当前，数据流通与共享的需求日益增长，尤其在金融、电力、供应链、交通等领域，企业面临的核心矛盾是：如何既释放数据价值，又确保安全合规。数据流通的潜在风险——如泄露、篡改、滥用——让许多企业“不敢用数据”“不会用数据”。
跨主体、跨行业的数据共享面临权责模糊、隐私泄露、篡改风险等挑战，本文通过四个真实案例，拆解不同行业如何通过技术、机制和生态协同，总结数据安全治理的创新模式与技术路径，为跨行业数据流通提供实践参考，实现业务安全合规转型。
一、四大行业的场景痛点与破局
1、金融行业：跨机构数据核验与隐私保护
银行需验证企业在他行的资金流水真实性，但传统方式面临两大障碍：
- 数据共享阻力：银行因客户流失风险拒绝直接共享数据；
- 隐私泄露担忧：企业敏感信息可能在核验过程中暴露。
痛点：银行A需验证客户在银行B的流水真实性，但银行B不愿共享数据以免客户流失。
破局：面对跨银行资金流水核验中的隐私保护与信任缺失，从“数据壁垒”到“密文比对”的步骤：
- 加密转换：客户授权后，银行A将查询条件如账号、金额加密为不可解密的“密文标签”。
- 安全计算：银行B直接比对密文并返回“是/否”结果，全程不接触明文数据。
- 第三方监控：金融风控中心监督流程，确保无超范围查询。
成效：截至2025年，该模式已在8个地区试点，接入16家银行，显著提升了数据核验的效率和安全性。
2、电力行业：数据共享与权责界定
电网联合银行推出“电费贷”，通过共享企业用电数据辅助贷款审批。该场景需解决三大问题：
- 多主体权责模糊：电网、银行、地方政府需明确数据使用边界；
- 数据滥用风险：银行可能过度收集或二次利用原始数据；
- 链路安全隐患：数据传输需保障机密性、完整性及可追溯性。
痛点：银行需用电数据评估企业信用，但电网担心数据被过度收集或二次转卖。
破局：在电力数据赋能小微企业融资中面对的权责界定与全链路防护，从“数据滥用风险”到“闭环授权销毁”的步骤：
- 权责分明：政府牵头签订三方协议，明确电网提供脱敏特征数据如用电稳定性评分，银行仅限单次查询。
- 动态鉴权：银行每次查询需通过零信任认证，确保“一次授权、一次使用”。
- 强制销毁：贷款审批后，银行立即删除数据，区块链记录全流程操作。
成效：这一模式已服务超1.6万家企业，累计放贷16亿元，证明了数据安全与价值释放的平衡可行性。
3、供应链金融：区块链构建可信生态
物流、仓储、资金方需共享货物数据，但存在：
- “一单多押”风险：同一批货物被重复抵押；
- 追溯困难：数据分散存储，篡改后难以追责。
痛点：仓储融资中，同一批货物可能被重复抵押，因物流、仓储数据难互通。
破局：面对供应链金融仓储融资的数据篡改与联合欺诈，从“一单多押”到“区块链存证”的步骤：
- 数据上链：合同、物流轨迹、库存记录经加密后存入区块链，各方按权限查看。
- 智能合约：自动触发放款条件（如货物入库即冻结货权），防止人为篡改。
- 生态协同：龙头企业组建联盟链，各方平等投票制定数据规则。
成效：目前，该平台已促成超200亿元融资，链上企业超300家，实现了零坏账目标。
4、城市交通：公共数据授权运营
城市交通管理部门需利用营运车辆位置数据优化信号灯，但：
- 隐私保护难题：单车实时位置可能泄露司机行踪；
- 数据融合瓶颈：跨部门数据因安全顾虑难以互通。
痛点：城市交通部门需实时分析车辆位置数据以优化信号灯，但单车轨迹数据涉及隐私，直接共享可能引发泄露风险。
破局：面对交通信号优化中的敏感数据与公共利益的平衡问题，从“单车数据泄露”到“群体画像脱敏”的步骤：
- 数据脱敏与隔离：政府部门将原始数据脱敏后存入可信计算环境，确保原始数据不离开安全域。
- 算法加工：运营方在安全环境中用聚类算法将单车数据转化为路口群体画像（如车流量、拥堵指数），消除个体信息。
