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联邦学习在金融供应链金融中的隐私保护协同机制1

联邦学习在金融供应链金融中的隐私保护协同机制

摘要

随着数字经济时代的深入发展，供应链金融作为连接产业链上下游企业的重要金融

工具，其数字化转型已成为必然趋势。然而，传统供应链金融模式面临数据孤岛、隐私

泄露风险和协同效率低下等核心挑战。联邦学习作为一种新兴的分布式机器学习技术，

通过”数据不动模型动”的机制，为解决供应链金融中的隐私保护与数据协同问题提供了

创新路径。本报告系统研究了联邦学习在供应链金融中的应用机制，构建了基于多方安

全计算、同态加密和差分隐私的隐私保护协同框架。通过理论分析、技术路线设计和实

施方案规划，提出了一个完整的联邦学习供应链金融解决方案。研究结果表明，该方案

能够在保护各方数据隐私的前提下，实现供应链金融数据的协同利用，显著提升风险评

估准确率和金融服务效率。报告还详细分析了实施过程中的潜在风险和应对措施，为金

融机构和供应链企业提供了可操作的实施方案和决策参考。

引言与背景

数字经济时代供应链金融的发展机遇

数字经济浪潮下，全球供应链体系正在经历深刻变革。根据国际货币基金组织2022

年发布的数据显示，全球供应链金融市场规模已超过10万亿美元，年增长率保持在

15%以上。中国作为全球制造业中心，供应链金融市场潜力巨大，据中国银行业协会统

计，2022年我国供应链金融市场规模已达20万亿元人民币，预计2025年将突破30万

亿元。这一快速增长的市场背后，是产业数字化转型与金融科技创新的深度融合。传统

供应链金融依赖核心企业信用背书的模式正在被数据驱动的智能风控体系所取代，大

数据、人工智能等技术为供应链金融带来了前所未有的发展机遇。

供应链金融中的数据协同困境

尽管技术进步为供应链金融注入了新活力，但数据协同问题始终是制约行业发展

的关键瓶颈。供应链涉及核心企业、上下游供应商、物流公司、金融机构等多个参与主

体，各方数据分散存储在不同系统中，形成严重的数据孤岛现象。根据普华永道2023

年供应链金融调研报告，超过78%的金融机构认为数据获取不充分是制约供应链金融

业务开展的主要障碍。同时，数据隐私保护要求日益严格，《数据安全法》《个人信息保

护法》等法律法规的实施，使得跨机构数据共享面临更高的合规门槛。如何在保护商业

秘密和客户隐私的前提下实现数据协同利用，成为供应链金融数字化转型亟待解决的

核心问题。

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联邦学习技术的兴起与应用前景

联邦学习(FederatedLearning)作为一种分布式机器学习范式，由谷歌于2016年

首次提出，其核心思想是在不共享原始数据的情况下，通过模型参数的加密交换实现协

同建模。这种”数据不动模型动”的特性完美契合了供应链金融的隐私保护需求。麦肯锡

全球研究院预测，到2025年，联邦学习技术将为金融行业创造超过1万亿美元的价值。

在供应链金融领域，联邦学习能够整合分散在各参与方的交易数据、物流数据、生产数

据等，构建更全面的风险评估模型，同时满足各方对数据主权和隐私保护的要求。本报

告将深入探讨联邦学习在供应链金融中的具体应用机制，为行业数字化转型提供理论

指导和实践方案。

研究概述

研究目标与核心问题

本研究的核心目标是构建一个基于联邦学习的供应链金融隐私保护协同机制，解

决传统模式下的数据孤岛与隐私保护矛盾。具体研究目标包括：第一，分析供应链金融

各参与方的数据特征和隐私保护需求；第二，设计适用于供应链金融场景的联邦学习架

构和算法；第三，建立多方安全计算协议保障模型训练过程的安全性；第四，评估联邦

学习模型在供应链金融风险评估中的性能表现；第五，提出可落地的实施方案和推广路

径。研究将围绕”如何在保护隐私的前提下实现供应链金融数据协同利用”这一核心问题

展开，探索技术创新与业务应用的结合点。

研究范围与边界界定

本研究聚焦于供应链金融中的核心业务场景，包括应收账款融资、存货融资、预付

账款融资等主要产品形态。技术层面，研究将涵盖横向联邦学习、纵向联邦学习和联邦

迁移学习三种主流范式，重点解决供应链金融中常见的数据异构性问题。参与主体方

面，研究范围包括商业银行、核心企业、上下游中小企业、第三方物流公司、征信机构

等供应链金融生态中的关键角色。需要明确