隐私技术兼顾开放与保护带动数据要素市场化

在最近结束的博鳌亚洲论坛2022年年会上，中国金融学会会长周小川表示，隐私计算等技术的发展，为处理跨境数据流动和自由交易中的安全，隐私和定价问题提供了充分的可能性。

国际咨询机构IDC中国发布的《隐私计算全景研究》报告，给出了隐私计算发展潜力的量化数据该报告称，2021年中国隐私计算市场规模将超过8.6亿元

开放与保护并重。

最近几年来，伴随着数字经济的深入发展，数据安全和数字经济治理等问题成为社会关注的焦点今年的政府工作报告首次将数字经济治理纳入其中，为数据要素市场的良性发展和数据的健康流通奠定了基础

如何合理利用数据元素，兼顾开放和保护香港科技大学智能网络与系统实验室主任，星云Clustar创始人陈凯认为，隐私计算技术以数据可用但不可见的特性，平衡了开放数据共享与隐私保护之间的矛盾，可以保证原始数据的安全性和隐私性，实现数据的计算和分析，为跨域流通和合规中数据元素的安全性和隐私性提供技术解决方案

数据只有在使用，加工，流通的过程中才会产生价值可是，现实情况是，出于安全，隐私和其他考虑，竖起了高高的数据墙，数据流通受阻如何使数据快速高效地流通是一个亟待解决的问题隐私计算是由两个或两个以上的参与者共同计算的技术和系统，参与者通过协作对其数据进行联合机器学习和分析，而不泄露各自的数据

隐私推动了数据元素的市场化。

国家工业信息安全研究中心《中国私有计算产业发展报告》显示，私有计算产品市场规模约10亿元，基于私有计算的数据交易应用模式市场规模可能达到1000亿元伴随着隐私计算，联邦学习等技术在数据流通中的价值越来越被认可，隐私计算开辟了数字时代的新蓝海

2020年被认为是隐私计算元年除了垂直初创企业，很多互联网公司，综合IT服务商，人工智能，大数据相关企业都尝试过水隐私计算赛道据不完全统计，仅2021年上半年，我国隐私计算领域新增融资金额已超过6亿元，超过50%的企业融资超过1亿元

在投资持续升温的同时，隐私计算的应用情况如何艾瑞发布的《2022年中国隐私计算行业研究报告》显示，隐私计算处于起步阶段，金融，政务，通信运营商等领域的商业实践较为先进金融行业对数据安全和隐私有着严格的要求，这为隐私计算的应用提供了条件

以金融风控应用为例，由于金融数据的敏感性，无法在多个机构间直接共享整合陈凯表示，通过隐私计算技术，在保护用户个人隐私的前提下，可以为金融机构链接海量数据，优化迭代其风控模型，构建完整的贷前风险识别，贷中管理，贷后风险预警，为金融机构降低信贷风控成本和坏账率未来，隐私计算在金融领域可能会有更好的实践

安全与效率的平衡成为数据要素产业发展的新焦点陈凯认为，多方安全计算，联邦学习，同态加密或秘密共享等私有计算技术，在实际应用场景中对计算能力提出了巨大的挑战和需求如果不能提升计算能力的性能，私有计算将很难处理更多的大规模数据和规模化发展

目前，计算能力的提高受到了社会层面的关注在国家层面，京津冀，长三角，粤港澳大湾区，成渝，内蒙古，贵州，甘肃，宁夏等8地已启动国家计算枢纽节点建设，这标志着东算西算工程将进入规划建设阶段隐私计算消除了数据壁垒，为数据要素的市场化和国家数据资源流通的一盘棋局面提供了有效的技术支撑因此，它也将成为东算西算工程软建设的重点

在企业层面，构建生态是隐私计算发展和大规模应用的关键，因此需要推动各方互联互通互联互通可以实现技术开放和迭代，为计算力市场释放更多空间