隐私计算搅动千亿市场

文：晨曦

“大数据时代”，数据在各行各业释放的价值越来越重要，而打破数据孤岛、共享数据信息更是实现数据价值的重要前提。

但因数据涉及到隐私，由此，在使用价值与安全同等重要的情况下，如何合法合规的使用数据，成为各家企业面临的重大难题。

目前，隐私计算技术被视作数据安全与隐私保护的最优解决方案，但据业内人士称，由于受安全性，合规性等多方因素影响，大多数企业对这一技术的应用还处于测试阶段，大规模运用的案例相对较少。

不过，这并没有妨碍玩家们的激情，互联网大厂、金融机构、创业公司已然深度布局。

市场爆发，投资力捧

根据“大数据联合国全球工作组”的定义，所谓“隐私计算技术”即在处理和分析数据的过程中，能保持数据的不透明、不泄露、无法被计算方法以及其他非授权方获取。

据腾讯发布的《深潜数据蓝海：隐私计算行业研究报告》指出，隐私计算机构的营业收入主要分为两大类，一是传统的软件销售和服务收入，二是通过隐私计算平台上的业务运营产生的利润分成。

就软件销售和服务收入而言，鉴于到2024年，我国隐私计算软件平台的市场规模上界约在12—15亿美元，加上TEE技术路线带来的芯片硬件支出，可突破的百亿人民币，以及到2024年，我国金融业风控需求的200亿潜在空间，医疗、政务等场景支出，隐私计算将撬动的200亿人民币市场。

据此推算，未来三年，我国隐私计算系统的销售和服务收入规模有望触达100—200亿的空间市场。而在平台运营分润的模式下，仅消费金融业务就能撬动千亿市场规模。

“在131个已公示的金融科技监管沙盒项目中，有14个项目与隐私计算、多方安全计算相关，占比约为1/10。由此可见，隐私计算行业应用的需求是巨大的。” 中国互联网金融协会于圆透露。

隐私计算的千亿市场背后，是大数据产业发展下政策利好的结果。2020年4月，国务院将数据列为一种新型生产要素，与土地、劳动力、资本、技术等传统要素并列为要素之一，指出要推进政府数据开放共享、提升社会数据资源价值、加强数据资源整合和安全保护，引导培育大数据交易市场，加速各种智能场景的应用。

同年年末，国家发改委等四部委联合发布指导意见，提出数据是国家基础战略性资源和重要生产要素，要加强数据中心、数据资源的顶层统筹和要素流通，强化大数据安全保障。

监管之下，从明文数据到隐私数据，数据使用机构对数据安全与隐私保护也催生了隐私计算千亿市场的形成。

2016年，国内发布了第一部网络安全和数据保护相关的法律《网络安全法》，规定“未经被收集者同意，网络运营者不得向他人提供个人信息”，并要求互联网企业不得泄露和篡改收集得到的用户个人信息，

2020年10月，中国人大网公布《个人信息保护法（草案）》全文，规定侵害个人信息权益的违法行为若情节严重，将处以5000万元一下或者一年度营业额5%以下罚款。2021年最新发布的《民法典》也明确个人信息受法律保护。

在监管与市场的双重助推下，隐私计算技术也引起了资本市场的注意。

零壹智库发布的《开启新纪元：隐私计算在金融领域应用发展报告(2021）》显示，截至2021年9月底，隐私计算初创公司累计获得63笔股权融资，公开披露的融资总额达到56.1亿元（12笔未透露金额），笔均融资多在千万级规模。

据不完全统计，仅2021年7月-10月四个月时间里，这一赛道就拿到了超10亿元规模的VC投资。另据业内人士透露，仅2020年就有200多家企业涉足隐私计算。

玩家入场，优势各异

尽管隐私计算技术还未被大规模运用，但在市场的需求下，入场的玩家却并不少，不仅有互联网大厂布局，一些金融机构与创业公司也都相继入场。

目前，隐私技术的参与者主要有三类，分别是互联网大厂（如蚂蚁、腾讯、百度、字节跳动）、金融机构或金融垂直行业公司（如微众银行、同盾科技）、创业公司（如光之树、富数科技、矩阵元、易方健数）等。

