一股隐私計算的浪潮正席卷金融行業。

銀行通過隐私計算引入外部不動産(chǎn)數據，與行内貸款企業的時點貸款餘額、注冊資本等數據聯合建立企業貸中(zhōng)預警監測模型，提升銀行風險監測業務(wù)能(néng)力；銀行利用(yòng)聯邦學(xué)習與互聯網公(gōng)司的客戶特征數據完成聯合建模，提升信用(yòng)卡反欺詐模型的準确率；保險公(gōng)司運用(yòng)隐私計算，通過電(diàn)商(shāng)等其他(tā)公(gōng)司消費、出行數據，制定更加精(jīng)準的客戶營銷産(chǎn)品……

随着市場需求和政策法規的雙輪驅動，隐私計算在金融業規模商(shāng)用(yòng)正迅速開啓，越來越多(duō)金融機構以風控和營銷兩大核心業務(wù)場景為(wèi)突破口，部署隐私計算相關解決方案。

尤其在今年，隐私計算一體(tǐ)機成為(wèi)金融業部署方案中(zhōng)的現象級産(chǎn)品。像浪潮信息等公(gōng)司打造的隐私計算一體(tǐ)機迅速獲得各大金融機構的青睐，成為(wèi)當下金融機構部署隐私計算解決方案的首先。

那麽，金融業為(wèi)何對隐私計算方案如此迫切？隐私計算一體(tǐ)機為(wèi)何又(yòu)能(néng)夠在金融業部署方案中(zhōng)脫穎而出？隐私計算一體(tǐ)機市場未來又(yòu)會呈現何種趨勢？

01

隐私計算開啓金融大數據規模商(shāng)用(yòng)

一直以來，數據安(ān)全合規與數據流動共享似乎是一對天然的矛盾。保障了數據安(ān)全與合規，往往會限制數據流動與共享；放開數據流動與共享，往往又(yòu)容易滋生各種數據洩露亂象。

尤其是像金融業這種典型的數據密集型行業，一方面《網絡安(ān)全法》等“三法一典”對于數據安(ān)全越來越嚴苛的合規要求；另一方面，金融機構又(yòu)渴望建設更加開放的金融生态，融合更多(duō)外部數據，以實現數據價值最大化釋放。

因此，針對數據“可(kě)用(yòng)不可(kě)見”的隐私計算成為(wèi)金融業的“真命天子”，肩負起金融業對外的數據安(ān)全流動、共享的職責。如今，業界已經形成共識：即隐私計算将是金融業的剛需，金融機構未來将視之為(wèi)底層核心基礎技(jì )術。

不過，隐私計算在金融業規模商(shāng)用(yòng)尚處于初期，在算力性能(néng)、運算成本、場景落地等工(gōng)程化問題，依然存在着不小(xiǎo)的挑戰和持續探索的地方。

例如，隐私計算涉及到諸多(duō)技(jì )術棧，産(chǎn)品形态也趨于複雜，加上金融機構實際應用(yòng)環境較為(wèi)複雜，使得很(hěn)多(duō)金融機構在部署隐私計算解決方案時，需要花(huā)費大量時間在環境部署、數據對齊等工(gōng)作(zuò)上，即使部署成功之後也僅僅處于“可(kě)用(yòng)”階段，離“好用(yòng)”階段尚有(yǒu)一定距離。

另外，雖然很(hěn)多(duō)金融機構對于隐私計算進行了“嘗鮮”，在一些風控、營銷場景中(zhōng)“小(xiǎo)試牛刀(dāo)”，當應用(yòng)場景相對簡單、數據處理(lǐ)規模較小(xiǎo)，性能(néng)需求暫未充分(fēn)釋放，離大規模商(shāng)用(yòng)化驗證尚有(yǒu)差距。例如，隐私計算解決方案是否能(néng)夠對金融機構現有(yǒu)的軟硬件設備兼容适配；是否在大規模數據吞吐量下，滿足金融業對于業務(wù)穩定性要求；以及已接通合規數據源是否滿足金融機構的業務(wù)需求等。

更加關鍵的是，由于隐私計算涉及衆多(duō)技(jì )術和企業，隐私計算的協議、互聯互通标準尚待進一步完善，需要隐私計算領域的廠商(shāng)們充分(fēn)發揮生态力量，以隐私計算協議、标準的完善，推動隐私計算解決方案在金融機構的廣泛落地與應用(yòng)。

