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預警監測模型，提升銀行風險監測業務能力；銀行利用聯邦學習與互聯網公司的客戶特征數據完成聯合建模，提升信用卡反欺詐模型的準确率；保險公司運用隐私計算，通過電商等其他公司消費、出行數據，制定更加精準的客戶營銷産品……
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用正迅速開啓，越來越多金融機構以風控和營銷兩大核心業務場景爲突破口，部署隐私計算相關解決方案。
尤其在今年，隐私計算一體機成爲金融業部署方案中的現象級産品。像浪潮信息等公司打造的隐私計算一體機迅速獲得各大金融機構的青睐，成爲當下金融機構部署隐私計算解決方案的首先。
那麽，金融業爲何對隐私計算方案如此迫切？隐私計算一體機爲何又能夠在金融業部署方案中脫穎而出？隐私計算一體機市場未來又會呈現何種趨勢？
01
隐私計算開啓金融大數據規模商用
一直以來，數據安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《網絡安全法》等“三法一典”對于數據安全越來越嚴苛的合規要求；另一方面，金融機構又渴望建設更加開放的金融生态，融合更多外部數據，以實現數據價值最大化釋放。
因此，針對數據“可用不可見”的隐私計算成爲金融業的“真命天子”，肩負起金融業對外的數據安全流動、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爲底層核心基礎技術。
不過，隐私計算在金融業規模商用尚處于初期，在算力性能、運算成本、場景落地等工程化問題，依然存在着不小的挑戰和持續探索的地方。
例如，隐私計算涉及到諸多技術棧，産品形态也趨于複雜，加上金融機構實際應用環境較爲複雜，使得很多金融機構在部署隐私計算解決方案時，需要花費大量時間在環境部署、數據對齊等工作上，即使部署成功之後也僅僅處于“可用”階段，離“好用”階段尚有一定距離。
另外，雖然很多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“小試牛刀”，當應用場景相對簡單、數據處理規模較小，性能需求暫未充分釋放，離大規模商用化驗證尚有差距。例如，隐私計算解決方案是否能夠對金融機構現有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需求等。
更加關鍵的是，由于隐私計算涉及衆多技術和企業，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們充分發揮生态力量，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。
目前看，針對隐私計算解決方案部署應用遇到的難題，業界普遍意識到隐私計算一體機是隐私計算在金融業規模商用的一幅催化劑。隐私計算一體機可以很好地解決上述各種挑戰，幫助金融機構在部署與應用隐私計算時，真正從“可以用”向“好用”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機，從“可以用”到“好用”的階段邁進。這也推動了隐私計算一體機在市場的火爆，成爲金融業加速部署隐私計算解決方案的催化劑。
02
隐私計算一體機爲何脫穎而出
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，相關技術、産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，當前隐私計算技術服務商營收規模普遍不大，在技術性能、安全性、産品化能力上參差不齊，而在産品形态、互聯互通能力、垂直行業服務能力方面更是不盡相同。
此時，隐私計算一體機逐漸在市場中脫穎而出，獲得各大金融機構的青睐。多家廠商均推出了隐私計算一體機解決方案，以此來解決向上适配業務系統、向下兼容硬件生态等難題，成爲隐私計算技術在金融業大規模商業化落地的最佳載體和最優選擇。
當前，無論是螞蟻集團、微衆銀行等互聯網金融企業，還是可利邦這種紮根金融行業多年的ISV，甚至一部分隐私計算初創企業，均推出了隐私計算一體機相應的産品和解決方案。在衆多隐私計算一體機産品中，浪潮信息與可利邦聯手打造的隐私計算一體機堪稱業界合作的典範，也被視爲最有市場前景和最貼近用戶實際需求的隐私計算産品形态。
首先，可利邦與浪潮信息的隐私計算一體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”，既包含聯邦學習的分布式機器學習框架及技術的研究，也有可信、機密計算的可信執行環境構建技術研究，更有基于隐私計算的金融應用需求開發等課題。
例如，“大數據隐私計算實驗室”已經對銀行、保險等各個應用場景中均做了諸多初步探索，以金融機構獲客營銷、存量客戶運營、風險評估等細分場景爲抓手，形成圍繞信用卡、個貸、小微、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機解決方案之中，讓隐私計算在金融業的應用成爲可持續演進的方案。
其次，可利邦與浪潮信息打造的隐私計算一體機，屏蔽了從安裝部署到交付應用的諸多複雜性，有利于降低隐私計算使用門檻，推動隐私計算技術在金融業中的規模化商用。
例如，可利邦與浪潮信息打造的隐私計算一體機，充分考慮金融場景特點，針對不同的應用場景、信任環境和客戶需求，将不同技術、算法、服務集成在綜合性平台中，既具有多種功能和充分适配調優，又簡單易用、符合業務建模人員使用邏輯，大幅降低隐私計算使用難度；同時，一體機又提供數據中心型、中小計算型和應用型等多種型号，用戶可以根據自身業務情況進行靈活選擇。
第三，隐私計算标準化工作正在被業界提上日程。可利邦與浪潮信息攜手打造的隐私計算一體機模式，除了發揮各自優勢之外，還能真正推動行業之間的分工協作，讓擅長算法的廠商專注于算法層，擅長硬件的專注于基礎設施，在彼此分工和大規模商用中加速推動行業标準的形成和完善。
據悉，浪潮信息與可利邦攜手打造的隐私計算一體機，憑借安全合規、一站式服務、容器化部署和開箱即用四大優勢，已經在金融業中獲得了諸多金融機構的部署。
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，中國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。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發展的需求也愈發強烈，此外像資産管理、财務公司等金融機構也在密切關注隐私計算。
當前，業界普遍認爲，生态是隐私計算在金融業未來持續規模商用的關鍵所在。衆所周知，隐私計算的技術棧複雜、技術發展迅速，僅僅依靠一家廠商很難掌控所有技術；另外，金融業數據量龐大、業務特殊性強，數據具有高敏感性、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，除了高可靠性、易于交付和易于使用外，對于數據處理性能、效率，不同平台的互聯互通、安全共識等都會成爲硬性要求。
因此，必須聚合産學研用各種合作夥伴，共同形成開放、多元的生态，推動隐私計算技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用，已經在金融業得到成功驗證。通過與可利邦及其他合作夥伴一起，基于元腦AIStore平台，浪潮信息極好地拓展了不同類型合作夥伴的合作空間和合作深度，有效推動了隐私計算在金融業的應用。
總體來看，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，隐私計算技術有望在更多金融業務場景中得到應用。而隐私計算一體機的逐漸流行，猶如一股催化劑，大幅降低隐私計算在金融業的技術門檻，推動隐私計算的規模商用。面向未來，隐私計算一體機作爲金融業的關鍵基礎設施，必然會在金融業的數字化轉型中發揮愈發關鍵的作用。
