隱私計算產業圖譜與商業模式分析

01区块链｜2021-11-11 14:59

作者|溫泉、劉翌編審| 於百程排版|王紀瓏琰編者按：近日，零壹財經推出國內首個系統研究隱私計算在金融領域應用的報告《開啟新紀元：隱私計算在金融領域應用發展報告(2021）》【點擊“閱讀原文”，獲得完整版PDF報告】，從隱私計算落地最為密集的金融業開始，展示隱私計算發展中真實而鮮活的產業生態，

作者|溫泉、劉翌編審| 於百程排版|王紀瓏琰

編者按：近日，零壹財經推出國內首個系統研究隱私計算在金融領域應用的報告《開啟新紀元：隱私計算在金融領域應用發展報告(2021）》【點擊“閱讀原文”，獲得完整版PDF報告】，從隱私計算落地最為密集的金融業開始，展示隱私計算發展中真實而鮮活的產業生態，讓產業實踐者們被看見、被發現。

本報告研究機構為零壹財經·零壹智庫，聯合發佈單位為中國科技體制改革研究會數字經濟發展研究小組、深圳市信用促進會、橫琴數鏈數字金融研究院，同時得到了同盾科技、星雲clustar、瑞萊智慧、金智塔科技和天冕科技的研究支持。以下報告部分內容：

目前，隱私計算市場尚處於發展的初期。

從服務對象來看，在中國國內，隱私計算市場目前主要是一個面向企業的市場。但是在美國，已經出現了通過為企業提供隱私計算服務從而間接為個人提供隱私保護服務的模式，未來很有可能出現直接為個人提供隱私保護服務的應用。

從行業發展成熟度來看，在中國國內，隱私計算市場的剛剛開始啟動，應用剛剛落地，一切都正在嘗試和探索當中。

零壹智庫在調研中發現，入局隱私計算的廠商背景相當多元化，這也從一個側面印證了隱私計算這項技術將有可能影響到許多相關技術領域。

一、隱私計算的To B市場與To C市場

目前，在國內外，隱私計算主要是用在企業與企業之間的數據交互方面。因此，在現階段，在全球範圍內，隱私計算主要是一個To B市場。隱私計算廠商主要是通過為企業提供服務，起到保護個人隱私的作用。

未來，隱私計算有出現To C市場的可能性。

目前，個人數據主要是被分散存儲在各種各樣的場景應用中。比如，個人用戶使用信用卡貸款，個人身份信息、貸款和還款的信息就會被存儲在銀行的信用卡中心。個人用戶在網上購物，個人姓名、手機號、家庭住址、購買的物品和價格信息就會被存儲在電商賬戶中。

因此，目前的個人隱私保護在很大程度上要依賴各類企業對個人信息的保護。如果信用卡中心、電商公司、打車App、各級政府的信息系統沒有保護好個人信息，個人信息就有洩露的可能。

未來，有可能出現新的為個人提供信息保護的應用。這一預測來自零壹智庫對加州大學伯克利分校教授、Oasis Labs創始人兼首席執行官宋曉冬的訪談。宋曉冬用“Data Vault（數據金庫）”來描述未來可能出現的這一類新的應用。她認為隱私保護將逐漸落實在每個人身上，讓個人成為數據的主人、並且從隱私的保護和分享中受益是大勢所趨，要實現這一進程可能耗時不會超出10年的時間。

二、隱私計算產業圖譜

（一）隱私計算產業生態

隱私計算的產業生態當中，包含甲方、乙方和丙方三方。

甲方指的是數據使用方

。目前，這些機構集中在金融、政務、醫療、零售等幾個領域。金融機構包括銀行、保險等機構，其中銀行數量最多。政務，各地政府部門，主要是實現政府不同部門之間的互聯互通及數據共享，從而促進政府不同部門的協同，提高政府的效率以及決策質量。醫療機構，包括各地各級醫院、藥廠等。

乙方，指的是數據源

。目前金融類數據主要集中在政府、運營商、銀聯、互聯網巨頭手中。醫療數據在各地各級醫院、醫藥公司、醫保機構的系統裡。政務數據主要包括是工商、司法、稅務、海關、學歷學籍等各政府職能部門日常運行積累的數據。政務數據，部分省市有政務數據共享平台和政務數據開放平台，但大多數數據往往散見於各地政府的各職能部門，難以互聯互通，只有少數部門的數據是全國性的，其他數據都較為分散，即使是已經公開的信息很多也並不完整。

