融合隐私计算与区块链底座，构建金融级数据流通与风险联防联控体系

破解跨机构数据合规流通与集中化系统改造成本瓶颈

在金融行业推进风险联防联控（如反诈、反洗钱）的过程中，传统的数据交互与系统建设模式正面临显著的业务与战略双重困境：

• 合规风险与流程阻碍： 传统模式依赖建设集中式系统并收集存储各行数据进行统计分析，存在极大的数据集中合规风险。同时，基于不同反诈风控场景的监管要求，业务部门申请不同数据应用服务的合规流程极为复杂。
• 系统改造与运维成本高昂： 为满足监管要求，金融机构往往需要对接口甚至核心行内系统进行改造升级，工程繁多；而集中式系统需要对接多家商业银行，耗费巨大的技术与人力资源，导致运维成本居高不下。
• 多方协作局限： 在反洗钱等跨机构协作中，存在单方建设局限性大、多方数据隐私缺乏保护的核心痛点，难以建立广域覆盖的区域金融数据融通模式。

部署“云网链”融合的区块链BaaS与高性能隐私计算中枢

为打破上述数据孤岛与协作瓶颈，中国电信天翼支付科技有限公司依托数据流通利用基础设施，提供了一套全流程的数据可信安全隐私保护及区块链纳管方案：

• 区块链即服务（BaaS）多链引擎： 以区块链BaaS多链引擎全面开放融合模式为主体，融合中国电信既有“云、网、算”资源。提供存证、溯源、跨链、跨域组网等全套基础设施，降低区块链网络的使用门槛与业务应用的链改成本。
• 高性能数据可信计算平台： 自主研发的隐私计算平台融合密码学、分布式网络、安全多方计算（MPC）、联邦学习（FL）等技术。深度结合可信执行环境（TEE）与硬件加速算子，融合下一代高速数据网，实现“数据可用不可见”。
• AI大模型可信安全域： 构建融合GPU的软硬一体化可信计算能力，提供“安全与隐私强化”的数据建模与模型安全推理服务，破解多源数据集融通困局。

释放联合计算效能，量化业务时效与运维系统收益

通过部署该数据流通科技体系，金融机构在风险发现时效与系统计算性能上实现了可量化的业务价值提升：

• 风险线索发现时效提升： 依托自动化程度高的协作节点，风险线索发现时效从使用前的 T+7 跃升至 T+1。
• 产业级计算性能突破： 实现 亿级数据量亚秒级响应，单笔查询亿级数据量亚秒级响应，计算性能 较信通院当前评测标准快1000倍。
• 超大规模数据承载力： 商用级恶意模型安全隐私计算协议簇，支持 十至百亿级数据量 的高性能隐私计算。
• 大幅压降系统改造成本： 实现了“原始数据不出库”，基于不同场景选择合适数据，机构仅需维护本地系统。减少了数据集中汇聚需求，规则更新快，无需对行内核心系统进行改造，更无需维护大集中系统。

落地跨机构反诈与图联邦反洗钱联合实验室

目前，该体系已在多项重点金融产业实践中验证了其可靠性：

• 跨机构联合反诈应用： 由中国电信密流安全计算平台融合天翼区块链服务平台构建，形成金融行业数据空间主体框架。先期提供灰黑名单核查、一人多卡核查、公安精确阻诈等实时/批量计算功能。
• 跨机构联合反洗钱应用： 联合反洗钱应用融合密流安全计算平台与图联邦计算平台。通过构建标准的图谱Schema，将人行和商业银行构建图谱进行数据系统的表结构映射，在人行图谱中发现高频率大规模跨行转账，可快速锁定资金来源和去向，实现跨行资金链挖掘。
• 建设广域金融数据空间： 以“可信数据空间”为框架，重构跨域覆盖的区域金融数据融通创新模式，已在A市、B市、C市等多地市通过同构及异构方式接入空间服务平台。

构筑自主可控的安全防线与核心技术壁垒

本实践由 天翼支付科技有限公司区块链研究院院长、中国电信集团二级首席专家贺伟 团队主导，其产品与底层技术在行业内具备明确的技术壁垒与前瞻性布局：

• 技术成果屡获国家级认可： 攻关成果成功入选 《中央企业科技创新成果产品手册》；“可信多模态数据流通关键技术及产业化应用”项目荣获 2024年吴文俊人工智能科技进步奖。
• 前瞻布局后量子密码（PQC）迁移： 打造行业首套全算法PQC迁移的隐私计算试验系统，采用 国密+后量子“双锁”机制。确保在未来量子计算机（如基于Shor或Grover算法）的攻击下，仍能提供数据的长效安全和隐私保护能力。
• 全栈式自主掌握： 应对数据流通核心技术国外授权被禁风险，实现关键技术自主攻关突破，全部联邦学习算法（涵盖特征工程、深度学习等）均实现全栈式自主掌握。