本書聚焦隱私計算與金融數據融合應用,對其法律制度、技術選擇,以及典型場景進行了梳理,并就風險挑戰(zhàn)提出對策建議。本書在梳理分析全球主要國家和地區(qū)數據融合制度規(guī)范的基礎上,重點聚焦于多方計算、聯邦學習、數據脫敏、差分隱私、可信計算等有助于實現數據融合應用和安全保護更優(yōu)平衡的支撐技術,探索其在銀行、證券、保險、財富管理、監(jiān)管科技等領域潛在的應用場景和應用價值,并從制度規(guī)范、金融監(jiān)管、自律管理、行業(yè)實踐、公眾參與等方面針對性提出促進金融業(yè)數據安全合規(guī)融合應用的對策建議,對于相關領域研究人員具有較高的參考意義。