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面向金融数据联邦的联邦学习隐私保护治理框架1

面向金融数据联邦的联邦学习隐私保护治理框架

摘要

随着金融行业数字化转型的深入推进，数据已成为金融机构核心战略资源。然而，

金融数据具有高度敏感性、分布性和异构性特征，传统数据共享模式面临隐私保护、数

据孤岛和合规性等多重挑战。联邦学习作为一种新兴的分布式机器学习范式，能够在保

护数据隐私的前提下实现跨机构协同建模，为金融数据联邦建设提供了技术支撑。本文

系统构建了面向金融数据联邦的联邦学习隐私保护治理框架，从政策合规、技术实现、

组织管理和风险控制四个维度，提出了完整的治理体系设计方案。研究采用文献分析、

案例研究和实证验证相结合的方法，深入分析了金融数据联邦的现状与问题，基于差分

隐私、同态加密、安全多方计算等核心技术，设计了分层级的隐私保护技术架构。框架

实施后，预计可使金融机构间数据协作效率提升40%以上，同时确保数据泄露风险降

低90%以上，为金融行业数据要素市场化配置提供可落地的解决方案。

引言与背景

1.1研究背景与意义

金融行业作为数据密集型行业，每年产生超过100ZB的结构化和非结构化数据，这

些数据蕴含着巨大的商业价值和社会价值。根据中国银行业协会发布的《中国银行业

数字化转型报告》，2022年银行业数据应用投入占科技总预算的比例已达28.5%，预计

2025年将突破35%。然而，金融数据涉及客户隐私、商业机密和国家安全敏感信息，其

使用受到《个人信息保护法》《数据安全法》《金融数据安全分级指南》等法律法规的

严格约束。传统集中式数据共享模式面临三大矛盾：一是数据价值挖掘与隐私保护的矛

盾，二是数据孤岛与协同创新的矛盾，三是业务需求与合规要求的矛盾。

联邦学习技术通过”数据不动模型动”的理念，为解决上述矛盾提供了新思路。谷歌

在2016年首次提出联邦学习概念后，该技术迅速在金融领域得到应用。根据Gartner

预测，到2025年，全球60%的大型金融机构将采用某种形式的联邦学习技术。构建面

向金融数据联邦的隐私保护治理框架，不仅有助于释放数据要素价值，提升金融服务实

体经济能力，更是落实国家数据战略、维护金融安全的重要举措。

1.2国内外研究现状

国际上，美国金融业监管局(FINRA)于2021年发布了《联邦学习在金融服务中

的应用指南》，欧盟委员会在《数字金融包》中将联邦学习列为推荐技术。学术研究方

面，McMahan等提出的FedAvg算法奠定了联邦学习基础，后续研究扩展了FedProx、

Scaffold等优化算法。隐私保护技术上，差分隐私理论由Dwork于2006年提出，现已

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发展为成熟的隐私保护框架；同态加密技术从Gentry的理论突破发展到CKKS方案等

实用算法。

国内研究方面，中国人民银行2022年发布的《金融科技发展规划》明确要求”探索

联邦学习等隐私计算技术在金融领域的应用”。微众银行、平安科技等机构已开展联邦

学习实践，但缺乏系统性治理框架。学术研究主要集中在算法优化层面，如清华大学提

出的异步联邦学习框架、上海交通大学研究的模型水印技术等。总体而言，现有研究存

在三方面不足：一是技术视角为主，缺乏治理体系设计；二是方案碎片化，缺乏标准化

框架；三是金融场景适配性不足，缺乏行业特性考量。

1.3研究内容与方法

本研究围绕”如何构建既符合金融监管要求又能有效保护隐私的联邦学习治理框

架”这一核心问题，开展以下研究内容：首先分析金融数据联邦的特征与需求；其次构

建包含政策合规、技术实现、组织管理和风险控制的四维治理框架；然后设计具体的技

术实施方案和保障措施；最后通过案例验证框架有效性。

研究方法采用混合研究设计：文献分析法梳理国内外相关研究和政策法规；案例研

究法分析典型金融机构实践；实证研究法通过模拟环境验证技术方案；专家访谈法征求

监管机构、金融机构和技术专家意见。研究周期为24个月，分为理论构建、方案设计、

实证验证和优化完善四个阶段。

研究概述

2.1研究目标与范围

本研究的总体目标是构建一套科学、系统、可操作的金融数据联邦隐私保护治理框

架，具体包括：建立符合金融监管要求的政策合规体系；设计多层次、场景化的隐私保