2月9日，市场监管总局联合人民银行发布《金融科技产品认证目录（第二批）》，多方安全计算金融应用产品被纳入国推认证。据了解，目前包括富数科技在内，不到20家企业通过国家金融科技测评中心多方安全计算金融应用产品检测，满足国家金融科技标准应用要求。

政策无疑是隐私计算爆发的主推力，但是场景落地能力和工程化能力仍然是2022年隐私计算企业的生死大考。今年隐私计算行业发生了哪些变化？整个市场处于怎样的格局？未来又有哪些发展趋势？针对这些焦点问题，PCview隐私计算研究院近日专访了富数科技智能决策分析部负责人吴海斌先生。

富数科技智能决策分析部负责人吴海斌

行业在规范，隐私计算开辟了新市场

吴海斌先生在金融领域从业近20年。自2002年回国，先后加入GE、渣打银行，海尔消费等，一直从事数据分析、市场和产品线的工作，2021年加入富数科技，担任智能决策分析部负责人。他表示，团队负责的是数据应用，主要目的是帮助银行及其他行业通过隐私计算技术实现数据的合规应用及场景落地，进行业务赋能，如风险控制或者业务营销等。

2月9日，市场监管总局联合人民银行发布《金融科技产品认证目录（第二批）》，多方安全计算金融应用产品被纳入。吴海斌认为，这个消息传出两个利好，一方面说明监管认可，从行动上给予支持；另一方面也是政策对市场应用的背书，对隐私计算的安全性，功能性能提供了一种证明。他表示现在市场上一个明显的感受是，机构开始认可隐私计算，监管支持行业越来越规范化发展。

吴海斌表示，富数科技目前不仅获得诸多首批国家级产品认证及荣誉——从中国信通院多方安全计算、联邦学习、匿踪查询工具基础功能评测，到多方安全计算、联邦学习的安全与性能产品评测，以及联邦学习安全专项评测等。同时，作为国际IEEE联邦学习工作组成员，中国通信标准协会会员、大数据安全与流通标准组成员，富数科技也是国内外相关技术规范标准的牵头者和制定者。

站在需求方的角度，吴海斌认为隐私计算首先解决了数据流通的问题，在保证数据提供方不泄露原始数据的前提下，对数据进行分析计算，这就解决了我们常说的‘可用不可见’的问题。其次是拓宽了新的数据资料市场，以前很多数据源不愿开放，或者有限开放，主要是对数据外露的安全性和合规性存有疑虑。现在隐私计算技术，可以保护数据源方在不出库的前提下，安全开放应用，需求方通过联邦学习、多方安全计算得到想要的结果，使得风控、营销更加精准。这本质也是打通了数据应用的壁垒，解决了数据孤岛问题。

站在数据源的角度，吴海斌认为，数据不出库，本身也更加有利于对数据源的安全保护。如果数据出库，数据接收方进行二次加工应用，安全性和合规性都得不到有效控制，一旦出现问题，数据源方也要承担相应责任。现在有了隐私计算技术，从根本上实现数据不出库，本质上是对数据源的一种保护。

金融先行，富数贡献首个国家级互联互通标准

富数科技的核心团队来自CapitalOne、阿里巴巴、华为和IBM等，首席科学家来学嘉是国际密码学会三大华人会士之一，公司汇聚上海交大、中科院、山东大学、巴黎六大等密码学和算法博士。2021年富数科技完成数亿元C轮融资，投资方包括中国互联网投资基金、晨山资本、同创伟业等，入选福布斯中国企业科技50强，CB Insights 中国数据链路安全领航者，是上海大数据交易所的首批全球签约数商。

吴海斌介绍，银行是各种技术实践的先行者。富数科技在金融场景落地了很多案例。前段时间由交通银行牵头、富数科技深度参与编写的《隐私计算金融应用蓝皮书》发布，富数科技的优秀案例入选蓝皮书，包括：

① 基于多方安全知识图谱计算的中小微企业融资服务。

近年来，中小微企业融资中的金融欺诈问题日益严重。该案例通过将图计算和多方安全计算技术融合，可在确保各方原始数据不出域的基础上，实现银行和移动运营商关系图谱数据的融合，进而精准防范和打击伪冒审贷等扰乱金融秩序的行为，为进一步降低中小企业融资成本，安全高效的服务实体经济提供助力。

该案例入选上海市金融科技创新监管试点首批创新应用，由交通银行股份有限公司、中移（上海）信息通信科技有限公司、上海理想信息产业（集团）有限公司和上海富数科技有限公司联合申请，是国内金融领域首例对外公开运行的多方安全计算应用。

