前水木清华执行董事创业,「融数联智」希望用隐私计算技术构建数据智能价值交换网络
在数据经济时代,不少企业都需要以数据为支撑进行营销、风控等业务拓展,数据对企业的意义愈发重要。但由于数据在使用过程中容易产生C端用户隐私被侵犯的隐患,于是,通过技术手段解决数据在合法合规前提下高效流动的需求愈发迫切。
以此为前提,科技领域正在探索隐私计算的方式以解决这些问题。具体展开,隐私计算在国内的进展以2020年为分界线。在此时点前,国内只有少数几家公司关注此赛道,而2019年下半年不少大数据公司被整顿,让更多人意识到发挥数据价值和保护隐私数据之间的矛盾。再加上彼时政策上的严管趋势愈发明显,隐私计算的概念得以阶段性普及,2020年也由此被称为隐私计算元年。
成立于2019年的「融数联智」同样专注于隐私计算。公司创始人袁晔早前在水木清华担任执行董事,其在2018年即看好隐私计算方向而决定亲身下场创业。其希望通过采用隐私计算技术,构建一个全球范围的数据和智能价值交换网络
从技术角度,隐私计算的范围包含了联邦学习、密码学和隐私保护芯片(PPU)等。目前行业内的大多数公司表示自己提供的是包含密码学(如MPC)、联邦学习、区块链和隐私保护芯片(PPU)在内的综合型解决方案。袁晔介绍,融联智目前也整合了多种隐私计算技术,首先包含联邦化过程的数据合作,在合作同时也采用同态加密技术,只传递一些参数值,不会传递任何一方哪怕加密的业务数据。同时公司还用到了MPC中的一些技术点,如秘密分享、不经意传输等。
并且,隐私计算的计算效率一直是业界关注重点。在这个方面,袁晔介绍融数联智也开发出了硬件芯片产品PPU,从而满足行业的需求。其介绍,芯片里的指令完全是去做加解密运算的,把原来在CPU上要跑1万甚至100万个时钟的运算缩减到芯片中,该芯片中一个clock就可以完成同等运算。并且袁晔还认为,PPU未来跟目前服务器的CPU、GPU是并行关系,意味着未来服务器出厂时就可以原置这样的隐私保护芯片。在今年年初,融数智联的第一版硬件产品已经打磨完毕,公司今年的重点之一也是将此产品推向市场。
另外在商业落地上,虽然隐私计算理论上可以落在任何行业,但在实际情况中,由于行业信息化基础和业务匹配度的差异,金融、政府和医疗是目前更多公司深耕的客户领域。尤其是金融,由于银行等角色对风控、营销场景的看重,不少隐私计算公司在此阶段针对性面向金融客户进行市场拓展。
融数联智的主要目标客户也在金融行业,其当前的银行客户以城商行为主。袁晔介绍,当前客户在接触隐私计算产品时并不会做排他,在具体考量因素上会看重安全性和计算性能两方面。在安全性上,厂商需要通过第三方以及客户方的安全监测。在性能方面,其举例表示,当前如果计算在明文环境下需要一分钟,在加密下用1~2个小时就太慢了,但如果能够把整个计算时间控制在10分钟以内,则是一个可以被接受的范围。当前融数联智的计算时间大约在5~10分钟之间。
据了解,今年融数联智的主要计划是推广硬件产品,同时不断拓展数据源以及客户,进行更多商业化落地。在对行业的动态观察上,袁晔表示,2021年很可能会出现阶段性的行业洗牌,一些仍然没有产品,或产品无法满足客户需求的公司,会逐渐淡出市场。
整体来看,当前市场上号称在做隐私计算的公司或许达到上百家,而2021年也被一些业内人士称为隐私计算商业化元年。相信在这个时点上,隐私计算公司的场景落地能力,以及商业模式走向都将会是接下来业界关注的重点,36氪也会对此类话题保持持续关注。
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