型，突出基础数据治理和标准化建设。监管部门密集发布了《科技保险业务统计制度》《保险公司县域机构统计制度》《保险业监管数据标准化规范 (人身保险公司 2024 版)》《银行保险机构数据安全管理办法》等文件(120)，为保险业数据治理提供了标准化指引。

在数据安全技术应用方面 ，中国太保的实践值得关注。该公司于 2024 年 9 月 19 日成功获得 DCMM 5 级认证，成为全国首家通过 DCMM5 级的保险集团(122)。中国太保正式启动 DCMM 认证项目，历经 4 个多月成功完成 10 余项制度和规范的制定及完善工作，30 多项工具和平台的优化升级任务，收集了超过 3000 份相关证明材料(122)。

3.3 证券业数据治理实践

证券业在数据治理与隐私保护方面形成了以投资者适当性管理、内幕信息防控、交易数据监管为核心的实践体系。

在投资者适当性管理方面 ，证券业建立了完善的投资者评估数据治理体系。根据《证券经营机构投资者适当性管理投资者评估数据要求》金融行业标准，内部评估数据应包括投资者基本信息、投资者风险测评问卷、可交易金融资产、证券交易账户、信用证券账户、场外交易账户、衍生品合约账户以及适当性管理留痕等数据分类(145)。标准明确了投资者评估数据的定义，将其分为基本信息、财务状况、投资经验、风险承受能力等四个方面，并详细列出了每个方面的具体内容(146)。

在内幕信息防控方面 ，证券业建立了严格的内幕信息知情人登记管理制度。上市公司应当建立并完善内幕信息知情人登记管理制度，对内幕信息的保密管理及在内幕信息依法公开披露前内幕信息知情人的登记管理作出规定(153)。内幕信息知情人登记管理制度应当包括对公司下属各部门、分公司、控股子公司及上市公司能够对其实施重大影响的参股公司的内幕信息管理的内容，明确上述主体的内部报告义务、报告程序和有关人员的信息披露职责(153)。

在交易数据监管方面 ，证券业建立了全面的数据安全中台与场景管控模型。该模型借助大数据及 AI 技术构建了一套以数据安全中台为核心策略、以数据智能分类分级结果为管控驱动、以各项数据安全管控能力为抓手、以数据应用场景为切入点的一站式数据安全管理机制，包括数据安全策略、数据分类分级管理、数据监测管理、数据存储管理、数据传输管理、数据使用管理等方面的策略与技术能力(143)。

在数据治理平台建设方面，中泰证券的 DataOps 建设具有代表性。中泰证券 DataOps 建设目标聚焦在提高数据开发效率和数据交付质量，通过对各类平台能力的整合、建设和优化，形成了以湖仓一体的大数据基础平台为底座，以需求管理平台、数据研运一体化平台和数据资产管理平台三大平台为主线的数据研发管道，实现从需求、开发到运营的数据研发能力全覆盖及数据治理规范全过程管控。

在数据安全管理方面 ，证券业建立了完善的数据分类分级保护体系。基于行业规范，比如人行的个人信息保护规范，以及证券行业 2022 年 11 月发布的证券期货行业的数据安全分类分级指引，证券机构构建了数据分级分类的框架，同时将其固化到了平台上，通过平台对客户数据进行分类分级(139)。

3.4 支付业数据治理实践

支付业在数据治理与隐私保护方面形成了以用户身份信息保护、交易行为分析、支付安全数据、跨境支付合规为核心的实践体系。

在用户身份信息保护方面 ，支付业建立了严格的用户身份信息保护机制。根据《中国人民银行关于银行业金融机构做好个人金融信息保护工作的通知》，个人金融信息保护的范围包括个人身份信息，包括个人姓名、性别、国籍、民族、身份证件种类号码及有效期限、职业、联系方式、婚姻状况、家庭状况、住所或工作单位地址及照片等(168)。

在支付系统安全方面 ，支付业建立了全面的支付数据安全管理体系。在支付系统中存储敏感信息如身份证号、银行卡号、地址、姓名和手机号时，需要采取一系列的安全措施来保护用户隐私和数据安全，这些敏感信息的存储需遵循最小化采集、分级加密、访问隔离 原则，结合安全合规要求与性能平衡(165)。具体措施包括：加密存储，敏感信息如身份证号、银行卡号等应进行加密存储；分离存储，将敏感信息存储在独立的数据库或服务器中，并与主要业务数据分离，以减少敏感信息泄露的风险(165)。

在跨境支付数据合规方面 ，支付业面临着复杂的跨境数据流动监管要求。《促进和规范金融业数据跨境流动合规指南》针对跨境支付、跨境汇款、跨境开户、跨境购物等活动情形，扩展形成 47 项具体的可免予申报数据出境安全评估的金融业务场景(172)。支付机构在跨境数据流动中需要严格遵守数据保护相关法律法规，建立数据分类分级管理制度，明确数据跨境流动的合规路径，采取加密、脱敏等技术措施保障数据安全，获得客户对数据处理的明确授权，并尊重客户的知情权和访问权(176)。

在数据治理技术创新方面 ，翼支付的数仓建设与数据治理实践具有代表性。翼支付建立数据治理委员会、技术架构委员会和治理实施小组，分别负责推动治理进程和解决分歧、审核信息架构以及具体实施任务，从 0 到 1 打造数据开发平台，支撑 2 万 + 离线 / 实时调度及各类数据质量监控规则，打造自助 BI 平台，支持即席查询与可视化开发，构建数据资产平台，并加强元数据管理，以确保数据的整洁性和安全性(164)。

