（三）瑞萊智慧

瑞萊智慧是零壹財經(jīng)在調(diào)研中發(fā)現(xiàn)的一家具備硬核科技創(chuàng)新實力的公司，在隱私計算技術(shù)方面取得了重大的創(chuàng)新突破。

瑞萊智慧成立于2018年7月，孵化自清華大學(xué)人工智能研究院，是全球領(lǐng)先的安全可控人工智能基礎(chǔ)設(shè)施和解決方案提供商。團隊由中國科學(xué)院院士張鈸、清華大學(xué)人工智能研究院基礎(chǔ)理論研究中心主任朱軍共同擔(dān)任首席科學(xué)家。目前，公安部、多家股份制銀行、頭部城商行等都是瑞萊智慧的合作伙伴。

2020年12月，瑞萊智慧首次發(fā)布了隱私保護計算平臺RealSecure。

1、RealSecure技術(shù)特點

隱私保護計算平臺RealSecure是一款數(shù)據(jù)安全共享基礎(chǔ)設(shè)施，通過將計算移動到數(shù)據(jù)端，打通數(shù)據(jù)孤島，實現(xiàn)數(shù)據(jù)可用不可見，解決跨機構(gòu)數(shù)據(jù)合作過程中的數(shù)據(jù)安全和隱私保護問題，驅(qū)動聯(lián)合風(fēng)控、聯(lián)合營銷等金融場景業(yè)務(wù)增長。平臺主要包括安全多方計算、聯(lián)邦學(xué)習(xí)與匿蹤查詢?nèi)�大功能模塊。

圖：瑞萊智慧隱私計算平臺RealSecure

RealSecure平臺具備以下優(yōu)勢：

首先，RealSecure是業(yè)內(nèi)首個“活字印刷”級隱私計算平臺，搭載了瑞萊智慧自主研發(fā)的聯(lián)邦A(yù)I編譯器。一般開發(fā)過程中，大部分隱私計算的技術(shù)棧在遇到不同機器學(xué)習(xí)算法時，需堆人力逐個進行安全加密改寫，被視作一項“勞動密集型”工作。瑞萊智慧通過對人工智能和密碼學(xué)底層原理的融合突破，實現(xiàn)“一鍵改寫”，首創(chuàng)“底層數(shù)據(jù)流圖”實現(xiàn)自動編譯，集成新機器學(xué)習(xí)算法（例如SVM， Matrix－Factorization）時，無需針對每個參與方編寫對應(yīng)的計算邏輯，同時支持適配上層多種機器學(xué)習(xí)算法，極大提高了易用性與可擴展性。

第二，RealSecure革命性地使用了全同態(tài)加密技術(shù)，實現(xiàn)性能和安全性的雙重提升。一般來說，全同態(tài)在加密和計算方面比半同態(tài)會更耗時，但瑞萊智慧利用SIMD（全稱Single Instruction Multiple Data，單指令多數(shù)據(jù)流）技術(shù)對多條數(shù)據(jù)進行同時處理，在整體上實現(xiàn)比半同態(tài)方案更快的效果。通過編譯器驅(qū)動高效加密算法的優(yōu)化，隱私保護下完成全流程建模，總耗時從日級別縮短到小時級別，領(lǐng)先業(yè)內(nèi)平均水平數(shù)十倍。同時基于格密碼的加密方案能夠?qū)�抗量子攻擊，比傳統(tǒng)半同態(tài)方案具有更高的安全性。

第三，直觀可驗證的安全性。傳統(tǒng)隱私計算模式的安全性依賴于“專家驗證”，無法做到自動驗證。RealSecure則通過把聯(lián)邦算法協(xié)議抽象為中間層表示（IR），以數(shù)據(jù)流圖的形式直觀展示加密過程，底層執(zhí)行的計算公開可審計，同時深度結(jié)合密碼學(xué)證明，支持完整證明聯(lián)邦算法協(xié)議的安全性。基于此，瑞萊智慧也構(gòu)建了嚴(yán)謹(jǐn)且可論證的“事前”“事中”“事后”安全體系，提供“協(xié)議模型及安全性假設(shè)、技術(shù)實現(xiàn)原理、數(shù)據(jù)抓包監(jiān)測、運算日志打印審計”全方位的安全評估驗證。

