本報記者 張志偉 見習記者 張博

    數字經濟時代，數據作為新一代生產要素，蘊含的價值正得到逐步釋放，但數據隱私保護問題也亟待解決。業內人士普遍認為，隱私計算是解決此問題的關鍵。

    “目前，隱私計算行業還處于初期階段，無論是市場環境還是商業規模都還不夠成熟，但從客觀條件來看，隱私計算會在未來幾年迎來爆發期。”星云Clustar創始人、香港科技大學教授陳凱對《證券日報》記者表示，從技術維度講，算力會是隱私計算后續發展的最核心競爭力，隱私計算行業未來會吸納越來越多的機構進場，隨著市場規模的擴大，對算力的需求也必定會增加。

    根據國際研究機構Gartner的一份戰略科技趨勢預測顯示：隱私計算成為2021年重點深挖的9項技術之一，能夠保證滿足數據隱私安全的基礎上，實現數據價值的流動與共享，做到數據可用不可見，主要技術方案包括聯邦學習、多方安全計算、可信執行環境等。

    現階段，無論是BAT等互聯網企業還是初創型科技公司，都在探索隱私計算，推出各自在金融領域的隱私計算產品。同時，VC、PE等投資機構也看中了該賽道，紛紛入場布局。

    隱私計算行業

    屬于全新增量市場

    業內人士普遍認為，隱私計算行業蘊含著投資機會，屬于全新的增量市場，有望孵化出多家獨角獸企業。

    從投資機構布局來看，不少VC、PE已入局，包括紅杉中國、IDG資本、基石資本等。《證券日報》記者據天眼查App數據不完全統計，從2020年至今，至少已有8家隱私計算企業獲得融資，大多集中在B輪融資及之前。其中，成立于2020年1月份的洞見科技在當年8月份完成2000萬元天使輪融資，今年年初完成數千萬元Pre-A輪融資，投資方包括心元資本、元起資本等。隱私計算全棧解決方案提供商星云Clustar于今年5月份完成1100萬美元A+輪融資，投資方包括基石資本、華泰創新等。《證券日報》記者注意到，在星云Clustar天使輪及A輪融資時，紅杉中國就已投資數千萬元，其專項種子基金“紅杉種子基金”還于2019年投資了數牘科技。IDG資本則于2020年11月份參與沖量在線的天使輪融資，投資金額為數百萬美元。

    不過，也有部分行業觀察人士對記者表示，需謹慎看待隱私計算行業的增長性。由于難以在二級市場找到直接對標的公司，在投資回報方面，很難預判這將是百億元級的投資機會。同時，隱私計算要突破商業化的規模瓶頸，仍需完善技術的成熟度與安全性，搭建產業推廣的多方協同合作模式。

    “隱私計算在未來3年到10年內會實現跨越式發展。”算力智庫創始人燕麗對《證券日報》記者表示，新一代信息技術時代到來后，數據資產的數據隱私保護和數據融合技術得到重視，隱私計算一定會在其中扮演重要基礎設施的作用。

    目前，頭部互聯網企業、金融機構、區塊鏈公司、初創型科技公司等“玩家”已紛紛入局，探索隱私計算技術。國家工業信息安全發展研究中心數據顯示，截至2021年4月末，我國隱私計算專利申請量近5000項，在一定程度上可衡量隱私計算技術上的創新能力。其中，2018年專利申請量僅為646項，2019年為1202項，2020年達到1535項。

    隱私計算行業的發展意味著新投資賽道的誕生。據畢馬威推出的《2021隱私計算行業研究報告》顯示，隱私計算受大數據融合應用和隱私保護的雙重需求驅動，中國市場規模迎來快速發展期。預計3年后技術服務營收有望達到100億元至200億元的規模。

    隱私計算

    助力數據隱私保護

    近年來，“大數據殺熟”“App過度索要個人信息”等問題頻發，引發了人們對數據隱私的憂慮。隨著《信息安全技術個人信息安全規范》《中華人民共和國數據安全法》的出臺，數據隱私安全問題受到進一步重視，加強個人數據隱私保護迫在眉睫。

    業內分析人士指出，在保護數據隱私的背景下，隱私計算應運而生，在確保數據安全隱私性的同時，還能挖掘數據價值，實現數據價值的最大化。

    “2020年是隱私計算的技術元年，2021年則是隱私計算的商業落地年，目前隱私計算在金融領域等數據應用密集型行業中有較多應用。”藍象智聯創始人兼CEO徐敏對記者表示。

    事實上，金融領域是最早應用信息技術、最大化數據價值的行業，在數據的收集、產生、積累中積攢了大量經驗，數據的價值貫穿于個人征信、公司估值等場景。

    江蘇省大數據交易和流通工程實驗室副主任李可順對記者表示，以往金融行業的智能風控及反欺詐均需要大量用戶敏感數據才可以實現。在這個過程中，金融機構明文提供用戶的敏感數據，數據提供商及服務商提供的客戶征信、信用、資產、偏好等數據。由于數據交互基本屬于明文或對稱加密，數據被截留、泄露的風險較大。而隱私計算可以實現數據可用不可見的需求，滿足相關政策對應數據安全應用的要求，同時保障敏感數據不用出庫就能保障建模計算獲得有價值的結果。

    目前，多數探索隱私計算的企業在金融領域已有一些落地案例。例如，星云Clustar為建設銀行構建了“聯邦學習多方安全建模平臺”，幫助建設銀行以“可用不可見”的方式打通全行內外部的數據共享，優化流程標準、降低管理成本，為該行未來進行數據開放提供了技術基礎。

    徐敏認為，隨著數據要素對數字經濟的價值愈發重要，隱私計算將會有更大用武之地，這是數據要素進行有序、健康、安全流動的必要支撐技術。