数字经济时代，“数据”在产生经济效益和社会效益的同时，总是伴随着隐私泄漏、数据孤岛等衍生危机，国内监管层对数据安全的关注也以2021年《数据安全法》与《个人信息保护法》的出台为标志，正式进入新的高度。

　　既要产生流通价值，又要保证数据安全，还要满足监管合规，各行各业的数据使用，在数字经济时代面临着前所未有的挑战。

　　准独角兽企业“蓝象智联”所在的隐私计算赛道，成为了当下最受关注的数据安全“技术解”。业内人士认为，隐私计算因其“数据可用不可见、用途可控可计量”的技术特征，让数据的安全与合规“梦想照进现实”。

　　作为新兴赛道，隐私计算近年来自然吸引了不少科技巨头与初创企业的入局，更是在2021年数据安全监管元年的政策催化下，迎来了发展红利期，在政务、金融、医疗等领域不断落地应用场景。

　　无疑，良性的商业循环，是新技术落地不可或缺的条件。那么隐私计算当下的商用场景行至何处？隐私计算的厂商们从入局到酣战，如今的竞争态势如何？

　　11月，艾瑞咨询发布了《艾瑞咨询：厂商竞争力象限(2021Q1-2022Q3，隐私计算+金融，中国)》报告，以隐私计算当前最为成熟的应用场景金融行业为象限，给出了这一热门赛道中各大厂商阶段性战斗力的比拼结果。

　　在这份报告中，隐私计算准独角兽企业“蓝象智联”被评为隐私计算金融行业“综合领导者”，同时在“持续竞争力”维度上排名第一。

　　隐私计算站上风口，商用加速落地

　　隐私计算的核心，是在保护数据安全和个人隐私的前提下，实现数据的价值挖掘、流通、利用等数据全生命周期的活动，其中包含了联邦学习、多方安全计算、机密计算、差分隐私、同态加密等技术手段。

　　目前的隐私计算技术虽尚在起步阶段，但其商业化应用已经在市场需求和政策红利的双重催化逐步落地。有业内人士指出，近年来隐私计算的发展得到央行等多个部门的鼓励，在北京、上海等城市都开始了试点，隐私计算正在加速发展，快速进入市场实施阶段。

　　从2020年开始，国内的隐私计算厂商们就开始纷纷基于不同的技术方案，在金融、政务、运营商、医疗等领域展开应用。

　　隐私计算之所以能够快速商用，正是因为这项技术掐中了数字经济时代的痛点，有效解决了各行各业“数据孤岛”与保护用户隐私的两难问题。

　　而最近两年隐私计算应用的实践也证明，跨机构的数据融合应用，能够带来显著的效率提升。

　　以隐私计算准独角兽企业蓝象智联参与的工商银行与中国银联在普惠金融领域的联邦建模案例为例，蓝象智联用隐私计算技术引入银联3000万国内中小商户的流水数据参与工行联邦建模，使得该项业务提升了20%的客户准入规模、户均授信提升30%；某城商行通过引入蓝象智联的隐私计算技术，实现了银行、抖音和中国电信三方数据的联合建模，使得该银行在抖音的信用卡发卡成本降低一半。

　　正是这样的商业闭环，让隐私计算的商用落地在近年呈现加速的态势。

　　为什么是“隐私计算+金融”？

　　艾瑞咨询的报告显示，2021年中国隐私计算基础产品服务的技术采购中，金融、政务、运营商占据了75%至80%的市场份额。

　　其中，金融行业由于先天的科技属性与对数据应用及风控的需求，成为隐私计算商业化落地最为成熟的场景，更是隐私计算服务厂商们的必争之地。

　　有业内人士指出，金融行业是数据密集型的行业，金融机构一面需要建设更加开放的金融生态，融合大量外部数据实现数据的价值释放；一面要面临监管对于数据安全越来越严苛的合规要求，还要想方设法促进同行业之间数据共享，联合建模以实现更高质量的联合风控与联合营销。

