我们把它叫「采、存、算、管、用」，就是数据这几方面来处理，但是更核心更像一个
金融业务。所以我们提到它更像数据资产或者数据资产化服务，把数据做成资产或者数据
计算部分来当成传统的金融业务，做存、贷、汇相关的服务。
我们最近跟国内多家商业银行合作探索的面向数据资产的银行服务，大家可以看到数据的总量产生千亿以后，实际上我们产生了非常多的应用场景。
从银行来说需要基于用户数字身份和银行证明以后对数据进行签名，确认它的权属关系，并且提供相应的存储托管服务，利用银行的技术能力来提供计算。这样的话，我们看到最简单的场景就是合格投资人或者是联合建模等等。
在开放架构下隐私保护的需求是不一样的，目前传统的解决方案我们认为已经不能满足现在的需求，所以引入很多新的计算方法。一个是我们把它叫做广义的隐私计算条件下的，可以结合不同的密码算法，从数据源头来入手解决数字的身份标识，来解决数字的所有权问题。
大家可以看到，我们做的最多的一个算法叫安全多方计算，为不同种类算法逻辑，比如数量的统计，量化模型，机器学习等等，不同开放银行的API提供本地数据密文处理之后的多方计算能力。它并不是传统的明文交换，而是变成全过程都是在密文。
传统技术是怎么做的呢？传统技术是加密以后一定要解密，针对解密后的明文来算。而新的隐私计算是整个过程都在密态情况下来计算，它导致的变化就是到最后整个消费模型变了。只有在相关的隐私计算的加持下面才能实现真正的所有权的确立，把数据价值向使用权的交割，而所有权没有被动摇，这样才能真正把它金融化。
刚才简单介绍过的开放银行下到底能够做哪些工作？我们提到数字化生态银行。传统的开放银行它的API调用多数都是直接两家机构来调，这个数据也局限在这两家。就会出现一个问题，两家的帐户和ID都不愿意向彼此直接开放，当然了，也取决于相应的成本。
可是今天我们能够做到的是，第一如果用户对这些信息敏感，可以对算法数字做完全的身份变化。第二如果用户对数据内容敏感，可以通过算法加密手段进行不可逆转的保护和计算过程。第三我们还可以实现对算法本身也进行加密和保护，因为有大量的算子或者建模方法，尤其是银行的风控也是不可以暴露出来的。可以用的地方非常广泛，许多银行做联合营销、征信和增值服务或者是风控，都可以基于这个方法来处理。
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