2、RealSecure應(yīng)用案例

2．1橫向反欺詐建模及黑名單共享案例

（1）業(yè)務(wù)背景

銀行的風(fēng)控能力一直被視為核心能力，但相較于大型銀行，中小型銀行在風(fēng)控技術(shù)和經(jīng)驗上一直處于劣勢。一般來說，各銀行在自身業(yè)務(wù)的開展過程都會積累沉淀黑名單，用來在前置風(fēng)控環(huán)節(jié)識別并剔除不良用戶，但對中小銀行來說，因為其業(yè)務(wù)開展的時長及覆蓋的客戶有限，積累的黑名單普遍較為局限，難以用于精準(zhǔn)高效的識別不良客戶。而且中小行積累的欺詐樣本不足，無法支撐其構(gòu)建效果優(yōu)良的交易反欺詐模型，導(dǎo)致行方反欺詐工作開展的效果一般。

在此背景下，中小銀行迫切希望能夠獲得其他金融機構(gòu)尤其是同類銀行的黑名單以及欺詐樣本數(shù)據(jù)，實現(xiàn)自身風(fēng)控能力的提升。但隨著《數(shù)據(jù)安全法》、《個人信息保護法》等政策的相繼出臺，銀行機構(gòu)之間的數(shù)據(jù)輸出與共享受到限制。

（2）解決方案
為應(yīng)對以上痛點，瑞萊智慧基于RealSecure平臺提供了“橫向反欺詐建模及黑名單共享”解決方案，幫助各家中小銀行在安全合規(guī)的前提下實現(xiàn)黑名單的共享、金融聯(lián)盟風(fēng)控反欺詐共建。

1）橫向聯(lián)邦反欺詐

具體實施中，參與的銀行方需部署RealSecure平臺節(jié)點，實現(xiàn)互聯(lián)對接。項目前期以銀行A和銀行B作為試點進行方案的落地。

圖：RealSecure橫向聯(lián)邦交易反欺詐示意圖

基于RealSecure平臺，銀行A和銀行B分別準(zhǔn)備相關(guān)反欺詐樣本數(shù)據(jù)，包括標(biāo)簽和特征，上傳至隱私保護計算節(jié)點，通過橫向聯(lián)邦的方式，基于雙方銀行準(zhǔn)備的反欺詐樣本數(shù)據(jù)進行特征對齊及建模。在雙方數(shù)據(jù)可用不可見的情況下，構(gòu)建效果更優(yōu)的反欺詐模型。

2）黑名單共享

具體實施中，由某大型股份制商業(yè)銀行牽頭，與N家銀行分別各自部署RealSecure平臺節(jié)點，基于匿蹤查詢技術(shù)分別為對方提供隱私黑名單查詢服務(wù)，如下圖所示。

圖：銀行間基于匿蹤查詢技術(shù)查詢黑名單示意圖

匿蹤查詢是在發(fā)起方不暴露查詢ID的前提下，能夠獲得該ID在其他機構(gòu)的信息。在黑名單共享場景中，ID為用戶三元組，待查詢的信息為是否在黑名單中，通過同態(tài)加密技術(shù)，對ID和信息進行加密，并對外提供黑名單服務(wù)。查詢方可獲得黑名單信息的密文結(jié)果，并且僅能解密查詢方發(fā)起請求的用戶ID的黑名單標(biāo)簽值。

在實際業(yè)務(wù)中，銀行一要判斷一個用戶是否是黑名單用戶，首選會以用戶ID作為Key，在本地查詢該用戶是否在黑名單內(nèi)，若命中，則返回。若未命中，則通過匿蹤查詢技術(shù)，向銀行一、銀行三、銀行四查詢用戶ID是否在在黑名單內(nèi)，返回結(jié)果。業(yè)務(wù)流程如下圖所示：

圖：運用匿蹤查詢技術(shù)查詢黑名單業(yè)務(wù)流程圖

    （3）方案效果      

表：應(yīng)用RealSecure前后銀行反欺詐效果差異

模型效果方面，在橫向聯(lián)邦反欺詐場景中，銀行A、銀行B在本地構(gòu)建的模型，AUC值分別為0．71和0．72，KS值為0．31和0．32，而通過RealSecure平臺構(gòu)建的模型AUC和KS分別是0．74和0．35，一定程度上為行方反欺詐業(yè)務(wù)帶來了顯著的指標(biāo)提升。性能方面，銀行A和銀行B分別提供百萬級別的訓(xùn)練樣本，平臺每進行一次聯(lián)邦建模的總耗時僅在分鐘級別內(nèi)，接近模型本地訓(xùn)練的性能。