　　面对这样的需求，隐私计算被金融行业认为是一种能够有效平衡上述“不可能三角”的技术工具，推进隐私计算的试点应用，也成为金融行业数字化转型战略的重要部分。

　　深谙“金融级隐私计算解决方案”的蓝象智联，其创始人兼CEO徐敏曾撰文指出，在中国的数智化进程下，数据与业务的关系正在发生微妙的变化。“之前，数据是业务的产物，未来，业务是数据的表现形式，你的数据能力决定了业务的天花板。”徐敏更强调，数据已经是金融风控的基础，也正在成为金融行业客户运营的基础。

　　此外，政策的吹风，也让金融机构更加快速地推进隐私计算应用的落地。2020年以来，央行先后出台两份金融行业标准——《个人金融信息保护技术规范》与《金融业数据能力建设指引》，从监管层面为金融业的隐私计算普及按下了加速键。

　　艾瑞咨询的报告指出，预计至2025年，国有商业银行、股份制银行、40%～50%的城市商业银行均将完成隐私计算的平台建设。目前，深耕金融级隐私计算完整解决方案的蓝象智联，已与中国工商银行、中国银联、中国人保、浙江农商联合银行、交通银行、兴业银行、民生银行、上海银行、南京银行、杭州银行等大量金融机构达成了隐私计算平台项目的合作，成为了金融行业中隐私计算与数据要素生态服务的“综合领导者”。

　　头部厂商将打破隐私计算的“孤岛挑战”

　　作为一项尚在基建期的技术，隐私计算的应用场景还有更多的可能性，但面临的考验也已经显现，其中一项便是“不同隐私计算平台之间存在数据流通壁垒”，会形成新的“数据孤岛”。

　　隐私计算的初衷之一，便是要是打破不同机构之间的数据孤岛，让数据安全地流通起来，但不同的隐私计算厂商之间，其技术存在不同程度的差异，且存在行业竞争关系，跨平台互联互通的受阻，就引发了新的“数据孤岛”。

　　在这样的背景下，提高行业集中度，加强头部厂商之间的合作，从某种程度来看，或许是打破新孤岛的有效手段之一。

　　对使用隐私计算技术的机构来说，选择市占率更高的头部厂商，等于选择了数据互联互通能力更强的厂商，也就等于链接了更多外部数据；对于隐私计算厂商来说，更高的市占率，也意味着更快的技术迭代与更强的行业护城河。

　　以蓝象智联为例，专注金融级隐私计算解决方案的蓝象智联因其在金融业积累的行业优势，曾中标“中国银联2022年隐私计算平台互联互通项目”，承担其高性能及高安全性的算子及通信核心组件研发。这个项目将助力银联隐私计算平台与其他异构隐私计算平台的互通技术对接，推动组建异构隐私计算网络。

　　基于银联的互联互通项目，蓝象智联结合业务驱动力，与火山引擎、百度点石、开源FATE实现了基于业务的互联互通，目前正在与更多技术服务商合作，为隐私计算跨平台互联互通做出实践。

　　隐私计算头部厂商的市场集中效应已经开始显现，根据艾瑞咨询的报告显示，在2021Q1-2022Q3周期内，金融行业的隐私计算商用实践市场出现阶段性分化，综合领导者厂商拥有55%的市场占有率。

　　艾瑞咨询强调，金融市场的隐私计算服务商竞争格局已由最初的“百家争鸣”逐渐进入阶段性的强者愈强市场格局。其中蓝象智联作为综合领导者，金融客户覆盖国有大行、股份制银行、城商行、保险、证券等机构，客户数量上拥有领先的市场份额。

　　作为“综合领导者”的蓝象智联，在艾瑞咨询的报告中更是获得了持续竞争力排名第一的成绩。艾瑞咨询指出，在目前的市场阶段，蓝象智联拥有较强的金融基因，在面向金融客户的服务中具备其他厂商难以替代的优势。