目前看，針對隐私計算解決方案部署應用(yòng)遇到的難題，業界普遍意識到隐私計算一體(tǐ)機是隐私計算在金融業規模商(shāng)用(yòng)的一幅催化劑。隐私計算一體(tǐ)機可(kě)以很(hěn)好地解決上述各種挑戰，幫助金融機構在部署與應用(yòng)隐私計算時，真正從“可(kě)以用(yòng)”向“好用(yòng)”的階段邁進。

今年，各大金融機構不約而同的将目标瞄向隐私計算一體(tǐ)機，從“可(kě)以用(yòng)”到“好用(yòng)”的階段邁進。這也推動了隐私計算一體(tǐ)機在市場的火爆，成為(wèi)金融業加速部署隐私計算解決方案的催化劑。

02

隐私計算一體(tǐ)機為(wèi)何脫穎而出

衆所周知，随着隐私計算在金融業等行業的日趨火熱，近年來誕生了大量隐私計算相關企業，相關技(jì )術、産(chǎn)品和解決方案也是不勝枚舉、魚龍混雜。

今年《IDC Perspective: 隐私計算全景研究》報告就指出，當前隐私計算技(jì )術服務(wù)商(shāng)營收規模普遍不大，在技(jì )術性能(néng)、安(ān)全性、産(chǎn)品化能(néng)力上參差不齊，而在産(chǎn)品形态、互聯互通能(néng)力、垂直行業服務(wù)能(néng)力方面更是不盡相同。

此時，隐私計算一體(tǐ)機逐漸在市場中(zhōng)脫穎而出，獲得各大金融機構的青睐。多(duō)家廠商(shāng)均推出了隐私計算一體(tǐ)機解決方案，以此來解決向上适配業務(wù)系統、向下兼容硬件生态等難題，成為(wèi)隐私計算技(jì )術在金融業大規模商(shāng)業化落地的最佳載體(tǐ)和最優選擇。

當前，無論是螞蟻集團、微衆銀行等互聯網金融企業，還是可(kě)利邦這種紮根金融行業多(duō)年的ISV，甚至一部分(fēn)隐私計算初創企業，均推出了隐私計算一體(tǐ)機相應的産(chǎn)品和解決方案。在衆多(duō)隐私計算一體(tǐ)機産(chǎn)品中(zhōng)，浪潮信息與可(kě)利邦聯手打造的隐私計算一體(tǐ)機堪稱業界合作(zuò)的典範，也被視為(wèi)最有(yǒu)市場前景和最貼近用(yòng)戶實際需求的隐私計算産(chǎn)品形态。

首先，可(kě)利邦與浪潮信息的隐私計算一體(tǐ)機并不是簡單的軟硬件拼湊，而是基于各自優勢，針對金融場景需求進行打造。例如，可(kě)利邦與浪潮信息成立了“大數據隐私計算實驗室”，既包含聯邦學(xué)習的分(fēn)布式機器學(xué)習框架及技(jì )術的研究，也有(yǒu)可(kě)信、機密計算的可(kě)信執行環境構建技(jì )術研究，更有(yǒu)基于隐私計算的金融應用(yòng)需求開發等課題。

例如，“大數據隐私計算實驗室”已經對銀行、保險等各個應用(yòng)場景中(zhōng)均做了諸多(duō)初步探索，以金融機構獲客營銷、存量客戶運營、風險評估等細分(fēn)場景為(wèi)抓手，形成圍繞信用(yòng)卡、個貸、小(xiǎo)微、普惠、零售客戶從風控到經營的數據協同網絡。

今後，依托“大數據隐私計算實驗室”，可(kě)以将隐私計算在金融業的實踐與探索成果源源不斷輸入到隐私計算一體(tǐ)機解決方案之中(zhōng)，讓隐私計算在金融業的應用(yòng)成為(wèi)可(kě)持續演進的方案。

其次，可(kě)利邦與浪潮信息打造的隐私計算一體(tǐ)機，屏蔽了從安(ān)裝(zhuāng)部署到交付應用(yòng)的諸多(duō)複雜性，有(yǒu)利于降低隐私計算使用(yòng)門檻，推動隐私計算技(jì )術在金融業中(zhōng)的規模化商(shāng)用(yòng)。

