金融におけるプライバシーとデータ共有のバランス

金融機関（FIs）は、サービス提供のために顧客の財務データを保存・共有する必要があるんだ。例えば、ローンの提供とか、支払い処理、詐欺防止とかね。でも、敏感なデータを共有することにはデータ漏洩のリスクもあるし、GDPRやCCPAみたいな法律がFIsによる情報共有を制限している一方で、犯罪対策のために特定の財務データを共有しなきゃならない法律もある。これは、情報をプライベートに保つことと、金融取引を安全にすることとの間に矛盾を生むんだ。

最近、プライバシー強化技術（PETs）が進歩してきたよ。これらの技術は、プライバシーを損なうことなくコンピュータシステムが暗号化されたデータを検証できるようにするんだ。この記事では、さまざまなPETsとそれが財務データの共有にどう使えるかを見ていくよ。中央銀行デジタル通貨（CBDCs）についても触れるけど、これは他の金融取引にも役立つアイデアなんだ。

FIsは、ますます多くの取引がオンラインで行われる中で、たくさんのデータを管理している。このデータには、守るべき個人情報が含まれている。FIsは、より良いサービスを提供し、法律に従いながらも違法活動を特定するためにこのデータを使わなきゃいけない。でも、プライバシー法に違反するから自由にこのデータを共有することはできないんだ。この法律がプライベートデータの共有をさらに複雑にしているのさ。

プライバシーを守りつつデータを共有する方法はあるけど、このデータを信頼性を持って分析できるアルゴリズムを作るのは難しい。アルゴリズムは、保護されていないデータで動作するものと似たように動かなければならない。例えば、もしFIsが何の制限もなく情報を共有したら、顧客の信用スコアを計算できるかもしれない。でもプライバシーが問題になると、アルゴリズムは個人データを暴露せずに、タイムリーに同じ信用スコアを出さなきゃならない。

この記事では、FIsが個別のクライアントとデータを共有する方法ではなく、安全にデータを共有する方法に焦点を当てている。ここでは、役立つ二つの主要なアルゴリズムを特定している：マルチパーティ計算（MPC）と連合学習（FL）。これらの技術はCBDCsでのデータ共有を改善することができるけど、国際送金やクレジットカード取引のような他の金融システムにも応用できるよ。ゼロ知識証明（ZKP）やホモモルフィック暗号（HE）についても触れて、MPCやFLをもっと安全で効率的にする方法を紹介するね。

#どれくらいのプライバシーが必要？

通常、顧客は銀行のようなFIでアカウントを設定して、そこに資産を保管したり取引を記録したりする。顧客は、パスワードや生体認証などの方法でアカウントにアクセスすることが多い。FIはアカウントデータに直接アクセスできるし、サービス提供のために一部の情報を第三者と共有することがあるけど、アカウントそのものへのアクセスを一般的には共有しないんだ。

顧客がFIをどれだけ信頼するかによって、提供されるプライバシーレベルが異なることがある。一番高いレベルがエンドツーエンドのプライバシーで、これだと取引に関わる当事者だけがデータを見ることができる。ただ、このプライバシーレベルは魅力的だけど、金融システム全体が遅くなってしまう可能性があるんだ。FIは取引を管理するためにデータとやり取りしなきゃいけないことが多いから、隠された情報でそれを行うのは複雑な技術が必要で、遅くなることがあるんだ。

この記事では、クロスインスティテューショナルプライバシーというプライバシーレベルに焦点を当てている。この方法では、FIはデータを制御された方法で保存して時々暗号化された形で共有して、情報漏洩を防ぐことができる。リアルタイムでのデータ共有はできないけど、時折データ交換が必要な多くの金融取引には役立つかもしれないよ。

プライバシーは、アイデンティティプライバシーと取引プライバシーの二つに大別できる。アイデンティティプライバシーはユーザーに関する個人情報を隠すことを指し、取引プライバシーは金融取引の詳細、例えば金額や場所を隠すことに関係している。状況によって、さまざまなデータの属性が異なるレベルの保護を必要とすることがあるんだ。

#財務の世界でのデータ共有のユースケース

FIsや政府は、さまざまな状況でデータを共有することで大きな利益を得られるんだ。これまでは、プライバシー規制や競争、データ取り扱いの問題から、こうした practices が避けられてきた。データ共有の主な目的は、FIsがリスク管理を改善し、コストを削減しつつ、法律や規制に従うことなんだ。

#詐欺検出

詐欺は、他人のアカウントを無断で使って不正に購入したり、資金を盗んだりする行為を指す。金融機関は通常、奇妙な場所や予想外の取引金額などの異常なアクティビティをモニタリングすることで詐欺を検出する。多くのFIは、過去の詐欺ケースに基づいてモデルを作り、疑わしいアクティビティを捕まえようとする。しかし、ほとんどのFIはこのモデルに自分たちのデータだけを使っているから、その有効性が制限されることがあるんだ。情報を共有することで、FIsはもっと正確な詐欺検出モデルを作れるかもしれない。

#金融犯罪検出

定期的な取引のチェックは、マネーロンダリングやテロ資金調達のような金融システム内の乱用パターンを明らかにすることができる。特に暗号通貨の文脈で、アンチマネーロンダリングの実践を改善するための提案があるけど、これは伝統的な金融にも参考になるんだ。

#クレジットとアクティビティモニタリング

一部のFIは、他の機関が融資判断を行うのを助けるためにクレジットレポートを共有する。このレポートは、消費者の支払い履歴に関する共有情報に基づいている。さらに、一部の機関は、顧客がいつどこで取引をしたかに関する情報を提供して、他の機関の広告や推薦に役立てることもあるよ。