（四）金智塔科技

在零壹財經(jīng)調(diào)研接觸的案例當(dāng)中，金智塔科技的隱私計算產(chǎn)品是屈指可數(shù)的由國家重點研發(fā)項目轉(zhuǎn)化的成果。金智塔科技由浙江大學(xué)人工智能研究所和浙江大學(xué)互聯(lián)網(wǎng)金融研究院聯(lián)合孵化的國家高新技術(shù)企業(yè)，是國內(nèi)領(lǐng)先的隱私計算行業(yè)服務(wù)商，致力于大數(shù)據(jù)和隱私計算領(lǐng)域的技術(shù)攻堅，為金融機構(gòu)、政府、大型企業(yè)提供數(shù)字化轉(zhuǎn)型解決方案，擁有三十余項專利和軟著并先后通過CMMI3、ISO9001、ISO27001、工信部隱私計算評測等資質(zhì)認(rèn)證。公司由斯坦福大學(xué)訪問學(xué)者、浙江大學(xué)人工智能研究所博導(dǎo)創(chuàng)立，核心團隊來自浙大、阿里、螞蟻、網(wǎng)新、同花順、挖財，具有豐富的實踐運營經(jīng)驗。

1、金智塔隱私計算解決方案

“金智塔”隱私計算平臺是國家重點研發(fā)項目“大數(shù)據(jù)征信及智能評估技術(shù)（2018YFB14030003 ）落地成果。

金智塔科技作為早期得到國家重點研發(fā)項目支持，開展多源多模態(tài)數(shù)據(jù)融合與跨域聯(lián)合建模的企業(yè)，與浙大、清華、北郵、中科院、國家計算機網(wǎng)絡(luò)與信息安全管理中心、浙江省農(nóng)信聯(lián)社等共同研發(fā)打造“大數(shù)據(jù)征信服務(wù)平臺”，平臺已匯聚包括征信、房產(chǎn)、發(fā)票、知識產(chǎn)權(quán)、移動運營商等海量權(quán)威數(shù)據(jù)合作伙伴，同時結(jié)合公司豐富的行業(yè)經(jīng)驗，平臺內(nèi)嵌了支持多應(yīng)用場景的常用聯(lián)邦學(xué)習(xí)和多方安全計算模型，實現(xiàn)了數(shù)據(jù)分級分類管理、數(shù)據(jù)質(zhì)量審計、模型效果審計、數(shù)據(jù)應(yīng)用存證等數(shù)據(jù)安全與隱私保護全流程管理。具有節(jié)點擴展成本低、部署迭代便捷、運算效率高、算法擴展靈活等優(yōu)勢。經(jīng)工信部信通院最新評測結(jié)果表明，全部指標(biāo)位于行業(yè)頭部，部分指標(biāo)位居第一。

目前該平臺已在金融智能風(fēng)控與智能營銷、政務(wù)數(shù)據(jù)合規(guī)共享、傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)建設(shè)與數(shù)字化轉(zhuǎn)型等領(lǐng)域?qū)嵤┻\營，助力數(shù)智化應(yīng)用，推動數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展。

圖：金智塔隱私計算平臺框架

此外，由于學(xué)術(shù)背景深厚，金智塔科技在基礎(chǔ)研究方面實力較強。金智塔科技目前為2021年人民銀行杭州中心支行研究課題《金融科技倫理發(fā)展背景下的數(shù)據(jù)治理問題研究》。項目研究成果將推進央行金融數(shù)據(jù)綜合應(yīng)用試點，推動金融科技倫理體系建設(shè)及數(shù)字治理高質(zhì)量發(fā)展。

2、金融科技實戰(zhàn)經(jīng)驗豐富

在進入隱私計算領(lǐng)域之前，金智塔科技在金融科技的實際應(yīng)用方面積累了豐富的經(jīng)驗，這也為金智塔科技的隱私計算產(chǎn)品在金融場景中更好地落地打下了堅實的基礎(chǔ)。

2019年5月，金智塔科技推出“知他”一站式大數(shù)據(jù)分析建模服務(wù)平臺，運用大數(shù)據(jù)、人工智能技術(shù)，深入業(yè)務(wù)場景，實現(xiàn)在營銷、風(fēng)控、運營等方面的智能化應(yīng)用，推動金融機構(gòu)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。這是金智塔科技在為多家銀行提供建模的經(jīng)營積累基礎(chǔ)上搭建的平臺，提供營銷和風(fēng)控兩大類模型。