例如，可(kě)利邦與浪潮信息打造的隐私計算一體(tǐ)機，充分(fēn)考慮金融場景特點，針對不同的應用(yòng)場景、信任環境和客戶需求，将不同技(jì )術、算法、服務(wù)集成在綜合性平台中(zhōng)，既具(jù)有(yǒu)多(duō)種功能(néng)和充分(fēn)适配調優，又(yòu)簡單易用(yòng)、符合業務(wù)建模人員使用(yòng)邏輯，大幅降低隐私計算使用(yòng)難度；同時，一體(tǐ)機又(yòu)提供數據中(zhōng)心型、中(zhōng)小(xiǎo)計算型和應用(yòng)型等多(duō)種型号，用(yòng)戶可(kě)以根據自身業務(wù)情況進行靈活選擇。

第三，隐私計算标準化工(gōng)作(zuò)正在被業界提上日程。可(kě)利邦與浪潮信息攜手打造的隐私計算一體(tǐ)機模式，除了發揮各自優勢之外，還能(néng)真正推動行業之間的分(fēn)工(gōng)協作(zuò)，讓擅長(cháng)算法的廠商(shāng)專注于算法層，擅長(cháng)硬件的專注于基礎設施，在彼此分(fēn)工(gōng)和大規模商(shāng)用(yòng)中(zhōng)加速推動行業标準的形成和完善。

據悉，浪潮信息與可(kě)利邦攜手打造的隐私計算一體(tǐ)機，憑借安(ān)全合規、一站式服務(wù)、容器化部署和開箱即用(yòng)四大優勢，已經在金融業中(zhōng)獲得了諸多(duō)金融機構的部署。

03

生态是未來持續發展的關鍵

相關機構預測，到2024年全球隐私計算市場規模将達到150億美元，中(zhōng)國(guó)隐私計算市場規模将在15-30億美元左右，未來三年将保持高速增長(cháng)。在金融業，銀行已經加速部署隐私計算解決方案，而保險借助隐私計算和外部數據來加速業務(wù)發展的需求也愈發強烈，此外像資産(chǎn)管理(lǐ)、财務(wù)公(gōng)司等金融機構也在密切關注隐私計算。

當前，業界普遍認為(wèi)，生态是隐私計算在金融業未來持續規模商(shāng)用(yòng)的關鍵所在。衆所周知，隐私計算的技(jì )術棧複雜、技(jì )術發展迅速，僅僅依靠一家廠商(shāng)很(hěn)難掌控所有(yǒu)技(jì )術；另外，金融業數據量龐大、業務(wù)特殊性強，數據具(jù)有(yǒu)高敏感性、高價值性及開放性，随着部署規模的增加，對于隐私計算解決方案的要求隻會越來越高。例如，除了高可(kě)靠性、易于交付和易于使用(yòng)外，對于數據處理(lǐ)性能(néng)、效率，不同平台的互聯互通、安(ān)全共識等都會成為(wèi)硬性要求。

因此，必須聚合産(chǎn)學(xué)研用(yòng)各種合作(zuò)夥伴，共同形成開放、多(duō)元的生态，推動隐私計算技(jì )術與金融業需求的持續對接。

事實上，浪潮信息通過元腦生态來推動隐私計算的規模化商(shāng)用(yòng)，已經在金融業得到成功驗證。通過與可(kě)利邦及其他(tā)合作(zuò)夥伴一起，基于元腦AIStore平台，浪潮信息極好地拓展了不同類型合作(zuò)夥伴的合作(zuò)空間和合作(zuò)深度，有(yǒu)效推動了隐私計算在金融業的應用(yòng)。

總體(tǐ)來看，隐私計算在金融業的春天已經來臨。随着銀行、保險等金融機構加速部署隐私計算解決方案，隐私計算技(jì )術有(yǒu)望在更多(duō)金融業務(wù)場景中(zhōng)得到應用(yòng)。而隐私計算一體(tǐ)機的逐漸流行，猶如一股催化劑，大幅降低隐私計算在金融業的技(jì )術門檻，推動隐私計算的規模商(shāng)用(yòng)。面向未來，隐私計算一體(tǐ)機作(zuò)為(wèi)金融業的關鍵基礎設施，必然會在金融業的數字化轉型中(zhōng)發揮愈發關鍵的作(zuò)用(yòng)。