丙方，指的是不擁有數據的服務機構，比如隱私計算廠商、雲服務商、大數據服務商等。

他們可能服務於數據源或者數據使用方，數據可能存放在他們的系統裡，但是數據不屬於他們。

圖1隱私計算產業生態

製圖：鄭喬丹、陳麗姍、張艷茹

（二）、隱私計算廠商圖譜

在業界，目前提供隱私計算服務的廠商大致可以分為幾類：

第一類，互聯網巨頭。

目前，阿里巴巴、螞蟻集團、微眾銀行、騰訊集團、百度集團、華為集團、京東集團、字節跳動等都互聯網巨頭都已經開始在隱私計算方向發力，旗下多個業務板塊都推出了隱私計算產品。

第二類，雲服務商。

目前，阿里雲、騰訊雲、百度雲、京東雲、金山雲、華為雲、優刻得等雲服務商都推出了隱私計算服務。

第三類，人工智能背景的公司。

比如瑞萊智慧、醫渡雲、三眼精靈、淵亭科技。

第四類，區塊鏈背景的公司。

比如矩陣元、Oasis、ARPA、趣鏈科技、零么宇宙、宇鏈科技、翼帆數科、熠智科技、算數力、同濟區塊鍊等。

第五類，有大數據背景的公司。

比如星環科技。

第六類，有安全背景的公司。

比如阿里安全、騰訊安全、百度安全、安恆信息、神州融安、瓶缽科技、沙海科技等。

第七類，軟件服務商。

比如普元信息、神州泰岳。

第八類，有金融科技背景的公司。

比如同盾科技、百融雲創、富數科技、天冕科技、金智塔科技、冰鑑科技、甜橙金融等。

第九類，供應鏈金融背景的公司。

比如聯易融、紙貴科技等。

第十類，從隱私計算出發的初創公司。

如華控清交、星雲Clustar、數牘科技、藍象智聯、洞見科技、锘崴科技、翼方健數、衝量在線、光之樹、融數聯智、摩聯科技、隔鏡科技、神譜科技、同態科技、凱馨科技、煋辰數智等公司。

圖2隱私計算廠商圖譜

三、隱私計算公司商業模式與業務方向差異

（一）商業模式

據零壹智庫調研了解，隱私計算公司目前有三種商業模式：

第一，硬件銷售

。目前在隱私計算領域，有兩種硬件，一種是FPGA加速卡，一種是隱私計算一體機，都是使用硬件提升隱私計算性能，更加符合實際應用場景需求。比如星雲Clustar隱私計算軟硬件一體機、螞蟻摩斯隱私計算一體機等。

第二，軟件銷售。

就是銷售隱私計算系統軟件，大多數有隱私計算業務的公司都有這樣的系統軟件，比如螞蟻摩斯多方安全計算平台、華控清交PrivPy 多方安全計算平台、同盾科技智邦平台iBond、瑞萊智慧隱私保護機器學習平台RealSecure、金智塔科技的“金智塔”隱私計算平台、天冕科技的天冕聯邦學習平台WeFe、富數科技阿凡達安全計算平台、洞見科技INSIGHTONE洞見數智聯邦平台、藍象智聯GAIA平台等。

第三，平台分潤。

隱私計算公司軟件銷售積累了一定數量的客戶之後，客戶通過軟件平台調用數據，獲得收益之後，隱私計算公司可以獲得這方面的收入。

分潤有三種方式：

其一，數據源測分潤

。即根據數據調用量，在數據源收益中分潤。

其二，數據應用場景分潤。

在金融應用中，隱私計算主要應用於金融業務的風控和營銷場景，可以從場景取得的收益中分潤。

其三，類數據代理模式。

向數據源採購數據，加工成評分之後進行銷售，整個過程中應用隱私計算技術。銷售評分的價格，是在數據採購成本的基礎上進行加價。

但是，目前開源正在成為潮流，這使得在未來可能出現新的隱私計算商業模式。

在中國，隱私計算的開源是從微眾銀行的隱私計算系統FATE開始的。 2019 年7月，微眾銀行一共發布了10款開源軟件，其中就包括FATE——第一個開源聯邦學習系統，開創了隱私計算系統開源的先例。

當下，零壹智庫了解到，在隱私計算領域，還有更多的公司已經或者正在加入開源的行列。比如，2020年初，字節跳動聯邦學習平台Fedlearner 開源。 2020年5月，矩陣元隱私AI開源框架Rosetta發布。星雲Clustar在FATE開源社區內開源了解決針對FATE平台自身存在的一些問題的方法，如解決FATE進程間通信問題的經驗、技術、研究成果等。天冕科技聯邦學習平台WeFe開放了全部源碼，包含用戶操作中心Board、網關GateWay、算法Kernel以及聯邦基礎設施Union等核心技術，共約30萬行代碼。富數科技也在考慮開源計劃，並且倡導開源項目之間也要採用開放的、兼容的、公共的技術協議。

