打通数据孤岛的利器 隐私计算热潮之后的冷思考

相较于大模型、AIGC等风口，隐私计算一词并不出圈，实际上已在金融业中得到了多年应用，如应用于商业银行的风控、营销等场景。

隐私计算被形象地称为“可用不可见”的技术。具体而言，指的是在提供数据隐私保护的前提下实现对数据进行分析计算，让数据以“可用不可见”的形态安全流通的一类技术。

2023年12月，国家数据局发布《“数据要素X”三年行动计划（2024—2026年）（征求意见稿）》，其中指出，到2026年底，数据要素应用场景广度和深度大幅拓展，在经济发展领域数据要素乘数效应得到显现，打造300个以上示范性强、显示度高、带动性广的典型应用场景。

而隐私计算作为其重要支撑技术，在打通“数据孤岛”难题，实现数据跨界流通上具有重要作用。

艾瑞咨询报告指出，自2016年伊始，我国的隐私计算在政策、学术研究、技术与解决方案问世等多因素驱动下，以及资本热潮的席卷下，市场期望不断攀升。以金融为代表的重点行业率先开展隐私计算平台建设与细分场景的试点应用。然而，当资本泡沫逐渐褪去，市场技术认知趋于深入，短期内技术仍需不断迭代与优化，离规模化应用仍有时日，2023 年后行业陷入了“冷静期”。

广发证券研究员袁均良认为，隐私计算在金融业的应用存在诸多痛点，会牵扯如效率限制、多方利益、安全隐患、产品成熟性等问题。

随着技术期望趋于冷静，利好隐私计算的政策不断出台。在政策指引下，各地政府、金融机构、互联网企业探索应用场景，行业将在冷静期下稳中向前。

商业银行探索大模型+隐私计算

观察业内，部分头部数字银行，和数字化程度较高的传统银行，已为隐私计算在银行业务中挖掘出了诸多有价值的应用场景，在风控、营销、普惠、反诈等多个场景已落地相关项目。

据悉，微众银行是中国率先投入隐私计算技术研发并走向实践的企业之一，以“区块链”“联邦学习”和“多方安全计算”三大关键技术构建隐私计算核心能力。

微众银行行长李南青曾提出，置身于数字化转型和金融科技变革之中，银行业正在积极探索合法合规的数据挖掘和治理能力，攻坚“隐私计算”成为破局之道。具体而言，目前隐私计算技术已广泛应用在微众的智慧风控、智慧营销、反洗钱、反欺诈等多重普惠金融业务场景中，综合多方安全计算、联邦学习、可信计算、区块链等前沿技术，为数据流转过程中所涉及的查、算、验提供全密态数据计算能力，减少事后追责成本。

进入2023年后，大模型的崛起也为隐私计算再添一翼。

微众银行首席人工智能官杨强认为，大模型的崛起，是隐私计算再次发展的绝佳机会，行业已经证明了用隐私计算做大模型的“防火墙”的可行性。同时，大模型会导致算力、数据、场景的供需矛盾更突出，带来更大的分布式需求，这也会对隐私计算提出新的要求，在大模型很难产生独立价值之时，结合隐私计算后的联邦大模型将是突破点。

同时，招商银行作为传统银行中数字化程度较高的一家，成立了专门的隐私计算工作小组，并启动了“慧点隐私计算平台互联互通”项目。在2023年半年报中，招行也强调了对于未来将加大对人工智能、隐私计算等科技前沿领域的探索和应用。

据招行隐私计算互联互通项目组报告，在信贷风控方面，招行与某数据机构合作，联合构建中小企业行为联邦模型，丰富用户画像，对比行内单边企业主模型，效果上使AR值提升0.11，KS值提升0.08；营销拓客方面，深圳分行“深信贷”项目中联合企业非公开政务数据联邦建模实现客户精准触达。

去年11月，招商银行信息技术部副总经理吴杰表示，招商银行自研的“慧点”隐私计算平台为业务中的“数据孤岛”问题提供全流程解决方案，已成为与合作伙伴开展数据共享的重要手段。

此外，交通银行则启动了监管沙盒项目，中行在去年年底申请了一项隐私计算专利，工行、农行也不同程度地在业务中尝试应用隐私计算工具。

值得一提的是，银政合作也是共建隐私计算平台的另一高效模式。

以深圳为例，2023年5月，在深圳市福田区税务局、深圳市市监局福田监管局、福田区金融工作局等多部门参与下，交行深圳分行、建行深圳市分行、招行深圳分行、宁波银行深圳分行、招商证券5家金融机构与福田区政数局签约达成公共数据开发利用合作关系。据悉，福田区初步建成的福田区公共数据隐私计算平台，是广东省首个基于全信创架构融合了TEE、MPC两种隐私计算技术路线的平台。

广发证券研究员袁均良认为，隐私计算在金融行业的应用发展面临诸多痛点。例如隐私计算技术假设用户参加安全多方计算的都是诚实的，这个假设过于“理想化”；同时，隐私计算技术的推进需要业内就“数据共享互利互惠”的理念达成共识，但金融机构加入信息共享系统后，如自身数据被竞争对手获取，可能会造成核心利益的受损。目前在银行业的应用主要在风控与营销领域，未来其还将在银行间数据共享、银行内部组织协同等方面发挥重要作用。

金融业“退热潮”，互联网“冷思考”

据艾瑞咨询报告数据，隐私计算市场2021年后投融资持续降温，融资事件数量回归个位数。同期，2022年隐私计算市场规模约12.5亿元，主要由基础产品服务采购贡献。而受市场趋于冷静的影响，2023年市场规模增速有所回落，市场规模将约达21.9亿元。随着公共数据授权运营平台持续建设，数据运营业务有望快速增长；整体来看，业务模式在中期内未有较大的结构性变化。随着多行业多场景应用持续扩大，预计2025年中国隐私计算市场规模将增长至103.8亿元。

艾瑞咨询还指出，金融机构对隐私计算平台建设类项目的预算设置多集中在100 万上下或数十万，部分项目甚至设置了更高预算，但因为“价格战”，许多项目实际采购价格远低于预算金额，部分客户抗拒过度的价格战。因此，在冷静期的市场环境下，对供给侧资本储备和变现能力提出更高要求。

然而细查之下，热潮退却后的冷思考也使行业涌现了一些优秀案例。当金融机构逐渐让出“C位”，互联网大厂和部分专精于隐私计算赛道的科技公司，带着更深的认知纷纷入局。

例如阿里巴巴集团的数纳斯—跨域流通商业增长引擎，以隐私计算为底座，提供一站式场景化数据应用服务。目前主要落地场景为电商营销，并与淘宝、天猫、饿了么、钉钉等阿里系平台共建生态。据悉，借助数纳斯·DataTrust隐私计算的ID安全匹配、联邦学习，在人群自有特征平台方之间互不可见的前提下，可以使投放转化ROI提高25%。

阿里数据中台技术总监张磊表示，数纳斯提供了一整套产品服务，涵盖隐私计算平台、可信数据服务，并对产品能力和源代码进行无保留开源。

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