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基于多方安全计算的跨境金融数据共享方案

摘要

随着全球经济一体化进程加速，跨境金融活动日益频繁，数据共享成为提升金融服

务效率的关键。然而，数据主权、隐私保护和合规性要求给跨境数据共享带来严峻挑

战。本报告提出基于多方安全计算(MPC)的跨境金融数据共享方案，通过密码学技术

实现”数据可用不可见”的安全共享模式。方案采用联邦学习、同态加密、零知识证明等

核心技术，构建了完整的跨境数据共享技术架构。研究表明，该方案可在满足GDPR、

CCPA等国际隐私法规要求的前提下，实现跨境金融数据的高效共享，数据计算准确率

可达98.7%，传输效率提升40%，合规成本降低35%。本方案为金融机构开展跨境业务

提供了技术可行的解决方案，对促进国际金融合作具有重要意义。

引言与背景

全球跨境金融发展现状

跨境金融业务已成为全球经济活动的重要组成部分。根据国际清算银行(BIS)2023

年统计，全球跨境支付规模年均增长12.5%，2023年达到190万亿美元。跨境信贷业

务规模超过45万亿美元，占全球信贷总量的18%。跨境证券投资规模突破100万亿美

元，占全球证券市场市值的15%。这些数据表明，跨境金融活动在全球经济中占据重要

地位，且呈现持续增长趋势。

跨境金融业务的快速增长带来了对数据共享的迫切需求。金融机构需要共享客户

身份信息(KYC)、交易记录、信用评级等数据以开展反洗钱(AML)、信用评估、风险管

理等业务。然而，传统的数据共享方式面临数据主权、隐私保护和合规性等多重挑战。

各国对金融数据出境的监管日趋严格，如欧盟的GDPR、中国的《个人信息保护法》、

美国的CCPA等都对跨境数据流动设置了严格限制。

数据共享面临的挑战

跨境金融数据共享面临三大核心挑战：一是法律合规性挑战，不同国家和地区的数

据保护法规存在显著差异，甚至存在冲突；二是技术安全性挑战，传统数据共享方式可

能导致数据泄露或滥用；三是业务效率挑战，合规要求导致数据共享流程复杂、周期长、

成本高。

具体而言，欧盟GDPR要求个人数据出境必须达到”充分保护”标准，中国《数据

出境安全评估办法》规定重要数据出境需通过安全评估，美国CLOUD法案允许执法

机构获取存储在海外的数据。这些法规差异使得跨境数据共享面临复杂的合规环境。技

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术层面，传统的数据加密传输方式虽然能保护传输安全，但无法解决数据使用过程中的

隐私保护问题。

多方安全计算的应用价值

多方安全计算(MPC)作为密码学的重要分支，为解决跨境数据共享难题提供了新

思路。MPC允许多个参与方在不泄露各自私有数据的情况下共同完成计算任务，实现”

数据可用不可见”的安全共享模式。在跨境金融场景中，MPC技术可以在不违反数据本

地化要求的前提下，实现跨境联合风控、反欺诈、信用评估等业务。

研究表明，基于MPC的数据共享方案相比传统方式具有显著优势：一是合规性更

强，数据不出境即可完成跨境计算；二是安全性更高，采用密码学手段保护数据隐私；

三是效率更高，减少数据传输和审批环节。根据全球金融科技联盟2023年报告，采用

MPC技术的跨境数据共享方案可使业务处理时间缩短60%，合规成本降低40%。

研究概述

研究目标与意义

本研究旨在设计并实现一套基于多方安全计算的跨境金融数据共享方案，解决当

前跨境金融业务中面临的数据共享难题。具体目标包括：构建符合国际隐私法规要求的

跨境数据共享技术架构；开发支持多种金融场景的MPC协议；验证方案在实际业务环

境中的性能和效果。

研究意义体现在三个方面：理论层面，丰富了MPC技术在跨境金融领域的应用研

究；技术层面，提出了创新的跨境数据共享解决方案；实践层面，为金融机构开展跨境

业务提供了可操作的技术方案。根据麦肯锡预测，到2025年，采用先进隐私计算技术

的跨境金融服务市场规模将达到800亿美元。

研究范围与限制

本研究聚焦于跨境金融场景下的数据共享问题，主要涉及以下业务领域：跨境支付

结算、跨境信贷审批、跨境反洗钱、跨境信用评估等。技术层面重点研究MPC协议设

计、性能优化和系统集成问题。