银行融入金融场景，生态建设遇到困难

近年来，随着银行数字化转型的深入，数据的价值逐渐显现。越来越多的银行在全行建立了统一的数据管理。部门，突破数据壁垒，完善数据周期，数字生态开始走向成熟。

比如北京银行，通过数据湖项目，将开放银行在主题模型、数据接口、数据标签、数据指标、第三方数据等不同领域的数据资产，和行为数据。

这是银行构建新金融生态的必要准备。中国银行以白皮书的形式指出了下一个难题。

今年7月5日，中国银行发布《金融场景生态建设产业发展白皮书》，指出在数字时代，如何建立商业银行特色评价体系，如何保持战略决心，如何利用金融场景生态建设推动行业转型，成为商业银行未来需要解决的问题。

如何定义金融生态？光大银行副行长杨冰冰在《论商业银行生态发展》一文中指出，“‘金融生态’是指一定时空内金融市场、金融机构、金融产品要素之间的关系。 . 一个与外部环境交互的系统。”

由于金融场景生态是由银行和其他金融机构以及其他行业主体共同构建的，因此数据资源的共享是不可避免的，这涉及到数据安全。尤其是金融层面的数据安全问题。

因此，一旦银行启动生态开放战略并实施到执行层面，就会与外部环境产生互动，因此数据安全问题必须得到重视。

开放的生态场景，银行的数据安全态度

其实，银行对于私人数据的收集和应用，都有一套专业、审慎的规则，而且始终采取审慎的态度，严格和合规。以规范的态度，安全地使用数据，保护客户隐私。

但是，新金融生态的数据安全和健康无法真正得到保障。在政策的要求和规定下，金融生态建设也开始寻找技术解决方案。

从技术上来说，目前比较成熟的应用是隐私计算，它包含了一系列可以帮助金融机构构建新型金融生态系统的关键技术。该技术可以有效保护用户权益，解决数据流通问题，防止企业核心价值数据外泄，确保合作基础更加可信，在很大程度上让金融生态更加稳定。

在国内，江苏银行和微众银行都是联邦学习技术的具体应用银行。作为隐私计算领域相对成熟的技术应用，联邦学习帮助他们实现了数据不是从数据库中释放出来的。在保证用户数据隐私和安全的前提下实现数据建模，完成网上存贷、反欺诈等业务。