国家市场监管总局代码中心：密算基座赋能融资增信生态

2026年1月5日 互联网

一、信用数据流通的痛点与密算基座的必要性

在金融领域，企业信用数据是融资增信的核心依据。然而，传统模式下，数据分散于市场监管、税务、银行等多部门，存在数据孤岛问题。更关键的是，信用数据涉及企业商业机密（如经营数据、财务指标），直接共享可能导致隐私泄露或滥用风险。例如，某银行在审核企业贷款时，需获取市场监管部门的企业注册信息、税务部门的纳税记录，但各部门因数据安全合规要求，难以直接交互数据。

这种矛盾催生了对安全数据共享技术的需求。密算基座（基于隐私计算的技术体系）通过加密算法、多方安全计算等技术，实现“数据可用不可见”，即在不暴露原始数据的前提下完成计算，为信用数据流通提供了技术解。国家市场监管总局代码中心构建的密算基座，正是针对这一痛点，通过标准化、安全化的数据共享机制，激活融资增信生态。

二、密算基座的技术架构与核心模块

密算基座的技术架构可分为三层：数据层、计算层、应用层，各层通过隐私计算技术实现安全交互。

1. 数据层：安全数据汇聚与存储

数据层的核心是构建可信数据源。国家市场监管总局代码中心整合市场监管、税务、司法等多部门的企业信用数据，形成统一的企业信用档案。数据存储采用分布式加密存储，例如：

  1. # 示例：基于国密SM4算法的数据加密存储
  2. from gmssl import sm4
  4. def encrypt_data(data, key):
  5.     cipher = sm4.CryptSM4()
  6.     cipher.set_key(key, sm4.SM4_ENCRYPT)
  7.     encrypted_data = cipher.crypt_ecb(data.encode())
  8.     return encrypted_data
  10. # 示例调用
  11. key = b'1234567890abcdef'  # 16字节密钥
  12. data = "企业纳税记录"
  13. encrypted = encrypt_data(data, key)

通过加密存储，确保数据在静态状态下的安全性。同时，数据汇聚需满足最小必要原则，仅收集融资增信所需的关键字段（如注册资本、纳税等级），避免过度采集。

2. 计算层：隐私计算引擎

计算层是密算基座的核心，通过多方安全计算（MPC）、联邦学习等技术实现安全计算。例如，银行需计算企业的综合信用评分，涉及市场监管数据（如经营异常记录）和税务数据（如纳税额），计算过程需满足：

  • 数据不出域：市场监管和税务部门的数据不离开各自系统；
  • 计算可验证：银行能验证计算结果的正确性，但无法获取原始数据。

主流技术方案包括：

  • 同态加密：支持在加密数据上直接计算（如加法、乘法），例如Paillier算法：

    1. # 示例：Paillier同态加密的加法操作（简化版）
    2. from phe import paillier
    4. pubkey, privkey = paillier.generate_paillier_keypair()
    5. num1 = 10
    6. num2 = 20
    7. encrypted_num1 = pubkey.encrypt(num1)
    8. encrypted_num2 = pubkey.encrypt(num2)
    9. encrypted_sum = encrypted_num1 + encrypted_num2  # 同态加法
    10. decrypted_sum = privkey.decrypt(encrypted_sum)  # 解密结果为30
  • 秘密共享：将数据拆分为多份，分发给不同参与方，仅当多方协同时才能还原计算结果。例如，3方秘密共享中，单方无法恢复数据。

3. 应用层：融资增信场景落地

应用层直接面向金融机构和企业，提供标准化接口。例如：

  • 信用报告生成：银行通过API调用密算基座，获取加密后的企业信用评分，结合自身风控模型决策贷款额度；
  • 监管合规审计：市场监管部门可验证数据使用是否符合《数据安全法》要求，例如记录数据访问日志、计算过程留痕。

三、密算基座激活融资增信生态的路径

密算基座通过解决数据安全与共享的矛盾，为融资增信生态提供了三方面价值：

1. 降低金融机构风控成本

传统模式下，银行需通过线下核查、第三方数据采购等方式获取企业信用信息，成本高且时效性差。密算基座实现线上化、自动化数据共享，例如某银行通过接口调用密算基座，将企业贷款审核周期从7天缩短至2天，坏账率下降15%。

2. 提升中小企业融资可得性

中小企业因缺乏抵押物、信用记录不完善，常面临“融资难”问题。密算基座整合多维度信用数据（如经营稳定性、纳税诚信），为中小企业构建更全面的信用画像。例如，某科技型中小企业通过密算基座展示其专利数量、政府补贴记录，成功获得500万元信用贷款。

3. 促进跨部门数据协同

市场监管、税务、司法等部门的数据协同，可发现传统模式下难以识别的风险。例如，某企业存在市场监管部门的经营异常记录，但税务部门显示其纳税正常，密算基座通过关联分析，提示银行该企业可能存在“两套账”风险，避免潜在损失。

四、实施建议与最佳实践

1. 技术选型建议

  • 隐私计算框架：优先选择支持多方安全计算、联邦学习的开源框架（如FATE），降低技术门槛；
  • 加密算法：采用国密算法（SM2/SM3/SM4）满足合规要求，同时兼容国际标准（如AES、RSA）。

2. 数据治理要点

  • 数据分类分级：对信用数据按敏感程度分级（如公开级、受限级、机密级），不同级别采用不同安全策略；
  • 数据血缘追踪：记录数据从采集到使用的全流程，满足监管审计需求。

3. 生态合作模式

  • 政府主导：由市场监管部门牵头，联合金融监管机构制定数据共享标准；
  • 市场化运营：引入技术服务商建设密算基座，通过数据服务收费实现可持续运营。

五、未来展望

随着隐私计算技术的成熟，密算基座将向全域信用数据共享演进，覆盖供应链金融、跨境贸易等更多场景。同时，结合区块链技术实现数据不可篡改、可追溯，进一步提升信用数据的可信度。国家市场监管总局代码中心的实践，为公共数据安全流通提供了可复制的范式，有望推动全国信用体系建设的深化。

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