② 某银行与中国银联客户精准营销（资产客户提升模型分析、高潜客户识别及营销）。

金融机构有获客的需求，但是单一金融机构拥有的数据资源有限，数据隐私保护和安全管控趋严，如何安全地在多方之间进行数据融合和分析建模成了关键问题。某银行与中国银联合作，通过富数隐私计算平台，开展纵向联邦学习技术应用，在合法依规、互相不泄露隐私数据的前提下，使用分布式存储在各自数据中心的多方数据，完成客群画像建模。

金融场景先行，富数科技在政务、医疗、汽车、电力行业也完成了相关落地案例。比如汽车行业的用户拉新，富数科技提供技术服务支持，通过与数据源、第三方合作，完成对客户分析，拉新、评级等功能实现。

吴海斌表示，有些场景虽然不是富数科技目前的主要发力点，但均是对客户业务需求的深度实践。他总结，隐私计算是没有行业限制的，只要存在数据流通，就需要隐私计算技术。隐私计算落地的关键是使用者对于不同行业需求场景的理解程度，这也是富数科技未来努力的方向——深耕业务、落实需求。

吴海斌指出， 2021年是富数科技的POC和技术产品落地年，2022年是商业场景落地元年。目前富数科技已累计服务银行（交通银行、中国银行、招商银行等）、三大运营商、中国银联、国家电网、上海电力、国际数据港等60多家合作伙伴。场景方案涉及方方面面，不仅包括智能营销，风控，反欺诈，中小微企业画像等，有些方案不仅经过POC，其实还经过实际生产测试，从流程到各个环节完全达到了落地的标准。

接下来就是互联互通生态的建设，这将是富数科技始终坚持并持续投入的战略方向，吴海斌介绍，富数科技在2021 年上半年便提出「统一资源协议」，在技术层面率先实现与其他隐私计算平台的异构互联互通。 同年8月，由富数科技牵头的《隐私保护的数据互联互通协议规范》获信安标委立项研究，这是富数为行业贡献的首个国家级互联互通标准。

今年1月，富数科技公布中标中移动信息2021年多方安全计算应用平台。这意味着富数完成了与三大运营商的合作布局，为未来的数据生态构建了核心战略支点。吴海斌表示，当前，富数科技已对接了丰富的数据源方和数据使用方，接下来要做的是通过隐私计算把数据流通的场景连接起来，给金融机构及更多场景方带来更大赋能。

拓深技术壁垒，加速商业落地，持续发挥引领优势

目前隐私计算市场火爆，参与者众多，能力却也参差不齐。从技术研发、产品性能以及持续发展角度看，能够服务超大型及大型机构的公司并不多。富数科技成立较早，布局相对完善，服务的客户也相对较多，能力也得到市场认可。但我们乐见到行业内冉冉升起的新兴企业，企业的涌入表明隐私计算的市场渗透在增加，产业规模正在呈指数级增长，市场规模效益可期。

隐私计算市场也的确存在先入为主现象，头部效应比较明显。特别是一些机构的特定业务场景需要严格POC，周期基本上是几个月甚至更久时间。从产品安全标准，到产品性能标准需要通过层层考验，需求方需要通过大量测试，比如亿级别的数据去碰十几亿级别的数据，进行安全求交。富数科技秉持一种攻坚的能力和信念，在愈发严格的场景需求下完成交付任务，这既是磨练工程能力也是在为标准化产品的诞生奠定规模应用的基础。

资本市场的看好不意味着不需要实际的产业收益，吴海斌表示：“这个行业和其他行业差不多，开始一哄而上，最后只有几家有饭吃。”落地的场景和产品标准化将是关键。他进一步指出，未来效能也会成为一个关键问题，过去一个模型，5分钟就可以了，但用隐私计算可能需要20分钟。技术能力和安全性一样被用户重视，如算法，网络、硬件等能力，要达到生产环境的效能要求就必须走出实验室，不断优化突破。

无论如何，落地是2022年的关键。 吴海斌表示，未来富数科技将围绕两个核心去保持行业引领优势：一方面，坚持技术路线不动摇，只有产品过硬，很多场景进去了，口碑才能做起来；另一方面，大量拓展场景，这正是自己所带领的智能决策分析部正在做的事情，即将隐私计算应用到各行各业的不同需求场景，帮助客户解决实际问题，实现价值创新，共同成长。

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