中国电信与腾讯云构建广域金融数据空间：隐私计算驱动反诈反洗钱联防联控

第一章：金融数据合规流通与风控协同的战略困境

在国家数据局发布《可信数据空间发展行动计划（2024—2028年）》及2025年试点通知的背景下，金融行业面临数据要素合规流通与风险联防联控的双重压力。当前行业存在以下核心瓶颈：

• 数据孤岛与合规冲突： 金融机构间因隐私保护法规限制，难以实现跨机构数据直接共享，导致反诈与反洗钱（AML）排查存在盲区。
• 技术架构局限性： 传统联盟链生态较弱、开发门槛高，且缺乏跨机构大规模数据计算的高性能支撑，难以满足实时风控需求。
• 算力与模型安全挑战： 在AI大模型应用趋势下，多源数据集融通困难，且面临量子计算时代的未来安全威胁，缺乏长效的数据基础设施保障。

第二章：构建“密流+区块链+图联邦”技术融合体系

贺伟（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）提出，通过融合中国电信密流安全计算平台、天翼区块链服务平台及图联邦计算平台，构建广域金融数据空间。

• 底层架构： 采用安全多方计算（MPC）、联邦学习、后量子密码（PQC）技术，确保数据“可用不可见”。
• 信任机制： 利用联盟链进行节点准入存证、任务管理及过程存证，实现监管友好与全流程溯源。
• 计算模式： 引入图联邦计算，通过虚拟化方式构建规范知识图谱，支撑跨银行（银行A、B、C等）的统一查询与智能分析。
• 生态演进： 基于已建成的数据流通网，从监管科技（反诈、反洗钱）入手，向“金融服务”演进，融合政府、金融、公共数据，形成金融数据融通“一张网”。

第三章：高性能隐私计算核心指标与业务价值

中国电信自主研发的隐私计算平台在性能与安全性上实现了关键突破，具体量化指标如下：

• 安全求交（PSI）性能： 达到亿级数据量亚秒级响应，较中国信息通信研究院（信通院）当前评测标准快1000倍，商用级安全强度采用国密SM2、SM3及RSA。
• 隐私查询（PIR）效率： 支持单笔查询亿级数据，实现供需方双向信息的细粒度隐私保护。
• 算法完备性： 具备全栈式自主掌握的联邦学习算法库，涵盖特征工程、回归、集成学习、无监督学习及深度学习，支持有/无协调方场景。
• 量子安全防御： 推出行业首套全算法PQC迁移的隐私计算试验系统（密流量子盾），采用国密+后量子“双锁”机制，实现隐私计算算子全覆盖。

第四章：跨机构联合反诈与反洗钱实战应用

基于上述技术架构，已在金融风控领域落地具体应用场景：

• 联合反诈系统：
  • 功能模块： 覆盖灰黑名单管理、一人多卡核查、诈骗账户匹配及客户异议处理。
  • 技术支撑： 通过MPC计算节点与可信数据分析，实现监管权限下的数据授权与白名单管理。
• 联合反洗钱应用：
  • 系统对接： 接入跨机构账户查询与反洗钱联合实验室系统。
  • 数据处理： 融合交易流水数据、开卡信息表等多源商业机构数据，通过安全求交与联邦学习进行可信数据分析，并上链存证溯源。
• 广域拓展模式：
  • 虚拟知识图谱： 在银行A、B、C间建立源数据映射，支撑统一查询与计算，突破单一机构数据维度限制。

第五章：运营商资源与全栈技术优势

选择中国电信与腾讯云合作体系的核心逻辑在于技术确定性与资源协同：

• 科创资质： 天翼支付作为国资委评价A+的移动支付现代产业链链长（2023年获批），拥有国家高新技术企业资质，具备支付、金融科技、数字科技四大业务板块的深厚积累。
• 技术领先性：
  • 后量子密码（PQC）： 率先布局量子计算时代的长效安全基础设施，确保数据合规融通的未来适应性。
  • AI融合： 构建融合GPU的软硬一体化可信计算能力，支持分布式联邦可信大模型系统与可验证完整性大模型系统，解决高维数据安全聚合问题。
• 战略协同： 依托中国电信的运营商云网资源优势，结合国家数据局可信数据空间试点任务，提供从底层密码算法到上层数据空间解决方案的一体化服务。