對於B端，開源也在市場上逐漸發展為成熟的商業模式。主要的三種商業模式有：第一，在軟件開源提供後，以軟件後期的運維、部署、諮詢、升級等技術手段盈利；第二，發行企業版與開源社區版雙版本，企業版以服務於一些特點企業應用場景進行盈利；第三，通過將開源軟件部署在雲端服務器，需求方通過訂閱的方式向提供方付費使用，同時這種模式也免去了實地部署等線下的過程與以及安裝費用。

因此，以後如果有更多的隱私計算平台開源，將可能發展出更多的商業模式。

（二）不同的願景與方向

在市場發展初期，各公司的商業模式非常相像。據零壹財經了解，目前巨頭和隱私計算創業公司在隱私計算業務上的收入來源，都是前文所述商業模式的不同組合，並無特別明顯的差異。

但是他們各自的身份、願景、目標和技術特點並不完全相同，在未來的發展中，行業格局和這些公司在市場上各自的定位分工很有可能會據此產生變化。

1.數據底座

致力於做數據底座的公司，業務的重點在於為數據流通建立安全的技術和設施底座，為數據安全流通“修路架橋”，主要不是提供其上層的風控建模、營銷等方面具體應用產品和服務。他們更加傾向於通過合作為其他公司提供底層技術平台，而非自己去提供具體的應用開發和服務。

華控清交致力於做數據流通基礎設施建設，是這一方向的典型代表。

基於多方安全計算等密碼學理論的隱私保護計算和數據流通技術、標準和基礎設施的技術和產品體係是華控清交的核心，能夠滿足廣泛用戶群體保護多方數據隱私且實現協同計算的基本需求。在此基礎上，用戶可以結合實際場景以及自身實際需求，通過增加相關模塊（包括存證模塊、研發輔助模塊、AI計算模塊、緩存模塊、SQL模塊、明密文協同計算模塊等功能模塊）對標準平台進行補充以實現更全面的功能。

在華控清交的商業模式中，有一個突出的特點：華控清交不碰數據。在公司發展初期，華控清交的收入主要來源於項目收入，項目收入主要是技術和解決方案的銷售收入。目前，華控清交已經進入了產品銷售階段。未來，預計華控清交的收入主要來自於技術和產品賦能以及數據流通生態建設和服務。但是，目前商業模式尚未完全成熟，需要在未來的商業實踐中進行不斷探索。

華控清交之外，也有更多的公司在這一方向進行探索。比如，翼帆數科等。

2.與場景深度融合

更加註重與場景深度融合的公司，在提供隱私計算軟件系統之外，在為場景方提供服務方面有更多的積累。並且，其在服務全程中需要配置更多的資源來服務這一戰略方向。在未來的收入結構中，他們從場景方的收益中獲得的分成也將佔比不低。

洞見科技是這一方向的典型代表。

在資源積累、技術發展、市場推廣方面，洞見科技的行動都展現出與場景深度融合的能力與傾向。

首先看資源積累。對於數據資源，在市場化數據、生態數據、政府數據方面，洞見科技都有較為深厚的積累。

其次看技術發展。洞見科技在技術與場景進行深度融合方面走得更遠，這主要體現在數據處理和場景應用兩個方面。

在數據處理方面，結合多年的數據挖掘經驗，洞見科技正在讓數據的預處理更加自動化和智能化，從而提高數據在隱私計算環節的計算效率。

在場景應用方面，洞見科技將隱私計算技術與其他金融科技進行了深度融合。

再次看市場推廣。洞見科技的市場推廣策略也是與對場景的服務相配合的。

為了以更少的人力投入觸達更多的金融機構，不少隱私計算廠商會依靠合作夥伴來進行部分市場推廣。這些合作夥伴大多是與金融機構此前有業務合作的公司，比如金融IT服務商等。

洞見科技的做法則完全不同。除了少數政企客戶之外，大多數情況下，洞見科技都會依靠自己的市場人員與客戶直接接觸。這樣做是因為，在金融機構購買洞見科技的隱私計算軟件之後，洞見科技後續要通過這個軟件平台，為金融機構提供智能風控、智能營銷、反洗錢、資產風險掃描等方面的服務。洞見科技需要與客戶直接接觸，深入了解客戶的業務，幫助客戶解決問題。

