隐私计算技术在2025年帮助银行在保护用户数据的前提下进行联合风控和营销，主要通过以下方式：
联合风控
- 多方数据安全融合评估风险[__LINK_ICON]：银行可通过隐私计算技术，与其他机构如资管公司、征信机构等加强合作。例如中国银行与海南省大数据管理局合作，运用多方安全计算模式，在保护双方数据不泄露的情况下，对接使用社保、公积金等公共服务数据，用于中银E贷产品授信风险评估。
- 完善反欺诈模型与规则[__LINK_ICON]：随着欺诈行为日益复杂，银行利用隐私计算技术与外部机构开展数据互通，共享欺诈特征与名单。如浦发银行联合通信运营商数据、互联网渠道商数据，丰富欺诈风险识别关键特征，搭建电信欺诈风险识别体系，有效降低涉案账户数量。
- 实时监测与管控风险[__LINK_ICON]：在反赌反诈业务场景中，银行与头部互联网企业合作，通过隐私计算平台进行匿踪查询。当遇到可疑风险账户或交易时，向合作方隐私计算平台发起查询，实时校验和确认风险，同时确保数据隐私不泄露，根据结果对账户及交易进行管控与拦截。
- 提升风险识别效能[__LINK_ICON]：采用多方安全计算（MPC）技术，支付机构、银行、征信机构等将加密后的用户数据输入MPC节点，通过安全计算协议联合计算用户信用评分，仅返回“通过/拒绝”信号，原始数据全程不暴露，可提升数据调用效率，降低数据泄露风险，帮助银行更准确地识别风险。
联合营销
- 精准定位目标客户群[__LINK_ICON]：银行可通过隐私集合求交技术（PSI），与外部合作方在不共享原始数据的前提下，找出重叠客户。如某国有大行分行与蓝象智联合作，通过PSI技术精准锁定了既有金融账户又有生活场景行为的“可运营客群”，为后续营销提供了明确目标。
- 丰富用户画像与洞察[__LINK_ICON]：银行利用隐私计算技术整合来自社交媒体、电商平台等多种外部数据源信息，丰富用户特征和画像。如兴业银行与电商平台进行隐私计算合作，根据用户消费习惯和偏好，推荐更符合需求的信用卡优惠活动，提高营销效果和客户满意度。
- 构建精准营销模型[__LINK_ICON]：通过纵向联邦建模，融合银行金融数据与外部合作方的公域数据。如蓝象智联与银行协同构建纵向联邦建模方案，双方数据遵循“不出域”原则，在平台上“分建子模型、安全融参数”，融合生成“快捷支付活跃潜力分”，精准筛选出高潜力活跃客户白名单，提升营销资源投入效率。
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