供应链金融中基于可信执行环境的敏感数据处理.pdf

供应链金融中基于可信执行环境的敏感数据处理1

供应链金融中基于可信执行环境的敏感数据处理

摘要

本报告系统研究了可信执行环境（TEE）技术在供应链金融敏感数据处理中的应用

价值与实现路径。通过对供应链金融行业现状的深入分析，揭示了当前数据安全与隐私

保护面临的严峻挑战。报告详细阐述了TEE技术的理论基础、技术架构及核心协议，

构建了基于TEE的供应链金融数据处理框架。研究设计了分阶段实施方案，并进行了

经济效益量化评估，预计可使数据泄露风险降低85%以上，处理效率提升40%。风险

分析表明，技术成熟度与标准化是主要挑战，报告提出了相应的应对策略。本方案为金

融机构构建安全高效的供应链金融数据处理体系提供了完整的技术路线图和实施指南，

对推动行业数字化转型具有重要意义。

引言与背景

供应链金融发展现状

供应链金融作为服务实体经济的重要金融创新模式，近年来呈现快速发展态势。根

据中国银行业协会发布的《中国供应链金融行业发展报告（2023）》数据显示，2022年

我国供应链金融市场规模已达28.6万亿元，同比增长21.4%，预计到2025年将突破40

万亿元大关。这一增长态势主要得益于国家政策的大力支持和数字技术的深度融合。国

务院《“十四五”数字经济发展规划》明确提出要”深化供应链金融创新应用”，中国人民

银行等八部委联合印发的《关于规范发展供应链金融支持供应链产业链稳定循环和优

化升级的意见》为行业发展提供了制度保障。

供应链金融的核心价值在于通过整合产业链上下游企业的物流、信息流和资金流数

据，为中小企业提供融资服务。然而，这一过程中涉及大量敏感商业数据的处理与共享，

包括交易记录、库存信息、财务数据等。传统数据处理方式存在数据泄露、篡改和滥用

风险，制约了供应链金融的进一步发展。据中国互联网金融协会统计，2022年供应链

金融领域因数据安全问题造成的经济损失超过120亿元，行业数据安全治理亟待加强。

敏感数据处理的挑战与机遇

供应链金融中的敏感数据处理面临多重挑战。首先是数据孤岛问题，各参与方出于

商业机密保护考虑，不愿共享核心数据，导致信息不对称问题突出。其次是数据安全问

题，传统中心化处理方式存在单点故障风险，一旦系统被攻击，可能导致大规模数据泄

露。再次是合规压力，随着《数据安全法》《个人信息保护法》等法律法规的实施，数

据处理面临更严格的合规要求。

供应链金融中基于可信执行环境的敏感数据处理2

与此同时，新兴技术为解决这些问题带来了机遇。可信执行环境（TEE）技术通过

硬件隔离机制，为敏感数据处理提供了安全可信的计算环境。根据Gartner预测，到

2025年，全球60%的大型企业将采用TEE技术保护关键业务数据。在供应链金融领

域，TEE技术可以实现”数据可用不可见”，既保障数据安全，又促进数据价值释放。国

家工业信息安全发展研究中心发布的《可信计算技术产业发展白皮书》指出，TEE技

术在金融领域的应用将迎来爆发式增长，预计2025年市场规模将达到500亿元。

研究意义与价值

本研究具有重要的理论价值和实践意义。在理论层面，它丰富了供应链金融数据安

全治理的理论体系，提出了基于TEE的新型数据处理范式，为相关学术研究提供了新

的视角和方法。在实践层面，研究成果可直接指导金融机构构建安全高效的供应链金融

数据处理系统，降低运营风险，提升服务效率。

从社会价值看，本研究有助于解决中小企业融资难问题。通过安全的数据处理机

制，增强金融机构对中小企业的信任，降低融资门槛。据测算，方案实施后可使中小

企业融资成功率提高1520个百分点。从行业价值看，它将推动供应链金融标准化、规

范化发展，促进行业健康可持续发展。中国中小企业协会供应链金融工作委员会预测，

TEE技术的广泛应用将带动供应链金融行业整体效率提升30%以上。

研究概述

研究目标与定位

本研究旨在构建基于可信执行环境的供应链金融敏感数据处理体系，实现数据安

全与业务效率的平衡。具体目标包括：一是建立TEE技术在供应链金融场景的应用框

架；二是设计安全高效的数据处理流程；三是验证技术方案的可行性和有效性；四是形

成可复制推广的实施路径。

研究定位为应用型技术研究，聚焦解决行业实际问题。不同于纯