3. 隱私計算疊加數據運營

此類隱私計算公司，初期是從某一場景切入，但是其最終目標並非專注於場景服務，而是致力於打通數據流通鏈路，為數據流通提供平台服務。

藍象智聯是這一方向的典型代表。

藍象智聯首先進入的是金融行業。在金融機構一側，不少機構對如何應用互聯網大數據的能力還有待提升。藍象智聯會在業務開展過程中，幫助金融機構了解不同的數據源在金融業務中應當如何使用。在數據源一側，數據源機構掌握的數據維度非常多，但是數據源不做金融業務，也不知道金融機構需要哪些數據，藍象智聯也會幫助數據源對數據進行處理和封裝，使得雜亂無章的數據變成符合金融機構應用需求的標準化的數據資產。

這些行動的目標在於，打通數據交易的鏈路，使得數據源和數據使用方的需求能夠真正對接起來，數據在藍象智聯的平台上能夠被越來越多地應用，從而使得藍象智聯的系統吸引越來越多的數據源和數據使用方，成為一個真正的平台。

4.開放平台

致力於走向這一方向的公司，隱私計算只是其業務的一環，其整個商業體系還有其他更多的設計目標。隱私計算在整個設計體系當中，主要是幫助實現數據的安全交互。在此基礎之上，整個商業體系應用數據分析來實現其他的業務創新。

同盾科技是這一方向的典型代表。

同盾科技建立了可信AI生態平台的基礎設施——智邦平台（iBond）、開放互聯參考模型(FIRM)、和天啟可信AI開放操作系統(InceptionAI)。

智邦平台（iBond），是可以幫助數據源和數據使用方之間實現數據安全交互的一個平台。

開放互聯參考模型(FIRM)是為了解決不同聯邦系統的互聯互通問題，以及在更大範圍內建立聯邦生態網絡。其中，FLEX (Federated Learning EXchange)協議是一套標準化的聯邦協議，是可信AI的HTTPS，能夠合規安全使用數據而不改變數據的所有權。它是FIRM體系中數據交換層的一種實現範例。

天啟可信AI開放操作系統，不僅可以實現用戶和各種傳統硬件資源之間的交互，更可以管理知識聯邦中各種任務聯盟進程和安全合規的虛擬大數據。

不同於許多提供隱私計算技術的廠商，同盾的天啟可信AI開放操作系統面向實際應用，提供數據、算法、模型及應用商店。所有隱私計算的開發者、使用者，都可以在這個平台上安全交流和交易數據、算法、模型、應用。

這樣一套基礎設施的建設，其主要目標是面向下一代人工智能，建立可信AI生態平台，匯集數據、算法、模型和各種應用，一方面推動人工智能技術的進步，另一方面利用應用人工智能技術來推動更多的創新。

同盾科技的案例，我們還將在第六章中作為代表案例詳細介紹。

5. “區塊鏈+隱私計算”基礎平台

這是零壹財經在調研中發現的全新的業務方向。這一方向的典型代表是微眾銀行的WeDPR平台和Oasis Network。

WeDPR是將區塊鏈技術與隱私計算技術結合起來建立的平台。它使得實際商業場景中的敏感數據在區塊鏈上可以得到更好的隱私保護。

具體來說，WeDPR是一套場景式隱私保護高效技術解決方案，依托區塊鍊等分佈式可信智能賬本技術，融合學術界、產業界隱私保護的前沿成果，兼顧用戶體驗和監管治理，針對隱私保護核心應用場景提供極致優化的技術方案，同時實現了公開可驗證的隱私保護效果。

WeDPR由微眾銀行自主研發，致力於使用技術手段有效落實用戶數據和商業數據的隱私保護，提供即時可用的開發集成體驗，助力全行業合法合規地開拓基於隱私數據的核心價值互聯和新興商業探索，同時讓數據控制權真正回歸數據屬主。

WeDPR為“區塊鏈+隱私計算”的融合發展探索出新路徑，助力落地更多的應用場景，可應用於支付、供應鏈金融、跨境金融、投票、選舉、榜單、競拍、招標、搖號、抽檢、審計、隱私數據聚合分析、數字化身份、數字化資質憑證、智慧城市、智慧醫療等廣泛業務場景。

場景式隱私保護解決方案WeDPR由微眾銀行區塊鏈團隊基於多年在技術領域的沉澱而研發。該團隊自2015年開展聯盟鏈領域技術研究和應用實踐以來，已研發一整套含括底層技術、中間件、分佈式數字身份、數據隱私保護、跨鏈、消息協作、數據治理等在內的技術方案支撐產業應用，實現全方位國產化，公開專利申請數位居全球前列，參與製定國際國內多項標準，牽頭建成最大最活躍的國產開源聯盟鏈生態圈，生態圈內匯集4萬餘名社區用戶、2000多家企業及機構共建區塊鏈產業生態，數百應用項目基於FISCO BCOS研發，其中超120個應用已在生產環境中穩定運行。同時，開源極大地推動了行業落地應用的發展。