#マクロ経済統計

消費者物価やGDPのような中央経済指標は、政策決定をガイドするのに役立つ。ただ、データ収集のプロセスはしばしば時間がかかり、あまり効率的じゃない。定期的にデータを共有することで、FIsは経済指標の質を向上させることができるんだ。ただ、プライバシーへの懸念を管理し、データのバイアスを発見して対処する必要があるね。

#CBDCモデルと特徴

CBDCは、中央銀行によって作られたデジタル通貨だ。中央銀行がCBDCに興味を持つ理由はいくつかあるけど、一つの可能性は経済活動のリアルタイムトラッキングで、政策立案者がより情報に基づいた決定を下せるようになることだ。ただ、CBDCシステムは、盗難を防ぎつつユーザーのプライバシーを保護する必要がある。一方で、違法活動を検出するために規制にも従わなきゃいけないんだ。

これらの特徴の実装は、ユーザーデータをプライベートに保つことと、詐欺やマネーロンダリングを捕まえるための適切なチェックを確保することとの間に緊張を生む。CBDCシステムに関与するFIsは、プライバシーへの懸念を尊重しつつ協力しデータを共有しなきゃいけないから、どのFIも他のFIに対して敏感なデータを暴露してはいけないんだ。

#財務データ共有のためのPETs

このセクションでは、財務データ共有に使える高度な暗号技術について触れる。これらの方法は、複数のコンピュータノードが協力してデータを保護しつつ、特定の機能を実行できるようにするものだ。

#セキュアマルチパーティ計算（MPC）

セキュアMPCは、複数の当事者がプライベートな入力に基づいて関数を共同で計算できるようにする。例えば、複数の従業員が自分の個々の給料を開示せずに平均給料を計算したい場合、MPCを使えるんだ。MPCでよく使われる方法の一つが「シークレットシェアリング」で、秘密が元の情報を明かさない部分に分割されるんだ。

財務データ共有の文脈では、銀行がMPCプロトコルに参加して、それぞれの銀行のプライベート台帳が入力として機能する。しかし、結果はデータ共有の具体的なゴールに依存する。例えば、詐欺行為を検出する場合とか、信用力を評価する場合だ。あるいは、銀行がこれらの計算を中央当局、つまり「バリデーター」と呼ばれるところにアウトソースすることもできる。このバリデーターは、データプライバシーを維持するために適切に行動し続ける必要があるね。

#ホモモルフィック暗号（HE）

ホモモルフィック暗号は、データを事前に復号しなくても、暗号化されたデータに対して計算を実行できる方法だ。HEには部分的ホモモルフィック（特定の種類の数学的操作のみを許可）と完全ホモモルフィック（どんな操作も許可）の二種類がある。

財務データ共有では、銀行が取引の合計を暗号化してサーバーに送信し、計算後に最終結果を復号することで、個々の数値を暴露せずに済む。この方法は、マクロ経済統計を収集しつつプライバシーを守るのに特に役立つんだ。

#ゼロ知識証明（ZKP）

ZKPは、一方の当事者が他方に対して、他の情報を暴露せずにある主張が真であることを証明することを可能にする。例えば、ある機関が特定のアカウント残高を開示せずに購入資金を持っていることを証明できるんだ。

金融業界では、ZKPを使ってデータ共有の際に悪意のある行為者から守ることができる。これにより、共有されるデータが正確であり、詐欺的な要素が含まれていないことを確保できるんだ。

#連合学習（FL）

連合学習は、複数の当事者がデータをプライベートに保ちながら機械学習モデルで協力できる方法だ。このプロセスでは、データが中央サーバーに送信されず、データの所有者のもとに残って、結果がまとめられるんだ。

FLは、銀行が自分の情報に基づいて機械学習モデルをトレーニングするのに役立つけど、敏感なクライアントデータを暴露することなく行うことができる。データの質を確保したり、モデルの逆工程を防いだりする課題はあるけど、FLは金融環境での安全なデータ共有に向けた有望な解決策なんだ。

#PET-as-a-Serviceパラダイム

PETsは、企業が安全にデータを共有する方法を提供するけど、これらの技術を実装するのは複雑で高コストなんだ。そこで、「PET-as-a-Service（PETaaS）」モデルが登場した。このモデルでは、企業がシンプルなアプリケーションやサービスを通じてPETsにアクセスできるようになって、特別な人材や高度な技術知識の必要性を減らせるんだ。

金融セクターでは、FIがPETaaSサービスを使ってデータをプライベートに処理できる。サービスプロバイダーがすべての技術的な詳細を扱うから、FIはコアビジネス活動に集中できるんだ。PETaaSモデルは、プライバシー強化技術の利用に関するコストや障壁を大幅に下げる可能性があるね。

#結論

要するに、プライバシー強化技術は、金融機関間で安全でコンプライアンスのあるデータ共有を可能にする上で重要なんだ。敏感な情報を守りながらデータを共有できることで、より正確な詐欺検出や、規制遵守の改善、さらにはより良い金融サービスが実現できる。金融の世界が進化し続ける中で、セキュアマルチパーティ計算、ホモモルフィック暗号、ゼロ知識証明、連合学習のような技術の採用が、データ共有の未来を形作る上で重要な役割を果たすだろう。PET-as-a-Serviceモデルは、これらの技術の統合をさらに促進し、金融機関がプライバシーを保ちながら協力するのを容易にするんだ。