在行业自律方面 ，中国支付清算协会积极推动行业数据安全管理与数据治理工作。协会举办数据安全管理与数据治理研讨会暨培训班，加强对《中华人民共和国数据安全法》《中华人民共和国个人信息保护法》等法律法规和监管制度的研学，帮助会员单位更好地落实监管要求，牢固树立底线思维，提升数据安全管理和治理水平(163)。

四、隐私保护技术在金融领域的应用

4.1 联邦学习技术应用

联邦学习作为一种分布式机器学习技术，在金融领域的隐私保护应用中展现出巨大潜力，主要应用于联合风控、协同营销、跨机构模型训练等场景。

在联合风控应用方面 ，联邦学习技术已成为金融机构联合风险控制的重要工具。Welab 汇立集团通过基于 XGBoost 的混合联邦学习方案，多家银行可以联合训练风控模型，共享数据特征，提高模型的预测能力，同时确保数据的安全性和隐私性(197)。通过混合联邦学习，多家金融机构可以联合训练信用评分模型，综合考虑多方面的特征信息，提高评分的准确性和公平性；可以联合训练欺诈检测模型，共享异常行为的特征信息，提高模型的检测能力和泛化能力(197)。

在投资者风险评估方面 ，中金公司与中金财富联合申报的《基于纵向联邦学习的客户真实风险承受能力校准》项目成功入选首批 "数据要素 × 资本市场" 创新项目(198)。该项目通过运用先进的纵向联邦学习技术，实现动态优化客户风险模型，提升金融服务的精准度和合规性(198)。

在机构客户挖掘方面 ，国泰君安证券的实践具有代表性。该公司采用全匿踪联邦学习逻辑回归算法，基于测试环境脱敏数据，对机构客户数据和某合作机构的公司数据进行建模，通过融合双方特征进行纵向联邦建模，分析企业财务信息和融资负债信息，进行机构客户现金流预测，获取现金流充沛的企业作为购买理财产品的优质潜在客户(200)。

在跨机构协同方面 ，联邦学习技术在金融欺诈检测中发挥了重要作用。某消费金融公司联合三家银行，利用联邦学习构建跨机构信用评估模型，将违约预测准确率从 78% 提升至 89%(201)。通过建设联邦反欺诈平台，运用多方数据学习、同态加密技术，解决行业间数据孤岛问题，生成更为精准的联合反欺诈模型，同时各参与联合建模的原始样本数据不出域，在充分保证数据安全的前提下，提升银行反欺诈工作准确度和效率(202)。

在技术创新方面 ，联邦学习与其他隐私保护技术的融合应用成为发展趋势。RDP-FedAB 框架引入了新的差分隐私机制 ------RandomDP，并集成 AdaBound 优化器，同时增强隐私保护和模型性能，特别适合垂直联邦学习场景(189)。该框架在多个真实医疗数据集上的实验表明，在各种隐私预算下都能取得优异的分类性能，显著优于现有方法，特别是在中低隐私设置下表现突出(189)。

4.2 差分隐私技术应用

差分隐私技术通过向数据或查询结果添加精心设计的噪声，确保任何个体的信息不会被泄露，在金融领域的统计数据发布、用户行为分析、风险评估等场景中得到广泛应用。

在证券交易隐私保护方面 ，摩根大通的 Atlas-X 系统是差分隐私技术在金融领域应用的标志性案例。该系统是首个在金融领域部署的差分隐私解决方案，已在美欧亚三大地区生产环境中运行两年(184)。Atlas-X 系统通过差分隐私技术保护银行每日发布的证券 / 资产清单（axe list），在保护客户交易活动隐私的同时维持可接受的库存盈亏成本。该系统采用了针对持续观察下正负整数流的差分隐私聚合器，在生产环境中选择的隐私预算为 ε=0.3，实现了每日约 1 美元的预期损失和 3% 的泄露概率。

在客户画像精准构建方面 ，中国工商银行的实践具有代表性。该行 2023 年推出的 "隐私计算客户画像平台" 整合了 6 大类 32 项数据源，通过差分隐私技术实现特征更新频率从周级提升至分钟级，客户分群准确率提高 35%(211)。该平台采用差分隐私（Differential Privacy）和 k - 匿名算法构建数据脱敏层，在保护客户隐私的同时提升了数据应用效率(211)。

在欺诈检测应用方面 ，Visa 与 Mastercard 的合作实践值得关注。2022 年，两家公司合作构建差分隐私欺诈特征库，通过添加拉普拉斯噪声（ε=0.2）掩盖单笔交易细节，实验显示该方法使欺诈检测率提升 18%，误报率降低 7%(212)。蚂蚁集团在 2023 年采用联邦学习框架（ε=0.5），使客户信用评分模型的 KS 值达到 0.42（基准值为 0.45），同时满足《个人信息保护法》要求(212)。

在客户分群和营销方面 ，花旗银行和平安保险的实践展现了差分隐私在金融营销中的应用价值。花旗银行在亚太区推行差分隐私客户分群，对交易数据施加 ε=1.2 的噪声，通过引入迁移学习补偿数据噪声，使财富管理产品推荐点击率回升至处理前水平的 97%(213)。平安保险在健康险营销中，对体检数据采用本地化差分隐私（LDP），当 ε=0.5 时，目标客户识别率保持 82% 的同时，将数据泄露风险控制在 10^-5 量级，结合知识图谱技术重建数据关联，使营销响应率较传统脱敏方式提高 18 个百分点(213)。

