隐私保护计算技术作为信息技术的新星，已广泛应用于金融、政务、医疗等数据密集型场景。 **链式金融作为基于信息不对称而诞生的金融场景，必将为隐私计算技术的实现提供更广泛的应用。 基于此，研究团队对市场上领先的金融科技机构使用隐私计算助力**链式金融进行了调查，并将典型案例总结如下：
1.微众银行：Wedpr-PPC平台。
2021年5月，微众银行在微众银行领投的金融区块链底层开源平台FISCO BCOS的基础上，推出了多方大数据隐私计算平台WEDPR-PPC。 平台以亿级数据处理能力为支撑，利用隐私计算技术，促进隐私数据的有序流通，实现第一链金融中任意多方安全协同的效果。 同时，在隐私计算的实际场景中进一步应用联邦学习技术，采用“数据不动2024答卷，模型动”的理念，从联邦**、联邦计算、隐私查询、联邦建模等场景入手，解决多方大数据合作的痛点。 2.联一荣：“Honey”平台。
2021年5月，联易融推出“Honey”平台，利用隐私保护计算打造企业级数据安全协同平台，直击数据孤岛、数据隐私保护、数据权确权等一链金融行业痛点。 基于区块链底层技术、多方安全计算、密码学和机器学习技术，“Honey”构建了“数据可用和不可见”的链上和链下数据安全平台。 平台利用隐私计算技术，以多方数据密集的形式，对多家中小微企业的数据进行联合建模，模型的分析结果可用于企业链风险管理和业务管理，也可用于金融机构的风险管理。
3. 蚂蚁：蚂蚁链莫尔斯多方安全计算平台。
2020年9月，蚂蚁集团旗下蚂蚁链推出Morse多方安全计算平台。 平台基于多方安全计算、隐私保护、区块链等技术，实现数据可用和隐形，解决企业数据协同计算过程中的数据安全和隐私保护问题，帮助机构安全高效地完成联合风控、联合营销、联合科研等跨机构数据合作任务， 并推动业务增长。针对一链金融痛点，可安全高效地与第三方数据机构合作，低成本建立中小微企业画像和模型，协助金融机构精准定位目标客户群体。
4.点石安全计算平台。
2018 年 9 月，与英特尔联合开发的 Dotstone 安全计算平台 （Mesatee） 首次推出。 Mesatee 是一款基于英特尔 SGX V2 的安全、高性能且易于扩展的芯片级数据安全计算解决方案0 可信执行环境技术，保证计算环节中的数据不可见，数据流转全过程安全可控。 用户可以通过私有化或云服务，帮助金融、政务、互联网等行业在联合建模、联合营销、联合风控等场景下完成一站式联合数据计算，实现“数据可用、不可见”。 同时，通过区块链等技术，对原始数据从产生、传播到灭绝的演化信息和演化处理过程进行全生命周期的记录和追溯。