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易观数字化：银行由于内部数据源单一大都面临着用户冷启动困难的挑战，而合规地引入外部数据可以大幅提升用户画像的准确率和营销效果。虽然隐私计算为外部数据合规应用提供了新的解决途径，但仍需进一步探索落实。
银行业机构的内部数据质量存在着数据准确性和完整性欠缺，时效性和适用性不足等问题。因此，不管是产品推荐、个性推送还是私域运营，都面临着用户冷启动困难的挑战，用户营销系统难以根据内部数据画出全景实时的用户画像来预测用户行为。而多源的外部数据包含用户的全网信息，可以大幅提升用户画像的准确率和营销效果，合规地引入外部数据可以帮助银行进行用户营销系统冷启动。
外部数据具备营销业务支撑能力
银行引入外部数据可以快速地获取用户在征信和社交方面的信息，提高银行在风控和营销方面的数字化能力，比如工商信息、司法诉讼、行政处罚、征信、公民身份信息核验等多项外部数据，可以广泛应用于银行业务的信贷审批、风险监控等方面；电商消费、社交软件等外部信息可以用于银行业务的新客营销和运营提升等。
易观分析认为，银行自身获取的数据来源相对单一，业务数据也偏碎片化，而电商和社交平台等外部数据包含用户的兴趣偏好、消费习惯、消费水平等结构化信息，能帮助银行构建较全面的用户画像，更加适用于个性化推荐系统，具备营销业务的支撑能力。
外部数据引入遵从合规优先原则
数据合规问题一直是银行引入外部数据时需要关注的地方，银行可以从数据来源、使用过程、数据传输、可审计性四个方面来考察外部数据供应商的引入是否合规：
1.数据来源的合法性：查检数据供应业是否具备相关资质以及数据的获取是否得到用户授权；
2. 数据使用合规：供应商对数据的使用需要得到用户授权、数据使用的场景需在相关协议范围内；
3.数据传输安全：数据在传输过程中使用加密传输，防治数据泄露；
4.数据使用的可审计性：严格控制访问权限、留存数据访问日志。
通过隐私计算合规引入外部数据的途径仍需进一步探索
2021年11月开始实施的《中华人民共和国个人信息保护法》鼓励通过技术手段实现数据脱敏等，以达到保护个人信息安全的目的。而隐私计算能在保护信息安全的前提下，作为底层技术助力数据开放，实现全方位数据流通，且能在一定程度上为银行解决外部数据因为隐私安全而无法进行跨数据源明文数据处理的问题，从而为外部数据的合规应用提供了新的解决途径，但该技术具体的落地应用仍需进一步探索。
易观分析认为，隐私计算的价值不在于技术本身，而在于该技术能在一定程度上促进数据开放，且数据能作用于具体业务，通过这样的链路才能实现隐私计算的价值。因此，银行机构合规地引入外部数据后，还需做好统一的数据管理并且以结构化的数据服务于银行的用户营销系统，才能充分挖掘外部数据的业务价值。
易观分析建议，银行应该积极探索使用隐私计算来引入外部数据源，但是通过隐私计算引入外部数据的合规性还需要进一步探索。目前隐私计算技术受限于合规问题，尚无法规模化用于解决数据流通问题。此外，银行用户还需根据自身的业务与技术标准，来综合考虑外部数据供应商的数据质量、数据拓展能力以及其技术对接能力，并且数据供应商的售后需要包含能覆盖银行业机构应急预案标准的应急预案管理。
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