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隐私计算背后的“隐形巨人”,半年融资数亿元

曹彦君 来源:21世纪商业评论 2021-11-19
隐私计算的未来是星辰大海。

隐私计算背后的“隐形巨人”,半年融资数亿元

隐私计算先行者,以技术立身。

11月17日,首个国家级隐私计算互联互通标准——TC260《隐私保护的数据互联互通协议规范》取得突破性研究成果,该标准由上海交通大学、中国信通院等30多个企业和机构参与制定,牵头者是来自上海的富数科技。

就在几天前,富数科技成为《智能网联汽车数据安全评估指南》参编单位,为推动智能网联汽车数据安全评估、规范相关企业数据处理,提供技术支持。

2020年初,由普华永道组织的一个线上论坛中,富数科技CEO张伟奇用8分钟时间,讲解了隐私计算(Privacy Computing)的概念。

隐私计算是在保护数据本身不对外泄露的前提下,实现数据分析计算的信息技术,从根本上解开了数据合法流动的结,在数据利用和隐私保护之间求得平衡。

屏幕另一边的听众中,不乏金融界人士,包括交通银行金融科技研究的相关人员。他们听完后,对这项技术在金融行业的应用产生了浓厚兴趣。

隐私计算背后的“隐形巨人”,半年融资数亿元富数科技CEO张伟奇

几个月后,富数科技宣布和交通银行、中国移动合作,基于富数的多方安全图计算方案,为银行和运营商解决小微企业贷的团伙欺诈问题。

这是隐私计算技术在国内最早的落地案例之一。该方案入选了中国人民银行发布的首批上海金融科技“监管沙盒”名单,成为隐私计算在金融行业的典型落地案例。

随着《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》相继出台,数据合规监管趋严,隐私计算的重要性逐渐凸显,行业进入蓬勃发展阶段。

2021年上半年,富数科技宣布完成数亿元B轮和C轮融资,其中B轮来自亚信安全、晨山资本等机构,C轮则来自中国互联网投资基金、同创伟业。

自研算法

富数是国内隐私计算领域的先发者。公司在2016年4月成立时,致力于金融行业建模产品的研发。

张伟奇接受《21CBR》记者采访时回忆道,“2017年9月开始,我们感觉到行业内对数据安全的关注正在上升。传统的数据建模业务需要先汇总数据,再加工建模,过程中很难自证‘清白’。”

在富数科技副总裁卞阳的提议下,团队开始研究多方安全计算、联邦学习等隐私计算的底层技术,并决定专注于隐私计算业务的开发。

2019年对于国内大数据行业,是转折性的一年。

当年9月,监管出手,多家金融公司被先后纳入调查行列,大数据行业“地震”。

面临合规压力的国有大行们,开始寻求外部的数据安全技术服务。具体场景包括泛金融行业的精准营销和智能风控、联合资产定价,政务领域的数据开放,各行业大数据用户的行为画像、可溯物流供应链等。

2019年6月,富数科技上线安全计算平台Avatar,由国际密码学会会士来学嘉教授指导,完全自主研发。目前,富数科技约有150位成员,其中四分之三是研发人员,来自上海交通大学、复旦大学、中国科学院等。

Avatar组件平台和电影《阿凡达》同名。因为在研发产品时,团队的一位成员觉得,隐私计算技术的本质和这部科幻电影的内核相似——隐私计算是在物理世界进行数据连接,让人在另一个时空进行虚拟的查询、统计、建模,就像电影中,人类在地球与潘多拉星球的阿凡达产生联系。

隐私计算背后的“隐形巨人”,半年融资数亿元

如今,富数科技已经合作超过50家企业,涉及金融、政务、运营商、电力等领域,初步完成重点商业场景的全覆盖,正迈入商业化落地的提速阶段。

走向应用

目前,富数的业务模式主要分为两种:

第一,标品工具的交付。

富数在国内首创联邦拖拽式建模,把算法做成不同的模块组件,用户可在工作台画布上简单地拖拽各种资源、功能组件和算子。可根据需求选择并组合工具,让业务部门免编程快速上手,实现“人人皆可建模”。

第二,项目制合作。

大型金融机构和政府部门常有特殊需求,当标品工具无法满足,就会涉及到定制化服务。项目级合作时,隐私计算厂商的技术部门人员将入驻客户机构,针对某一具体需求解决问题。

无论是工具还是项目,运营成本都不小。如何快速拓展商业化布局?张伟奇的答案是,做通用级产品平台。公司会逐渐将重心放在标品工具和SaaS应用的研发。

SaaS应用,是指隐私计算技术结合特定场景、数据研发出的具体产品。比如金融领域常见的落地场景是联合风控、精准营销,具体产品是基于隐私计算的风控模型或者营销模型,以SaaS的形式服务客户。

在营收结构中提高标品化的比重,是富数的发力方向之一。

隐私计算背后的“隐形巨人”,半年融资数亿元

目前,富数主要和一些数据交互量大的企业和机构客户进行项目制合作,包括三大运营商及多家国有大行;一些小型银行的电子银行业务需要对用户进行画像,涉及大量的外部数据,也成为其项目制的落地场景。

“目前,市场上还没有出现一款能够大批量落地的应用级产品,但我觉得这个事情很快就会发生。”张伟奇说。

作为最早一批入局者,张伟奇把行业格局看得很清楚。

他表示,2019年底,通过中国信通院的数据产品能力评测的隐私计算企业,一共有5家,富数科技是其中之一。如今,国内入局隐私计算的企业已有上百家。

不少后来者的算法,是结合国内外科技公司的开源项目之后,在外部算法的基础上加工,形成自己的技术框架。

头部厂商的隐私计算平台往往是独立研发、互不兼容的,使得数据的需求方和提供方无法完成原生的信息交互,产生“技术孤岛”。

2021年,富数开始推动隐私计算领域的TCP/IP制定。

4月,富数科技与腾讯微众银行合作,破解不同技术平台交互阻碍,实现行业内第一次异构联邦学习平台的互通。8月,由其牵头的隐私计算标准获信安标委立项研究,这也是继参与信通院、金标委等行业标准后,富数参与的首个国家级标准制定。

“隐私计算的未来,是百亿甚至千亿市场领域的星辰大海,这个行业仍在早期,如果不实现互联互通,不可能成为一个有生命力的行业。”张伟奇说。“我们更希望以开放合作的心态,跟行业参与方一起共同发展。”

(编辑:谭璐 夏崇)
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