- 结果输出：交通部门仅接收无法反推原始数据的画像结果，用于信号灯动态调整。
成效：这一模式已在30余个城市落地，覆盖1200公里道路，通行效率提升20%以上，日均节省通勤时间20分钟，且原始数据零泄露。
二、跨行业数据共享的三大核心解法
1、技术控险——让数据“可用不可见”
首先是可信环境，交通案例中的计算隔离、金融案例中的密文计算，均确保原始数据不离开安全域。其次是加密与追溯，供应链案例的区块链存证，使任何篡改行为留痕，降低欺诈风险。
- 数据脱敏与接口化供给：在电力场景，电网将用电数据加工为风险评估特征，通过加密接口提供，确保“原始数据不出域”。
- 安全多方计算：在金融场景，银行间通过加密查询值比对流水真实性，实现“数据可用不可见”。
- 区块链存证与智能合约：在物流场景，供应链数据上链存储，通过多链隔离和权限控制防止篡改。
- 可信执行环境：在交通场景，在隔离环境中将单车数据聚合成路口画像，避免原始数据泄露。
2、制度定责——明确“谁能用、怎么用”
第一是最小权限：电费贷中银行仅能查询单次数据，跨银行案例中仅返回“是/否”结果。第二是闭环协议，所有案例均通过合同明确数据用途、留存期限和销毁责任。
1. 明确定责
- 电力场景中，地方政府组织签订协议，划分电网供数、银行用数的权责；
- 交通场景中，运营机构签署《数据安全承诺书》，明确数据生命周期责任。
2. 动态监督
- 金融风控中心实时监控跨银行数据核验状态；
- 供应链联盟链通过共识机制实现多方协同决策。
3、生态协同——从“单打独斗”到“多方共赢”
一是政府背书，电费贷和交通案例中，政府作为监管方协调各方权责。二是联盟共建，供应链金融由龙头企业牵头，制定共同规则，避免一家独大。
- 电力与金融联动：通过“电费贷”构建“技术+制度+监督”闭环；
- 物流生态联盟：龙头企业牵头组建区块链联盟，打破信息孤岛；
- 交通政企合作：政府授权运营机构加工数据，提升治理效率。
三、企业如何落地安全转型
1、挑战与应对策略
1. 技术瓶颈与解决方案
- 性能与存储压力：分布式系统和云计算可提升数据处理能力。
- 模型偏差与隐私风险：优化算法设计，加强合成数据质量校验。
- 跨境数据合规：建立本地化存储和加密传输机制，遵循国际规则如CBPR体系。
2. 新兴威胁的防范
深度伪造、勒索软件等新型攻击手段对数据安全构成威胁。金融机构需部署AI检测工具，强化供应链风险管理，并定期更新防护策略。
3. 伦理与合规要求
随着法规趋严如《数据安全法》《个人信息保护法》，企业需将隐私保护纳入核心流程，明确数据生命周期各环节的责任。例如，金融数据出境需经过脱敏和加密，并定期接受审计。
2、数据安全治理的技术支撑
1. 分类分级：差异化保护的基础
数据分类分级是安全治理的前提。例如，汽车行业将数据分为研发、生产、客户信息等类别，再根据敏感性分级，制定不同的保护措施。分类便于数据管理和共享，分级则确保敏感数据得到更高强度的防护，避免“一刀切”导致的资源浪费或保护不足。
2. 新兴技术工具的应用
- 隐私计算技术如联邦学习、安全多方计算：实现“数据可用不可见”，支持跨机构数据融合。
- 区块链：通过去中心化和防篡改特性，保障数据流转的可信性。
- AI与大数据分析：用于实时监测异常行为，提升威胁识别效率。
- 数据合成技术：生成虚拟数据供测试使用，减少真实数据暴露风险。
3. 平台化与集成管理
金融机构正构建统一的数据安全平台，整合资产盘点、策略管理、事件响应等功能。例如，Gartner提出的“安全服务边缘”（SSE）架构，通过集中管控Web、云服务的访问权限，降低运营复杂度。
3、分步骤拆解
步骤1：识别高风险环节
例如：金融业务需验证外部数据真实性？物流业务需防止单据重复抵押？