基于這個平臺，金智塔科技推出一些列產(chǎn)品，包括“知他”企業(yè)貸款、“知他”房產(chǎn)貸、“知他”房產(chǎn)貸、“知他”智能營銷、“知他”智能建模、“知他”大數(shù)據(jù)建模平臺。

3、落地成果與未來展望

金智塔隱私計算平臺經(jīng)過多年技術(shù)積淀，不僅服務(wù)于金融領(lǐng)域，同時也在智慧政務(wù)、智慧產(chǎn)業(yè)等領(lǐng)域產(chǎn)出豐富落地應(yīng)用效果。

金融智能領(lǐng)域，已將基于金智塔隱私計算的聯(lián)合智能授信推廣到數(shù)十家農(nóng)商行、城商行和股份制銀行，取得了良好的社會效益和經(jīng)濟效益。同時，還為多家機構(gòu)開發(fā)了聯(lián)合智能營銷解決方案，受到了金融機構(gòu)的歡迎。

智慧政務(wù)領(lǐng)域，金智塔隱私計算平臺通過與省市數(shù)據(jù)管理部門和業(yè)務(wù)管理部門合作，在政務(wù)部門內(nèi)部數(shù)據(jù)共享、數(shù)據(jù)交換、數(shù)據(jù)校驗等方面提供隱私保護技術(shù)支持，同時為政務(wù)數(shù)據(jù)的社會開放提供解決方案。

智慧產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域，金智塔隱私計算平臺依托其技術(shù)優(yōu)勢，積極賦能傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級，近年來在零售企業(yè)智慧選址、銷售預(yù)測、智能營銷推薦等領(lǐng)域逐步積累經(jīng)驗，助力企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)建設(shè)，賦能企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

（五）天冕科技

天冕科技是金融科技集團WeLab匯立集團旗下一站式金融科技服務(wù)商。在入局隱私計算的廠商當(dāng)中，天冕科技是有深厚智能風(fēng)控業(yè)務(wù)積累的非常典型的廠商。

金融科技集團WeLab匯立集團創(chuàng)立于2013年，運營亞洲首批持牌虛擬銀行——WeLab Bank（匯立銀行）以及提供其他純線上消費金融服務(wù)。在過去八年中，WeLab匯立集團自主研發(fā)的多維度風(fēng)控系統(tǒng)WeDefend在業(yè)界已經(jīng)頗有聲望。

早在2017年，天冕科技的前身、WeLab匯立集團旗下一站式金融科技服務(wù)商“天冕大數(shù)據(jù)實驗室”已經(jīng)開始密切關(guān)注隱私計算的進展，并于2019年啟動研究，2020年下半年開始嘗試將隱私計算產(chǎn)品落地。

天冕科技的隱私計算服務(wù)有幾個顯著的特點：

第一，有硬核科技支撐。隱私計算技術(shù)的應(yīng)用，技術(shù)難度較大，需要硬核科技的支持。廠商要在場景中做好服務(wù)，是對自身科技實力的考驗——因為在場景應(yīng)用中，有不少復(fù)雜難題需要解決，要解決這些問題，必須將技術(shù)中的難點攻克。

天冕科技的隱私計算業(yè)務(wù)一直堅持自主研發(fā)和創(chuàng)新，目前在隱私計算方面已經(jīng)積累了11項專利。

表：天冕科技隱私計算相關(guān)專利列表

資料來源：天冕科技

這些專利聚焦于解決技術(shù)應(yīng)用過程中的復(fù)雜難題。這些難題主要分布在三個方向上，即如何提高產(chǎn)品的安全性、性能和效果。

天冕聯(lián)邦學(xué)習(xí)平臺就應(yīng)用了多項業(yè)界首創(chuàng)技術(shù)，譬如支持輕量級、一鍵部署的計算框架——函數(shù)計算。具體來說，市面上現(xiàn)有的聯(lián)邦學(xué)習(xí)產(chǎn)品，其計算框架層大部分集成的都是計算引擎Spark（Apache Spark是專為大規(guī)模數(shù)據(jù)處理而設(shè)計的快速通用的計算引擎），使用Spark可為建模過程中提供高效的運算，但是部署一套Spark集群相對來說，比較耗時、耗力，且大部分情況是使用云服務(wù)器，從而導(dǎo)致聯(lián)邦成本比較高。WeFe平臺另辟蹊徑首創(chuàng)支持在為用戶提供Spark集群的基礎(chǔ)上，還可選擇使用函數(shù)計算，從而實現(xiàn)彈性計算，動態(tài)擴展資源，節(jié)省成本、提高效率。