在风控模型训练方面 ，差分隐私技术在提高模型鲁棒性方面发挥了重要作用。通过向模型训练数据添加噪声，确保任何个体的信息不会被泄露，在风控场景中，差分隐私可以用于：模型鲁棒性提升，通过引入噪声，提高模型对异常数据的鲁棒性，降低误报率；参数噪声注入，在模型训练过程中，对梯度或参数添加高斯噪声，确保模型不会过度依赖任何单一数据点；用户行为脱敏，在特征提取阶段，对敏感行为数据进行差分隐私处理，例如对交易金额进行区间化或模糊化处理(210)。

4.3 同态加密技术应用

同态加密技术允许在加密数据上直接进行计算而无需解密，在金融领域的密文计算、隐私查询、数据外包等场景中具有重要应用价值。

在客户流失预测方面 ，同态加密技术在银行客户关系管理中发挥了重要作用。研究表明，通过使用联邦学习（FL）在银行本地应用机器学习（ML）预测，并使用全同态加密（FHE）加密所有更新、模型聚合和模型预测，可以实现安全的隐私保护客户流失预测(180)。该框架保证了使用联邦机器学习（FedML）保护客户数据隐私，同时通过 FHE 可证明安全算法保护聚合和通信免受漏洞攻击，在预测 3 个不同地点银行客户的客户流失方面取得了接近基线的高预测准确率(180)。

在设备认证方面 ，同态加密技术在金融设备安全认证中展现了应用潜力。研究提出了一种基于同态加密的设备认证方法，同时保护模板数据。同态加密技术具有对加密数据进行计算的能力，使攻击者更难获得原始模板，在这项研究中使用了 CKKS 技术，该技术支持实数或复数的近似(195)。

在云安全和身份管理方面 ，同态加密技术为云计算环境下的金融身份管理提供了安全解决方案。通过采用同态加密技术，可以在云环境中实现安全的身份认证和访问控制，保护用户身份信息在传输和存储过程中的安全性(190)。

在多方安全计算集成方面 ，同态加密技术与其他隐私保护技术的融合应用成为发展趋势。在联邦学习框架中，同态加密可以用于保护模型参数的安全传输和聚合；在安全多方计算中，同态加密可以实现密文状态下的复杂计算；在数据外包场景中，同态加密可以确保外包数据在不可信环境中的安全计算(183)。

在技术发展趋势方面 ，全同态加密（FHE）技术的成熟度不断提升。自 2009 年 Craig Gentry 提出第一个可行的全同态加密方案以来，FHE 技术在效率和实用性方面取得了显著进展。当前的 FHE 方案包括基于理想格的方案（如 BGV、BFV、CKKS）和基于整数的方案（如 FRESCO），这些方案在安全性、效率和功能方面各有特点(183)。

4.4 安全多方计算技术应用

安全多方计算（MPC）技术允许多个参与方在不泄露各自私有数据的情况下协同计算某个函数，在金融领域的联合贷款审批、反洗钱协同、联合定价模型等场景中得到广泛应用。

在联合风控方面 ，MPC 技术已成为金融机构联合风险控制的核心技术。根据《多方安全计算金融应用技术规范》，基于 MPC 的联合风控是多个金融机构之间通过 MPC 协议来交换风控数据，共同完成风控数据分析、风控模型训练和风险决策的任务，实现风控模型的精细化和个性化部署，保护风控数据的安全性，降低因金融机构间安全信息不互通、风控能力参差不齐等造成的欺诈风险(203)。

在企业资金流水核验方面 ，MPC 技术在银行间数据验证中发挥了重要作用。北京国家金融科技风险监控中心有限公司、中国工商银行、中国农业银行、中国银行、华控清交信息科技有限公司运用安全多方计算技术搭建跨机构平台，在确保各方原始数据不出域的前提下，验证对公客户提供的他行资金流水数据真实性，并将对公客户提供的他行资金流水数据与该客户在行内历史数据进行关联和分析，辅助开展对公客户授信评定、融资需求评估等，提升银行智能化风控水平(204)。

在联合建模方面 ，MPC 技术在金融机构间的协同建模中展现了巨大价值。富民银行利用蚂蚁链摩斯安全计算平台，和合作方实现了多方联合风控，在保证数据安全的同时，实现模型预测效能提升 25%，有效降低业务风险和不良资产率(206)。通过 MPC 技术，多个银行可以在不共享原始数据的情况下联合训练信用评分模型，从而提升整体风险识别能力(205)。

在反洗钱应用方面 ，MPC 技术在跨机构反洗钱协同中发挥了重要作用。为提高反洗钱（AML）系统的准确性，多家银行可借助 MPC 技术联合分析可疑交易模式，而不必暴露具体的账户信息或交易金额(205)。利用 MPC 技术，能够安全地联合多家机构数据，进行跨机构的反洗钱、反欺诈、违规资金流向监控，更好地识别风险，确保监管穿透性(207)。

在技术实现方面 ，MPC 技术的实现方案包括基于秘密共享的协议（如 Shamir 秘密共享）、基于混淆电路的协议（如 Garbled Circuit）和基于同态加密的协议（如 GMW 协议）等。这些协议在安全性、效率和适用场景方面各有特点，金融机构可以根据具体需求选择合适的技术方案(205)。

