通过隐私计算打通政企数据桥梁：利用公共数据赋能企业信用评估
发布日期：2026年05月14日
【摘要】 本报告指出，隐私计算技术为打通政府与企业间的数据壁垒提供了可行路径，在保障数据安全与个人隐私的前提下，有效释放公共数据在企业信用评估中的价值。当前，政企数据因权属、安全及合规等问题难以直接共享，制约了金融机构和商业机构对企业风险的精准识别。通过联邦学习、安全多方计算等隐私计算方法，可在“数据可用不可见”的原则下，实现跨域数据协同建模，提升信用评估的全面性与准确性。该模式不仅契合数据要素市场化配置的政策导向，也为企业构建更稳健的风险管理体系提供支撑。实践表明，基于隐私计算的政企数据协作机制，能够在不转移原始数据的前提下，增强模型预测能力，同时满足日益严格的监管要求。未来，随着技术标准与治理框架的完善，此类模式有望成为公共数据赋能实体经济的重要基础设施。
【概览】
关键发现：
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政企数据因权属不清、安全顾虑和合规限制难以直接共享，形成信用评估的信息孤岛。
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隐私计算技术可在不暴露原始数据的前提下实现跨域协同建模，有效提升企业信用画像的完整性与预测准确性。
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“数据可用不可见”的协作模式既符合数据要素市场化配置的政策方向，又能满足日益严格的隐私保护监管要求。
核心建议：
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推动建立统一的隐私计算技术标准与互操作框架，降低政企间系统对接与模型协同的技术门槛。
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在重点行业或区域试点政企数据协作机制，明确数据使用边界、责任划分与收益分配规则。
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将隐私计算能力纳入企业信用基础设施建设规划，鼓励金融机构优先采用合规可信的联合建模方案。
【引言】 在数字经济加速发展的背景下，数据已成为关键生产要素，而公共数据作为政府履职过程中积累的高价值资源，蕴含着丰富的企业经营、合规与社会信用信息。然而，当前政企数据之间仍存在明显的“孤岛效应”：一方面，政府部门掌握大量权威、结构化的公共数据，却受限于隐私保护法规和安全顾虑难以有效开放；另一方面，金融机构和征信机构在开展企业信用评估时，常因数据维度单一、更新滞后而难以精准刻画企业真实风险状况。这种割裂不仅制约了信用体系的完善，也影响了金融资源对实体经济的有效配置。近年来，隐私计算技术（如联邦学习、安全多方计算、可信执行环境等）的成熟为破解这一难题提供了新路径——在“数据可用不可见”的前提下，实现跨域数据的安全协同分析。本报告聚焦于如何通过隐私计算构建政企数据协作机制，在保障数据主权与个人隐私的前提下，将税务、社保、司法、市场监管等公共数据安全引入企业信用评估模型。研究将结合实际应用场景，分析技术可行性、制度适配性与商业可持续性，提出一套兼顾合规、效能与可落地的操作框架，旨在为推动公共数据要素化、提升企业融资可得性提供务实参考。
一、政企数据割裂现状与隐私计算破局契机 政企数据割裂的结构性困境 当前，政府掌握大量高价值公共数据（如税务、社保、水电、司法等），而企业信用评估高度依赖多维、动态、真实的数据输入。然而，政企之间存在显著的数据壁垒：一方面，政府部门出于安全合规、职责边界和风险规避考虑，难以直接向企业开放原始数据；另一方面，金融机构及征信机构在缺乏外部权威数据支撑下，只能依赖有限的企业申报信息或历史交易数据，导致信用画像片面、滞后，尤其对中小微企业覆盖不足。这种割裂并非单纯的技术问题，而是制度逻辑与商业逻辑错配的结果——政府强调“最小必要”和“安全可控”，企业追求“数据丰富”与“实时可用”，二者目标难以调和。
传统解决方案的局限性 过去尝试通过数据脱敏、接口调用或建立数据中间平台等方式缓解割裂，但效果有限。脱敏处理往往牺牲数据效用，削弱变量预测力；API直连则面临权限管理复杂、使用成本高、隐私泄露风险等问题；而集中式数据池模式不仅违反《数据安全法》《个人信息保护法》中关于数据最小化和本地化处理的原则，也易形成新的数据垄断节点。这些路径本质上仍试图在“数据搬家”逻辑下解决问题，忽视了数据要素的核心矛盾：价值在于融合使用，风险源于原始暴露。正如尚参科技提出的“数据可用不可见”分析框架所指出，真正的破局点不在于如何转移数据，而在于如何在不移动原始数据的前提下实现价值协同。
隐私计算带来的范式转变契机 隐私计算技术（包括多方安全计算、联邦学习、可信执行环境等）为打通政企数据桥梁提供了新范式。其核心价值在于重构数据协作的信任机制：政府可在本地保留原始数据控制权，仅输出加密中间结果或模型参数；企业则能在不接触敏感原始信息的前提下，参与联合建模或查询验证。这一机制契合“数据不出域、价值可共享”的监管导向，同时满