步骤2：选择技术工具
- 高敏感数据如位置、流水：优先考虑可信计算或安全多方计算。
- 多方协作场景如供应链：采用区块链+智能合约。
步骤3：设计制度闭环
- 签订协议明确数据使用范围、留存期限、违约责任。
- 设立独立监督方（如风控中心）审计全流程。
步骤4：小范围验证后推广
电费贷、跨银行案例均先在试点地区运行，再逐步扩大接入机构。
四、案例成效：从业务升级到风险可控
金融业对数据安全的要求极高，尤其在跨银行业务中，如何验证企业资金流水的真实性而不泄露敏感信息是一大难题。安全多方计算技术（MPC）的应用为此提供了解决方案。
例如，在跨银行企业资金流水核验场景中，银行A通过加密查询值向银行B发起核验请求，银行B仅返回密文比对结果，原始数据始终不离开各自数据库。
电力数据在支持中小微企业融资如“电费贷”中发挥了重要作用，但多主体参与的数据流通容易导致权责模糊和安全风险。通过“原始数据不出域”原则，将用电数据加工为风险评估特征后再共享给银行，同时明确各方的数据使用权限和安全责任。
供应链金融涉及多方数据交互，传统模式下存在数据篡改和“一单多押”等欺诈风险。通过区块链技术搭建联盟链平台，将物流、仓储、融资等数据上链存证，确保数据的不可篡改性和可追溯性。
公共交通数据包含敏感信息如车辆实时位置，直接共享可能侵犯隐私。通过聚类算法将单车数据转化为群体性路口画像，在可信执行环境中完成脱敏处理，再提供给交通管理部门用于信号优化。
- 经济效益：电力数据助贷超16亿元，服务1.6万家企业；供应链金融实现零坏账，融资成本降低20%；跨银行核验业务接入16家机构，提升信贷时效性50%。
- 安全提升：电力数据全链路监测使泄露风险下降90%；区块链技术杜绝供应链“一单多押”欺诈；交通数据聚类算法实现敏感信息零泄露。
- 社会效益：交通信号优化日均节省通勤时间20分钟；小微企业融资效率提高3倍；金融数据共享促进“普惠金融”落地。
| 案例 | 业务效率提升 | 风险控制成效 |
|---|---|---|
| 交通信号优化 | 通行效率提升20% | 原始数据零泄露 |
| 电费贷 | 放贷时效缩短70% | 数据滥用事件归零 |
| 跨银行核验 | 核验时间从3天→10分钟 | 客户信息暴露风险降为0 |
| 供应链金融 | 融资成本降低30% | 坏账率从行业5%→0% |
结语：安全合规是转型的加速器
这四个案例证明，数据流通的风险并非不可控。通过“技术+制度+生态”组合拳，一以技术为基，结合场景选择加密、区块链或隐私计算；二以制度为纲，通过协议明确各方权责，建立监督闭环；三以生态为要，跨行业协作是释放数据价值的关键。
数治网相信，企业能够实现：
- 业务升级：如交通部门用数据替代人工调灯，银行用数据替代抵押担保。
- 风险可控：全流程加密、权限隔离、第三方监督形成闭环。
- 多方共赢：电网获得数据变现渠道，中小企业获得贷款，银行降低坏账。
数据安全治理是一项系统性工程，需要技术、管理和法规的多维支撑。从金融到交通，各行业的实践表明，通过隐私计算、区块链等技术，以及明确的权责划分和合规框架，可以有效化解数据流通与安全之间的矛盾。
在数据安全治理上兼顾技术创新与制度设计，安全合规将不会是束缚，而是业务创新的基石。企业需尽早布局，将数据安全融入转型基因，而非事后补救。
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来源：国家数据局，本篇针对全文结合生成式 AI 做出的核心摘要和解答，仅作为参考，请以原文为准。图片：Sumup，Unsplash
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