4.5 区块链隐私保护技术应用

区块链技术通过其去中心化、不可篡改、可追溯等特性，为金融数据治理与隐私保护提供了新的解决方案，主要应用于匿名交易、零知识证明、混币服务、隐私保护智能合约等场景。

在匿名交易技术方面 ，区块链隐私保护技术通过多种机制实现交易隐私保护。环签名（Ring Signature）技术允许用户将自己的签名与其他多个用户的公钥组合在一起，形成一个签名环，使得无法确定具体的签名者；群签名（Group Signature）技术允许群成员代表整个群组进行签名，验证者可以验证签名的有效性但无法确定具体的签名者；一次性地址（One-time Address）技术为每次交易生成不同的地址，防止交易之间的关联性分析(24)。

在零知识证明应用方面 ，零知识证明技术允许证明者在不向验证者提供任何额外信息的情况下，使验证者相信某个论断是正确的。在金融场景中，零知识证明可以用于：在不泄露交易金额的情况下证明交易的有效性；在不泄露信用记录的情况下证明信用状况；在不泄露投资组合的情况下证明投资能力(24)。

在混币服务方面 ，混币服务通过将多个用户的资金混合在一起，打破资金的流向追踪，实现交易的匿名性。混币服务通常采用多重签名技术，确保只有在所有参与者都同意的情况下才能释放资金，同时采用时间锁机制防止资金被提前提取(24)。

在隐私保护智能合约方面 ，智能合约技术与隐私保护技术的结合为金融业务的自动化执行提供了新的解决方案。通过使用隐私保护智能合约，可以实现：在不泄露投标价格的情况下进行密封投标；在不泄露竞购价格的情况下进行股票回购；在不泄露贷款利率的情况下进行利率互换(24)。

在金融数据共享方面 ，区块链技术为金融机构间的数据共享提供了安全可信的基础设施。通过建立联盟链或私有链，金融机构可以在保护数据隐私的前提下实现数据共享和业务协同。例如，在供应链金融场景中，核心企业、供应商、金融机构可以通过区块链平台实现应收账款、订单、发票等数据的安全共享，同时保护各方的商业机密(24)。

五、金融数据治理政策法规与合规框架

5.1 中国金融数据治理法律体系

中国已建立了以《数据安全法》《个人信息保护法》《网络安全法》为基础，以金融行业专门法规为核心，以行业标准为支撑的多层次金融数据治理法律体系。

在基础法律层面，《数据安全法》确立了数据分类分级管理、数据安全保护义务、数据安全监管体制等基本制度；《个人信息保护法》确立了个人信息处理的基本原则、个人信息主体权利、个人信息处理者义务、个人信息跨境提供规则等基本制度；《网络安全法》确立了网络运行安全、网络信息安全、监测预警与应急处置等基本制度。这三部法律构成了中国数据保护的基础法律框架，为金融数据治理提供了法律依据。

在行业专门法规层面 ，《银行保险机构数据安全管理办法》是国家金融监督管理总局成立后的第一部数据安全立法，于 2024 年 12 月 27 日正式发布(44)。该办法共 9 章 81 条，确立了 "谁管业务、谁管业务数据、谁管数据安全" 的责任体系(118)，要求银行保险机构建立数据分类分级保护制度，将数据分为核心数据、重要数据、一般数据三级，建立数据目录和分类分级规范，动态管理和维护数据目录，并采取差异化的安全保护措施(55)。

在监管部门规章层面 ，中国人民银行发布了《中国人民银行业务领域数据安全管理办法》，规范人民银行业务领域数据的安全管理和开发利用(47)。该办法要求数据处理者制定本机构公开的业务数据是否允许自动化工具收集的控制规则，并采取必要技术措施保障公开的业务数据不被篡改；明确业务数据存储介质销毁策略，规范销毁实施方式和过程监督程序；做好业务数据安全事件分级，发生业务数据安全事件时，应当立即采取处置措施，按照规定及时告知用户并按照中国人民银行要求及时、准确、完整报告事件情况(108)。

在行业标准层面 ，中国建立了完善的金融数据分类分级标准体系。《数据安全技术数据分类分级规则》（GB/T 43697-2024）于 2024 年 10 月 1 日正式实施，采用 "先行业领域分类、再业务属性分类" 的思路，行业领域分类包括工业、电信、金融等数据，业务属性分类包括业务领域、责任部门、描述对象等多个维度(59)。《证券经营机构投资者适当性管理投资者评估数据要求》等金融行业标准为证券业投资者适当性管理提供了具体的数据要求和技术规范(145)。

在跨境数据流动规则方面，《促进和规范金融业数据跨境流动合规指南》为金融业数据跨境流动提供了明确的规则指引。该指南针对跨境支付、跨境汇款、跨境开户、跨境购物等活动情形，扩展形成 47 项具体的可免予申报数据出境安全评估、订立个人信息出境标准合同、通过个人信息保护认证的金融业务场景，同时梳理了 61 项常见金融业务场景作为中央金融管理部门认可的具有出境必要性的业务场景，形成了 108 项金融业务场景清单。

5.2 美国金融数据保护监管框架

美国金融数据保护监管框架呈现出联邦与州两级监管、多部门协同、行业自律与政府监管相结合的特点。

在联邦监管层面，美国消费者金融保护局（CFPB）的个人金融数据权利规则是美国金融数据保护的重要里程碑。该规则于 2024 年 10 月 22 日最终确定，赋予消费者对其个人金融数据的三大核心权利，并建立了相应的保护机制。规则要求金融机构、信用卡公司和数字金融服务提供商必须向消费者提供其金融数据的免费访问权，允许消费者将金融数据转移到其他服务提供商而不受阻碍或费用，消费者可以访问账户余额、交易历史和账单详情，并可应要求删除这些信息，消费者可以撤销第三方对其金融数据的访问，默认做法要求数据删除。

