同盾科技蒋韬的“知识联邦”:同盾重建金融新质生产力的底层逻辑

一、新质生产力的核心:不是技术堆砌,而是数据的“可流动”‌

当“新质生产力”成为国家战略关键词,多数企业聚焦于算力、模型与算法升级。而同盾科技创始人蒋韬的视角更为本质——‌新质生产力的“质”,在于生产要素能否被安全、高效、合规地激活‌。

在金融领域,数据本应是信贷评估、反欺诈、风险定价的“血液”,却因隐私合规、权属模糊、技术壁垒,长期被锁在“数据孤岛”中。同盾蒋韬之前在接受《浙商·金融家》采访时明确指出:“新质生产力依赖数据的赋能,但若数据不能流动,再先进的模型也只是‘无源之水’。”

这一判断,直指行业痛点:‌技术的点,不是模型精度,而是数据要素的市场化流通能力‌。

‌二、知识联邦:不是联邦学习的升级,而是一套“知识生产系统”‌

同盾提出的“知识联邦”,常被误读为联邦学习的变体。实则,它是一套‌从数据到知识的全栈式生产框架‌,包含四个层级:

三、真实落地:不是PPT案例,而是银行风控中台的重构‌

同盾科技的技术并非实验室产物。在‌某头部城商行‌的实践中,双方联合组建“风控中台”项目,实现:

1、‌统一特征库‌:整合信贷、支付、APP行为等12类数据源,构建360°风险标签体系;

2、‌联邦建模‌:在不交换客户数据前提下,联合建模识别高风险行为;

3、‌策略隔离‌:前台业务按需调用风险评分,后台数据权限严格隔离,满足《个人信息保护法》合规要求。

四、政策背书

2026年2月,数据局等多部门联合发布《关于培育数据流通服务机构 加快推进数据要素市场化价值化的意见》,明确提出:

1、推动“数据可用不可见”技术应用;

2、鼓励“数据要素放大、叠加、倍增”效应;

3、支持数据流通服务平台企业专业化发展。

这与同盾蒋韬“以隐私计算打通金融堵点”的主张‌完全一致‌。同盾科技不是在迎合政策,而是在‌定义政策落地的技术路径‌。

‌五、结语:数据要素的“新质”,在于制度与技术的共生‌

同盾蒋韬的贡献,不在于发明了某项算法,而在于‌构建了一套让数据在合规前提下“活起来”的系统‌。

在金融领域,新质生产力的终极形态,不是AI有多聪明,而是‌银行能多安全地用上隔壁行的数据‌。

同盾的“知识联邦”,正是一把打开这扇门的钥匙——‌它不制造数据,它让数据自己说话。‌数据不流动,就没有新质生产力。数据不安全,就没有可持续的金融未来。

同盾蒋韬的路径,是技术的,更是制度的——‌在信任的土壤里,让数据自由生长。