随着人工智能、大数据、云计算等科技的快速发展及普遍应用，金融科技助力金融行业风险管理正从传统风控向智能风控进行转型。当前智能风控在智能反欺诈、授信评估、贷后管理、逾期管理等领域均得到广泛应用且积累了大量行之有效的场景案例。作为智能风控“原料”的数据，同时面临打破数据孤岛、保障数据安全、保护金融消费者个人隐私等紧迫问题，而基于人工智能生态体系的隐私计算技术正好契合了上述需求。其中，以“知识联邦”为代表的联邦学习技术，正成为隐私计算领域安全可控、自主创新、全球引领的重要金融基础技术。通过实现数据可用不可见，尝试为金融智能风控困境寻找新的突破点，为平衡数据隐私保护和智能风控发展提供新的可能性。