在监管协调机制方面 ，美国财政部、美联储、货币监理署、CFPB、SEC、FDIC、联邦住房金融署、全国信用社管理局和商品期货交易委员会等九个金融监管机构正在协调制定数据标准，建立金融实体向各机构报告信息的统一数据标准(68)。SEC 于 2024 年 8 月提出了新的联合数据标准，旨在通过建立实体、地理位置、日期和某些产品及货币的通用标识符来促进跨机构金融监管数据的互操作性(5)。

在州级立法方面 ，加州消费者隐私法案（CCPA）及其后续的加州隐私权法案（CPRA）对金融数据保护产生了重要影响。2024 年的修订法案明确了 "个人信息" 可以包括来自人工智能的数字和抽象数字格式，"敏感个人信息" 包括神经数据（neural data），即通过测量消费者中枢或外周神经系统活动而产生的信息，且不是从非神经信息推断得出的(63)。CCPA 将数据最小化定义为将个人信息收集限制在处理目的所必需的范围内(66)。

在证券业监管方面 ，SEC 于 2024 年 5 月 16 日通过了对 Regulation S-P 的修订案，旨在现代化和增强某些金融机构处理消费者非公开个人信息的规则(76)。修订案要求受监管公司告知客户数据泄露情况，建立合理的政策来检测、响应和恢复影响客户信息的数据泄露，采取措施妥善处置客户信息，并将 Reg S-P 的要求扩展到在委员会或其他适当监管机构注册的过户代理人。

在金融数据安全方面，美国建立了完善的金融数据安全保护机制。Gramm-Leach-Bliley Act（GLBA）要求金融机构保护客户的非公开个人信息，建立信息安全计划，确保客户信息的安全性和完整性。该法案定义了金融机构对客户信息的保护义务，要求金融机构采取适当的技术和管理措施来保护客户信息免受未经授权的访问、使用或披露。

5.3 欧盟金融数据保护法规体系

欧盟金融数据保护法规体系以《通用数据保护条例》（GDPR）为核心，以行业专门法规为补充，构建了全球最严格的数据保护体系。

在基础法规层面 ，GDPR 作为欧盟数据保护的基础法规，对金融机构提出了严格的数据保护要求。GDPR 要求金融机构建立数据处理的合法基础，如合同必要性、法定义务、合法利益或同意(38)；要求数据控制者在处理个人数据前必须获得数据主体的明确同意，或基于其他合法基础；要求金融机构实施技术和组织措施，将个人数据访问限制在提供客户请求服务所严格必需的范围内(34)。

在行业专门法规层面 ，欧盟《加密资产市场监管法案》（MiCA）于 2024 年 6 月生效，成为世界上第一个为加密资产行业引入全面、定制规则的主要司法管辖区(24)。MiCA 适用于欧盟境内任何发行加密资产或提供加密资产服务的人，要求加密资产服务提供商（CASPs）申请 MiCA 授权，提供清晰的治理结构，确保股东信息透明，并建立强大的内部控制机制。欧洲证券和市场管理局（ESMA）发布了 MiCA 下的第二份最终报告，涵盖了八项技术标准草案，旨在为散户投资者提供更多透明度，为提供商提供披露和记录保存要求的技术方面的清晰度，以及促进国家主管当局监管的数据标准(22)。

在金融数据访问框架方面 ，欧盟于 2024 年 12 月 4 日达成了金融数据访问框架（FIDA）协议，旨在开放金融机构间的客户数据访问权限(1)。该框架涵盖抵押贷款协议、贷款、储蓄、投资、养老金权利等客户金融数据类别，但排除健康保险和机密商业数据。FIDA 要求金融机构在获得客户明确许可后才能访问数据以开发定制金融产品，数据使用者必须明确使用意图，禁止未经授权的数据传输，客户可以自由撤销同意。

在数据跨境流动规则方面 ，欧盟对数据跨境流动采取严格的保护措施。基于《数据治理法案》（Data Governance Act），欧盟金融机构需满足 "数据可用不可见" 原则，伦敦金融城 2023 年试点项目显示，采用同态加密技术的机构，数据跨境使用合规率提升至 97%(12)。欧盟要求数据出口必须确保接收国具有充分的数据保护水平，或采取适当的保障措施，如标准合同条款（SCCs）或约束性公司规则（BCRs）。

在监管执行机制方面 ，欧盟数据保护委员会（EDPB）发布了关于金融部门供应商参与的指导意见，重点关注供应链映射和验证向下义务的合规性(32)。ICO 将金融服务行业的数据保护合规作为其战略计划的重点关注领域之一(36)。欧盟建立了严格的数据保护执法机制，对违规行为可以处以高达 2000 万欧元或全球年营业额 4% 的罚款（以较高者为准）。

