2022 服贸会 | 洞见科技姚明：从智能化到密态化，数据科技向善升级

近日，「中国国际服务贸易交易会·2022 中国金融科技论坛」在北京成功举办。洞见科技创始人、董事长姚明出席本次论坛，并发表题为《从智能化到密态化，数据科技向善升级》的主题演讲，与「政、产、学、研、用、金」各界领导嘉宾共话数字经济时代的金融科技发展应用与安全。

以下是姚明的主要观点：

数据处理技术的智能化扩展数据流通需求

数据处理技术的智能化赋予了数据独立的计算价值，扩大了数据流通需求。数据处理技术从统计分析到机器学习，从逻辑推导到关联挖掘，从对本地数据价值的深度挖掘到引入外部数据形成融合价值，已成为数据智能应用受益者的共识。

数据流通产生的隐私安全问题是当前数据科技发展的关键挑战

当前全球数据总量高速增长，数据要素地位显著提升。根据最新国家数据资源调查报告显示，去年我国数据产量已达到 6.6ZB，占全球数据总量的 9.9%。海量的数据蕴含着巨大的商业价值，但也带来隐私安全问题，加重了数据流通各方顾虑。

隐私计算成为破局当前数据流通困境的科技向善最优解

隐私计算技术以既能促进数据流通又能保护隐私安全的特性，被认为是当前破解数据流通困境的科技向善最优解。目前，隐私计算融合多方安全计算、联邦学习、可信执行环境等主要技术路线，以「数据可用不可见」的特性服务于诸多数据流通场景，体现为对于个人与企业（C2B）间的数据流通中由传统的将个人数据采集至中心服务器模式演化为聚合个人数据计算价值开展分布式数据分析，在企业与企业间（B2B）的数据流通中由将数据传输至对方进行分析利用转变为基于各方本地数据协同计算。在此过程中，隐私计算能显著提高数据流通过程中的隐私安全保护能力，成为数据科技向善升级的客观性保障。

数据流通的密态化推动数据流通范式变革

隐私计算推动数据处理技术从智能化走向密态化，使数据流通的「后链路风险」降至最低。数据流通范式历经文件传输、数据接口、数据沙盒等技术发展阶段，演进到以隐私计算为核心的数据价值流通时代，能够让数据在不可复制的前提下充分释放计算价值，避免风险扩散、非法滥用、权属争议等「后链路风险」，从而促进数据安全合规流通。

金融领域成为当前隐私计算技术发展的重要试炼场

金融作为数据协同需求强烈的行业领域，是隐私计算技术商业应用落地的前沿。据艾瑞咨询 2021 年相关报告显示，有 30%以上的银行类和保险类金融机构已开始隐私计算的实践应用，包括隐私计算平台的招采和 POC，并有 61.5%的机构计划在 2022 年开启隐私计算实践。

洞见科技以密态数据智能赋能全链路隐私安全保护

面向金融领域的风控、营销等场景，以建模应用为例，通常包括样本对齐、建模训练、模型预测、结果查询四个关键环节。相应地，洞见科技的 InsightOne 产品矩阵平台提供了保护各方非交集信息的隐私安全求交（PSI）、保护交集信息并不泄漏特征的匿踪联邦学习（AFL）、保护模型涉及各方特征信息的多方安全计算（MPC）、保护查询条件信息的隐私安全检索（PIR）予以支持，以密态数据智能赋能金融数据协同场景下的全链路隐私安全保护。

自 2021 年隐私计算商业化元年以来，洞见科技已经与多地政府、众多银行与保险机构达成隐私计算平台建设合作，落地场景包括基于隐私计算的政务数据开放、基于隐私计算的银企对接、基于隐私计算的金融风控、基于隐私计算的存客经营、以及与行业监管机构共同建设基于隐私计算行业信息共享服务等。

未来，洞见科技将继续深耕数据科技的智能化与密态化底层技术，推动隐私计算在数据全生命周期中应用，以赋能数据科技「最小可用」、「逐次授权」、「目的限制」的升级为目标，守卫真正的科技向善。