再比如，其中一項專利是“基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)的建模數(shù)據(jù)集推薦方法”。

聯(lián)邦學(xué)習(xí)是由多方參與進行聯(lián)合建模，在建模過程中需要聯(lián)邦成員去根據(jù)各方的數(shù)據(jù)集簡述，選擇各方都認(rèn)可的數(shù)據(jù)去進行聯(lián)合建模。這種數(shù)據(jù)集簡述比較片面，只能反饋一個大概，沒有建模成功的案例參考，在雙方認(rèn)可后需要反復(fù)去建模嘗試才找到自己滿意的數(shù)據(jù)集，這樣導(dǎo)致參與各方建模效率不高。

“基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)的建模數(shù)據(jù)集推薦方法”，通過對用戶自身畫像和每次建模后的結(jié)果記錄以及反饋進行權(quán)重劃分，計算出一個用戶評分，根據(jù)用戶所屬領(lǐng)域、數(shù)據(jù)類型等條件進行評分排序，將評分較高的可用數(shù)據(jù)集推薦給需要進行聯(lián)邦建模的參與方。這樣做可以使建模各方能夠快速找到需要去建模的數(shù)據(jù)集，并且能夠快速的達到建模效果，減少建模的嘗試次數(shù)。

這種方法可以將匹配率高的數(shù)據(jù)集推給參與方進行建模，方便各參與方選擇匹配的數(shù)據(jù)集，提高建模效率。

第二，有豐富的智能風(fēng)控經(jīng)驗。

過去八年，WeLab匯立集團已經(jīng)擁有近5000萬用戶以及超過700家企業(yè)客戶。WeLab匯立集團自主研發(fā)的大數(shù)據(jù)風(fēng)控系統(tǒng)WeDefend在業(yè)界已經(jīng)樹立了品牌。中國郵儲銀行的首個互聯(lián)網(wǎng)信貸產(chǎn)品“郵e貸”正是與天冕科技合作推出。

目前，在用戶側(cè)，天冕科技已經(jīng)與10多家金融機構(gòu)建立了合作，合作的內(nèi)容主要是聯(lián)合數(shù)據(jù)提供方，在各方數(shù)據(jù)不出私域的情況下，進行聯(lián)合風(fēng)控建模和聯(lián)合營銷。

下沉市場是金融機構(gòu)未來拓展新客戶的關(guān)鍵，而對下沉市場風(fēng)控的把握正是WeDefend的強項。

風(fēng)控經(jīng)驗在金融隱私計算的應(yīng)用中非常關(guān)鍵。數(shù)據(jù)在金融風(fēng)控領(lǐng)域的應(yīng)用非常復(fù)雜，哪些數(shù)據(jù)和算法對提升實際業(yè)務(wù)價值最大，這些數(shù)據(jù)和算法應(yīng)當(dāng)如何運用，只有通過大量的實際業(yè)務(wù)運行才能掌握。同時，在實際應(yīng)用中，如何從大量的數(shù)據(jù)提供商中挑選中真正優(yōu)質(zhì)的供應(yīng)商，也是必須用真金白銀和長時間的經(jīng)驗教訓(xùn)去換取的。

第三，“開包即用”，采用低學(xué)習(xí)成本、簡易的可視化操作。

早期的隱私計算產(chǎn)品，使用起來比較復(fù)雜，需要編寫代碼。但是天冕科技的隱私計算平臺實現(xiàn)了可視化操作，極大地降低了產(chǎn)品的使用和操作門檻，使得許多初級的算法和建模人員也能很方便地應(yīng)用產(chǎn)品。

圖：天冕聯(lián)邦學(xué)習(xí)平臺WeFe操作界面

資料來源：天冕科技

第四，將性價比做到極致。

在讓產(chǎn)品好用的同時，天冕科技窮盡一切努力降低產(chǎn)品的價格。要將產(chǎn)品的性價比做到極致，是對廠商巨大的考驗，這需要隱私計算廠商將那些經(jīng)過實踐檢驗最有用的產(chǎn)品功能做到最好，同時還要舍棄產(chǎn)品的很多設(shè)計，將價格降到最低。

比如，現(xiàn)在有隱私計算廠商開發(fā)出許多看上去非�？犰牛�然而在風(fēng)控實戰(zhàn)中不一定能用到的算法，因為其大幅度提高了產(chǎn)品的價格。天冕科技則主要輸出那些在風(fēng)控實踐中被驗證過的最有效的算法。