5.4 金融数据跨境流动规则

金融数据跨境流动规则是全球金融数据治理的重要组成部分，各国在数据主权、隐私保护、国家安全等方面的不同考虑导致了跨境数据流动规则的显著差异。

在中国的跨境数据流动规则方面 ，《促进和规范金融业数据跨境流动合规指南》为中国金融业数据跨境流动提供了明确的规则框架。该指南针对跨境支付、跨境汇款、跨境开户、跨境购物等活动情形，结合金融业务实际，扩展形成 47 项具体的可免予申报数据出境安全评估、订立个人信息出境标准合同、通过个人信息保护认证的金融业务场景(172)。对于无法免于数据跨境相关合规义务，但基于实际情况又存在数据出境需求的，指南梳理形成常见金融业务场景 61 项，连同可免于相关合规义务的活动情形，作为中央金融管理部门认可的具有出境必要性的 108 项金融业务场景。

在美国的跨境数据流动规则方面，美国采取相对开放的数据跨境流动政策，鼓励数据的自由流动和国际合作。美国通过双边和多边贸易协定，如美墨加协定（USMCA）、美日数字贸易协定等，推动数据跨境流动的自由化。同时，美国也关注数据安全和隐私保护，通过行业自律和市场机制来实现数据保护目标。

在欧盟的跨境数据流动规则方面，欧盟对数据跨境流动采取严格的保护措施，要求数据出口必须确保接收国具有充分的数据保护水平。欧盟建立了 "充分性认定" 机制，对数据保护水平达到欧盟标准的国家和地区给予充分性认定，目前包括美国（通过 Privacy Shield 协议的替代机制）、加拿大、日本等国家和地区。对于未获得充分性认定的国家和地区，欧盟要求采取适当的保障措施，如标准合同条款（SCCs）或约束性公司规则（BCRs）。

在国际协调机制方面，各国正在加强金融数据跨境流动规则的国际协调。金融行动特别工作组（FATF）、国际证监会组织（IOSCO）、国际保险监督官协会（IAIS）等国际组织在推动金融数据跨境流动规则的协调统一方面发挥了重要作用。同时，双边和多边监管合作机制也在不断完善，如中美金融工作组、中欧金融监管合作机制等。

在技术标准协调方面，各国在数据格式、数据质量、数据安全等技术标准方面的协调也在加强。国际标准化组织（ISO）、国际电工委员会（IEC）等国际标准组织正在制定金融数据相关的国际标准，如 ISO 20022 金融报文标准、ISO 27000 信息安全管理体系标准等，为金融数据的跨境流动提供技术支撑。

六、金融数据治理与隐私保护挑战与解决方案

6.1 技术挑战与创新方案

金融数据治理与隐私保护面临着多重技术挑战，包括数据孤岛、系统集成、技术标准不统一、性能效率等问题，需要通过技术创新来寻求解决方案。

在数据孤岛问题方面，金融机构之间存在严重的数据隔离现象，不同机构、不同部门、不同系统之间的数据难以共享和流通。解决方案包括：建立统一的数据标准和接口规范，实现不同系统间的数据互通；采用联邦学习、安全多方计算等隐私保护技术，在不共享原始数据的情况下实现数据协同利用；建设金融数据中台，整合各业务系统数据资源，实现数据的统一管理和共享服务。

在系统集成挑战方面，金融机构的信息系统往往是多年建设积累的结果，存在技术架构复杂、系统版本多样、接口标准不统一等问题。解决方案包括：采用微服务架构和容器技术，实现系统的模块化和服务化；建立统一的 API 网关，提供标准化的数据访问接口；采用中间件技术，实现不同系统间的数据转换和协议适配。

在技术标准不统一方面，不同国家、不同行业、不同机构在数据格式、安全标准、隐私保护要求等方面存在差异，影响了数据的跨境流动和国际合作。解决方案包括：积极参与国际标准制定，推动金融数据治理国际标准的协调统一；建立行业技术标准联盟，制定行业统一的技术标准和规范；采用标准化的数据格式和协议，如 ISO 20022 金融报文标准等。

在性能效率问题方面，隐私保护技术往往会带来计算复杂度增加、通信开销增大、处理时间延长等性能问题。解决方案包括：优化隐私保护算法，提高算法效率和性能；采用硬件加速技术，如 GPU、FPGA 等，提升计算性能；设计高效的通信协议，减少数据传输开销；采用近似计算和概率算法，在保证安全的前提下提升效率。

在技术成熟度不足方面，一些先进的隐私保护技术如全同态加密、安全多方计算等在实际应用中还存在成熟度不高、实现复杂、成本较高等问题。解决方案包括：加强技术研发投入，推动隐私保护技术的产业化应用；建立技术测试和验证平台，评估技术的安全性和实用性；开展技术试点和示范应用，积累实践经验；加强产学研合作，促进技术创新和成果转化。

6.2 法律挑战与合规策略

金融数据治理与隐私保护面临着复杂的法律挑战，包括跨境数据合规、监管政策不确定性、法律责任界定等问题，需要制定全面的合规策略。

在跨境数据合规挑战方面，不同国家和地区在数据主权、隐私保护、国家安全等方面的法律要求存在显著差异，给跨国金融机构的运营带来了合规风险。解决方案包括：建立全面的跨境数据合规管理体系，制定跨境数据流动风险评估机制；采用技术手段实现数据本地化存储和处理，减少跨境数据流动需求；通过数据脱敏、加密传输等技术措施，降低跨境数据流动风险；建立与监管机构的沟通机制，及时了解和适应监管政策变化。

在监管政策不确定性方面，金融数据治理相关的法律法规和监管政策还在不断发展和完善中，存在政策变化频繁、要求不明确、执行标准不一致等问题。解决方案包括：建立政策跟踪和分析机制，及时了解政策变化趋势；加强与监管机构的沟通协调，争取政策指导和支持；建立合规风险预警机制，及时识别和应对合规风险；制定灵活的合规策略，适应政策变化需求。

