數字經濟時代，數據要素作為關鍵生產要素，對資源配置效率產生了重大影響，數據的重要性日益凸顯。聚合多維海量數據，充分挖掘并利用其內在價值，成為各產業發展的戰略重點。

為了填補數據安全保護立法的空白，國家層面相繼出臺了《網絡安全法》《數據安全法》等法律法規，進一步完善了網絡空間安全治理的法律體系；在行業層面，人民銀行、工信部及信通院也通過制定《個人金融信息保護技術規范》《金融數據安全數據安全分級指南》《多方安全計算金融應用技術規范》《基于多方安全計算的數據流通產品技術要求與測試方法》等規范性文件，為利用數據要素進行行業融合創新提供了合規性保障，成為行業數字化轉型的重要助推力。

在此背景下，中國移動梧桐大數據積極布局多方安全計算（MPC）、聯邦學習（federal learning）等新技術，規劃建設中國移動隱私計算系統，實現了數據安全融合、匿蹤安全查詢、多方安全計算和聯合安全建模等功能。同時，中國移動聯合各行業開展隱私計算場景驗證、數據價值挖掘、技術安全驗證等工作，形成場景數據價值分析報告與技術安全測評報告，推進新技術的落地實施。中國移動還主導或參與了《電信運營商互聯互通標準框架協議》《電信網和互聯網數據合作安全管理實施指南》《中國互聯網協會團體標準——金融場景隱私計算平臺技術要求和測試方法》《金融場景隱私保護計算平臺測試規范》《互聯網協會金融場景隱私計算標準》等一系列隱私計算行業標準的制定。新技術的落地實施和行業標準的制定，為隱私計算的繁榮發展奠定了良好的基礎，有力促進了數據融合，加速了數據要素的流動。

在運營商行業內，中國移動聯合其他運營商通過匿蹤查詢和聯邦學習技術，共同建設詐騙電話識別模型，在保證數據“可用不可見”的前提下進行黑名單共享，解決了各個運營商數據覆蓋面不全的問題，同時避免了用戶隱私數據泄露的風險，有效支撐了工信部、公安部等部門實施電信網絡詐騙治理，降低了網絡犯罪風險。

在跨行業合作方面，中國移動深入政府、金融、醫療等行業領域，利用聯邦學習、多方安全計算等隱私計算技術，在“數據不出庫、數據不落庫”情況下實現跨行業數據融合，確保數據要素能安全地進行流動，促進各行業實現數智化轉型。

深耕金融領域 助力聯合風控

中國移動梧桐大數據積極探索隱私監管新常態下的數據跨界合作新模式，利用聯邦學習、同態加密技術在運營商與金融機構之間進行數據交互并開展聯合建模。在無須交互敏感數據的前提下，雙方數據安全流通，擴展了風控模型的參考維度，對于在反洗錢業務中識別涉賭涉騙人群效果顯著。在此過程中，銀行的數據標簽也不斷得以豐富，為銀行業客戶提供了更為精準、全面的用戶畫像，在解決銀行實際業務場景痛點的同時，也有效提升了業務轉化率和風控水平。 

攜手醫療行業 促進智能問診

隨著信息技術的快速發展，歐洲服務器租用，國內越來越多的醫院正加速實施信息化建設。利用大數據技術發展智慧醫療成為當前互聯網醫院建設的一大趨勢，但醫療機構也同時面臨著數據隱私性強、數據維度較少的發展瓶頸。為此，中國移動梧桐大數據配合衛健委，在雙方數據“可用不可見”的前提下，進行橫向聯邦學習建模，在數據安全流通的前提下，識別潛在的健康問診目標用戶，進行問診掛號精準推薦。梧桐大數據的隱私計算技術在為用戶提供隱私保護的同時，解決了用戶的掛號問診難題，對提高醫院看診效率起到了助推作用。

協同旅游產業 賦能精準營銷

在國家大力推動數字文化產業發展、鼓勵數字文化企業參與企業級數字基礎設施開放合作的大背景下，中國移動主動對接文旅產業，深入參與產業數據場景的構建，服務器租用，助力建設可信數據流通環境，提升數據流通共享水平和數據安全服務水平，促進產業互聯互通。中國移動梧桐大數據與航旅、銀聯大數據開展深入合作，以增強數據安全服務為前提，貫通數據鏈路，利用隱私計算技術，實現移動數據與交通出行類數據的安全流通，解決了對航旅用戶出行訴求判斷不準確、文旅服務無法形成閉環的問題，極大地改善了用戶的服務體驗。

隱私計算技術的應用，不僅有效保護了用戶個人信息的安全，還能促進各行業數據融合，助力社會數智化轉型發展。但目前仍存在標準不統一以及數據互聯互通難兩大難題。中國移動將積極持續參與各項標準的制定，推進不同技術框架下接口與協議的互聯互通，推動互聯互通技術的創新升級，使數據安全融合技術在更多場景領域發揮價值，助力數字經濟與社會高質量發展。