参与者众多，每一家企业都有自身的特色和优势。互联网大厂拥有大量的数据和场景，这使其可以为用户提供一整套完整的解决方案。

但值得注意的是，这也并非绝对的优势，在隐私保护相关法律法规相继出台的当下，互联网巨头们也随时面临着监管的重压。

垂直行业玩家拥有的数据虽不能与大厂相比，但随着业务的沉淀，也积累了丰富的行业数据，这些数据可利用性高，加之企业本身的技术能力与业务能力，也能为客户提供从售前到售后的一条龙服务。

创业公司则可以根据客户的实际问题与业务场景进行定制化解决方案，同时进行驻场服务，这点则是互联网大厂与大公司所欠缺的。

目前，同盾科技已经提出了业内领先的“InceptionAI天启可信AI开放操作系统”。据了解，在可信AI的开放操作系统中有模型的层面、有数据的层面、有应用的层面，这些商店是开放的，每一个人都可以共享。通过互联互通的协议可以触达参与者想要的数据，而这些数据都在数据商店中可以买卖，但是数据是可用不可见的，保证绝对的隐私安全。

此外，在隐私计算技术落地案例极少的当下，同盾科技已协助某国有大型商业银行围绕着企业级数据分级分类、敏感信息保护等行业及监管关注的焦点问题展开咨询以及落地工作。以及与电网企业通过智邦平台合作，在保护数据隐私的基础上分析企业的电力使用情况。

10月22日，蚂蚁链数据隐私协作平台重磅发布，该平台集成了区块链+隐私计算等技术，数据治理规则坚持分类分级管理以确保数据的安全，数据可接入可审计，全链路隐私协作一体化，主要服务于政务、金融、企业等。

翼方健数则将隐私安全计算技术平台“翼数坊”在厦门市基层社区医院儿科诊疗过程中落地应用。通过汇集厦门市各医疗机构的医疗数据，形成一套智能临床辅助决策系统和知识库体系，既可以辅助当地基层医生全面观察患者的病例和体征，还能通过模型智能识别危重病和传染病风险，保证社区医院的潜在风险病人能得到及时的医治。

百融云创搭建了安全多方计算平台Indra，该平台通过与区块链技术结合，可以为合作方提供数据确权服务，实现数据价值流转。

Indra平台可以实现在不泄露数据的情况下，依然实现数据挖掘，确保数据使用的合规性，目前，Indra的应用场景涉及黑名单匹配、借贷机构在线预测借款人信用、联合建模、数据中介等。

显然，在隐私计算技术上，各路玩家已相继发力，其涉及领域更是覆盖了金融、医疗、电信等，让企业们在挖掘和应用数据的同时，又保护用数据的安全和隐私，解决了数据孤岛困境的难题。

撬动千亿市场，难点诸多

隐私计算的春天已然到来，资本和企业都已相继入场，但不容忽视的一点是，隐私计算若要撬动千亿市场，还需要克服多重难点。

《深潜数据蓝海：隐私计算行业研究报告》指出，要突破商业化的规模瓶颈，需要克服四个难点。

第一：技术和解决方案还不够完全成熟；第二：技术的安全性有待提高、缺乏可靠的技术标准认定；第三：市场需求尚未充分展现、缺乏明确的拉动性政策和标杆性示范项目；第四：较难搭建产业推广的多方协同合作模式。

光之树CEO张佳辰也称，隐私计算落地过程中还需要更好的工具，更好的解释安全性，以及生态能力更加结合业务场景。

中国互联网金融协会于圆则表示，融数据蕴藏着丰富的价值，但同时也非常敏感。隐私计算大规模应用需解决标准化和公信力问题。

此外，基于国际知名IT咨询公司Gartnet的技术成熟度发展曲线，将新技术的产生至成熟过程分为包括萌芽、发展、衰落、在发展等数个阶段，最终成为应用于生产的一种普通技术。于圆认为，隐私计算相关技术目前尚处于前两个阶段，即萌芽与上升阶段。根据预测，最终需要5-10年的达至一种非常成熟与可用的技术状态。

隐私计算已成趋势，其应用潜力也极为巨大，但若要在行业中站稳脚跟，分食其中，就必须突破重重难关，并制定适合自身的战略打法，差异化竞争。