在法律责任界定方面，金融数据治理涉及数据收集者、处理者、使用者、监管者等多方主体，在数据泄露、隐私侵犯、合规违规等情况下的法律责任界定存在复杂性。解决方案包括：建立清晰的法律责任分配机制，明确各方主体的权利义务；制定完善的数据安全事件应急响应预案，及时处置安全事件；购买数据安全责任保险，转移法律责任风险；建立合规审计和监督机制，确保法律责任的有效履行。

在司法管辖权冲突方面，跨境金融数据纠纷可能涉及多个国家的司法管辖权，存在法律适用、程序冲突、判决执行等问题。解决方案包括：通过国际司法协助机制，解决跨境司法管辖权冲突；采用仲裁等替代性争议解决机制，避免复杂的跨境诉讼程序；在合同中明确约定争议解决机制和适用法律；建立跨境监管协调机制，加强监管合作和信息共享。

在合规成本控制方面，金融数据治理合规要求不断提高，合规成本呈上升趋势，给金融机构带来了经济压力。解决方案包括：采用监管科技（RegTech）技术，实现合规管理的自动化和智能化；建立合规管理平台，提升合规管理效率；优化合规流程，降低合规成本；加强合规培训，提升员工合规意识和能力。

6.3 商业挑战与发展机遇

金融数据治理与隐私保护在商业层面面临着数据价值挖掘与隐私保护平衡、合规成本控制、业务创新与风险防控平衡等挑战，同时也蕴含着巨大的发展机遇。

在数据价值挖掘与隐私保护平衡方面，金融机构需要在保护客户隐私的前提下，充分挖掘数据价值，实现业务创新和价值创造。解决方案包括：采用隐私计算技术，在密文状态下进行数据挖掘和分析；建立数据分级分类管理机制，对不同敏感程度的数据采取差异化的保护和利用策略；采用联邦学习等技术，在不共享原始数据的情况下实现跨机构协同分析；建立数据使用审计机制，确保数据使用的合规性和安全性。

在合规成本控制方面，金融数据治理合规要求的提高带来了合规成本的显著增加，包括技术投入、人员培训、流程改造、系统升级等方面的成本。解决方案包括：采用合规自动化技术，降低人工成本；建立合规共享服务平台，实现合规资源的优化配置；通过规模效应降低单位合规成本；建立合规投资回报评估机制，确保合规投入的合理性。

在业务创新与风险防控平衡方面，金融机构需要在推动业务创新的同时，有效防控数据安全风险，实现创新与安全的协调发展。解决方案包括：建立创新风险评估机制，对创新业务进行全面的风险评估；采用敏捷开发方法，在创新过程中持续进行风险监测和控制；建立创新容错机制，允许在可控范围内的试错和调整；加强创新团队与风险管理团队的协作，实现创新与风控的有机结合。

在市场竞争与合作关系方面，金融机构在数据治理与隐私保护方面既存在竞争关系，也需要开展合作，如何平衡竞争与合作关系是一个重要挑战。解决方案包括：建立行业自律组织，制定行业共同遵守的行为准则；开展技术标准合作，推动行业技术标准的统一；建立数据共享机制，在保护各自利益的前提下实现数据价值共享；加强与金融科技公司的合作，共同推动技术创新和业务发展。

在发展机遇方面，金融数据治理与隐私保护也带来了巨大的商业机遇。随着数据要素市场的发展，金融数据的价值日益凸显，为金融机构提供了新的业务增长点；隐私保护技术的发展为金融科技公司提供了新的技术服务机会；监管科技的兴起为科技公司提供了合规服务市场；国际金融合作的深化为跨境金融服务提供了发展空间。

七、发展趋势与战略建议

7.1 技术发展趋势

金融数据治理与隐私保护技术正朝着智能化、融合化、标准化、产业化的方向发展，呈现出以下主要趋势：

在人工智能与隐私保护技术融合方面 ，AI 技术与隐私保护技术的深度融合成为重要发展趋势。大语言模型在数据治理中的应用已初见成效，江苏银行基于 "智慧小苏" 大模型的数据治理平台成功缩减了指标变量迁移工作中 99.85% 的开发阶段人力投入(97)。未来，AI 技术将在隐私保护算法优化、安全事件检测、合规风险评估等方面发挥更大作用，同时隐私保护技术也将为 AI 模型的安全训练和部署提供保障。

在隐私计算技术融合发展方面 ，联邦学习、差分隐私、同态加密、安全多方计算等隐私保护技术正在走向融合，形成综合性的隐私计算解决方案。RDP-FedAB 框架将差分隐私与联邦学习相结合，在提升隐私保护的同时优化了模型性能(189)。未来，多种隐私保护技术的协同应用将成为主流，通过技术互补实现更好的隐私保护效果和更高的计算效率。

在量子安全密码技术方面 ，随着量子计算技术的发展，现有的密码算法面临被破解的风险，量子安全密码技术成为重要发展方向。Jump Trading 开发的量子安全联邦学习协议，利用量子密钥分发技术将模型更新包的传输时延降至 3.2 微秒(196)。未来，金融机构需要加快部署量子安全密码算法，确保数据安全在量子计算时代的可持续性。

在区块链隐私保护技术方面，区块链技术与隐私保护技术的结合将更加紧密。零知识证明、同态加密、安全多方计算等技术在区块链平台上的集成应用将更加成熟，为金融数据的安全存储、传输和处理提供新的解决方案。同时，跨链技术的发展将促进不同区块链平台间的数据互通和价值转移。