再比如，現(xiàn)在要優(yōu)化隱私計算的性能，有非常多的途徑可以做到這一點。其中，用加速卡和專用芯片提升性能的成本較高，天冕科技優(yōu)先采用了成本更低的通過GPU加速的方法。

隱私計算在金融市場的推進節(jié)奏

2021年，隱私計算開始在真實商業(yè)場景中全面落地。但是，這距離隱私計算市場的全面爆發(fā)還有距離。

根據(jù)零壹智庫的調(diào)研，我們目前看到的原因有如下幾個方面：

第一，是隱私計算技術(shù)自身的原因。

首先，性能的提升需要時間。

對隱私計算的大規(guī)模商業(yè)化應(yīng)用來說，隱私計算性能的提升至關(guān)重要。因為它決定著隱私計算的數(shù)據(jù)處理效率，進而決定著隱私計算進入實際應(yīng)用場景的可行性。

但是，性能的提升不是一蹴而就的。一方面，性能的提升需要大量的資金投入，對許多團隊來說，需要兼顧商務(wù)落地與技術(shù)提升，即邊賺錢、邊研發(fā)，因此這將是一個根據(jù)實際需求的漸進的過程；另一方面，性能的提升也是由需求拉動的。隱私計算目前尚處于市場開拓初期，應(yīng)用場景比較簡單，處理數(shù)據(jù)量還不大，未來應(yīng)用越來越多，需要處理的數(shù)據(jù)規(guī)模越來越大，對算力、性能的需求會更強。

其次，隱私計算的安全性要建立標(biāo)準(zhǔn)、贏得市場信任還需要時間。對于隱私計算的安全性，目前行業(yè)內(nèi)缺乏統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)。目前，市場上已經(jīng)出現(xiàn)一些不規(guī)范的操作，這有可能使得隱私計算在贏得信任方面走一些彎路。

再次，從業(yè)務(wù)效果來說，由于數(shù)據(jù)流通市場尚未成熟，所以數(shù)據(jù)的開放程度仍然有限，導(dǎo)致具體業(yè)務(wù)場景中可應(yīng)用的數(shù)據(jù)資源也有限，這使得應(yīng)用隱私計算技術(shù)為業(yè)務(wù)帶來的提升效果目前還沒法充分體現(xiàn)出來。

第二，是隱私計算產(chǎn)品價格與市場接受度的原因。

首先，目前隱私計算產(chǎn)品落地速度緩慢。雖然今年隱私計算平臺開始規(guī)�；�落地，但是總體來看尚處于初期，大多數(shù)廠商目前還處于一對一地為客戶提供解決方案的階段，產(chǎn)品還沒達到可以大批量復(fù)制的程度。

其次，因為目前大多為一對一提供解決方案，所以隱私計算產(chǎn)品成本較高，這使得價格一時無法降下來。價格要降下來，需要產(chǎn)品達到可以標(biāo)準(zhǔn)化復(fù)制的程度才可以。

再次，隱私計算產(chǎn)品要被市場接受，需要經(jīng)歷一個市場教育的過程。零壹智庫在調(diào)研中發(fā)現(xiàn)，不少金融機構(gòu)的風(fēng)控部門目前并沒有意識到隱私計算能給業(yè)務(wù)帶來多少提升。許多機構(gòu)對隱私計算產(chǎn)品的采購，需要考慮其能帶來的業(yè)務(wù)增量收益，要對比成本與收益。目前隱私計算的產(chǎn)品價格相對于收益來講，對一些業(yè)務(wù)體量不大的機構(gòu)還不太劃算。因此，許多機構(gòu)對是否采購隱私計算產(chǎn)品仍處于觀望狀態(tài)。

第三，從市場宏觀環(huán)境來看，要分析隱私計算市場的發(fā)展，首先要看數(shù)據(jù)流通市場的發(fā)展，目前數(shù)據(jù)流通市場的發(fā)展尚未成熟。

目前，隱私計算廠商的收入主要是軟件系統(tǒng)的銷售收入，這只是隱私計算市場極小的一部分。未來，隱私計算更大的收入來源于數(shù)據(jù)的流通使用。因此，數(shù)據(jù)流通市場的成熟度，對隱私計算市場的發(fā)展至關(guān)重要。

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致謝

End．

       原文標(biāo)題 : 春節(jié)特輯 |  隱私計算在金融領(lǐng)域應(yīng)用發(fā)展報告2021