在标准化和产业化发展方面，隐私保护技术的标准化和产业化进程将加快。国际标准化组织正在制定隐私保护技术相关的国际标准，各国也在推动本国技术标准的制定和完善。同时，隐私保护技术的产业化应用将从试点示范向大规模商业应用转变，技术成熟度和成本效益将得到显著改善。

7.2 政策演进趋势

全球金融数据治理政策正朝着协调化、智能化、风险导向化的方向演进，呈现出以下主要趋势：

在国际监管协调加强方面 ，各国金融数据治理政策的协调统一趋势日益明显。美国九个金融监管机构正在协调制定统一的数据标准(68)，欧盟达成了金融数据访问框架（FIDA）协议(1)，中国发布了金融业数据跨境流动合规指南。未来，通过多边机制和国际组织推动全球金融数据治理规则的协调统一将成为重要趋势。

在监管科技（RegTech）应用方面，监管机构越来越多地采用技术手段提升监管效率和效果。人工智能、大数据、区块链等技术在监管报告自动化、合规风险监测、市场行为分析等方面的应用将更加广泛。中国人民银行等监管机构正在建设监管大数据平台，实现对金融机构数据的实时监测和智能分析。

在风险导向监管方面，金融数据治理监管正从规则导向向风险导向转变，监管机构更加注重对数据安全风险的识别、评估和控制。基于风险评估结果，监管机构将采取差异化的监管措施，对高风险机构和业务实施更严格的监管，对低风险机构和业务给予更大的灵活性。

在数据要素市场政策方面，各国正在制定促进数据要素市场发展的政策措施，金融数据作为重要的数据要素，其市场价值将得到进一步释放。中国正在推进数据要素市场化配置改革，建立数据确权、定价、交易的基础制度，为金融数据的价值实现提供政策支持。

在跨境数据流动规则协调方面，各国正在通过双边和多边机制协调跨境数据流动规则，寻求数据流动与安全保护的平衡。RCEP、CPTPP 等区域贸易协定都包含了数据跨境流动的相关条款，为区域内数据流动规则的协调提供了框架。未来，建立全球统一的跨境数据流动规则体系将是重要发展方向。

7.3 战略建议

基于对金融数据治理与隐私保护发展趋势的分析，提出以下战略建议：

对金融机构的建议：一是建立全面的数据治理体系，将数据治理纳入企业战略规划，建立完善的数据治理组织架构、制度流程和技术平台；二是加强隐私保护技术投入，积极采用联邦学习、差分隐私、同态加密等先进技术，提升数据安全保护能力；三是推动数据价值挖掘与隐私保护的平衡，在保护客户隐私的前提下，充分挖掘数据价值，实现业务创新和价值创造；四是加强合规管理，建立健全数据安全合规管理体系，确保数据处理活动的合法性和合规性；五是加强人才队伍建设，培养既懂金融业务又懂数据技术的复合型人才，提升数据治理能力。

对科技企业的建议：一是加大隐私保护技术研发投入，重点突破联邦学习、安全多方计算、同态加密等关键技术，提升技术成熟度和产业化水平；二是推动技术标准化和产业化，积极参与行业标准制定，推动技术的标准化和规模化应用；三是加强与金融机构的合作，深入了解金融业务需求，提供定制化的技术解决方案；四是发展监管科技业务，为金融机构和监管部门提供合规科技服务；五是加强国际合作，参与全球隐私保护技术标准制定和技术交流。

对监管机构的建议：一是加强监管政策的协调统一，推动建立统一的金融数据治理监管框架，避免监管套利和监管空白；二是创新监管方式，积极采用监管科技手段，提升监管效率和精准度；三是建立风险导向的监管机制，根据数据安全风险等级采取差异化监管措施；四是加强国际监管合作，积极参与国际规则制定，推动全球金融数据治理规则的协调统一；五是建立创新友好的监管环境，在确保风险可控的前提下，为金融科技创新提供发展空间。

对政府部门的建议：一是完善法律法规体系，加快制定数据安全、个人信息保护、数据跨境流动等方面的法律法规；二是加强政策支持，制定促进数据要素市场发展的政策措施，为金融数据的价值实现提供政策保障；三是推动基础设施建设，建设国家金融数据基础设施，为金融数据的安全存储、传输和处理提供支撑；四是加强人才培养，建立数据治理人才培养体系，培养高素质的数据治理专业人才；五是推动国际合作，积极参与国际数据治理规则制定，提升在全球数据治理中的话语权和影响力。

对学术研究的建议：一是加强基础理论研究，深入研究隐私保护技术的理论基础和数学模型，推动技术创新；二是开展应用研究，结合金融业务场景，研究隐私保护技术的具体应用方法和实施方案；三是加强跨学科研究，推动计算机科学、密码学、金融学、法学等多学科交叉融合；四是建立研究平台，建设金融数据治理与隐私保护研究中心，推动产学研合作；五是加强国际学术交流，积极参与国际学术会议和合作研究，提升学术研究水平。

金融数据治理与隐私保护是一个长期的系统工程，需要政府、监管机构、金融机构、科技企业、学术机构等各方共同努力，通过技术创新、政策完善、标准制定、国际合作等多种手段，建立安全、高效、协调、可持续的金融数据治理与隐私保护体系，为金融业的高质量发展提供坚实保障。

参考资料