2021年12月4日，一年一度的“甲子引力”大会将以线上直播的方式重磅开启！今年，甲子光年提出了全新的大会主题——"行至水深处"。

回望已过大半的2021，疫情虽仍在反复，但世界各地已经开始逐渐恢复生机。不同的是，放眼全球，后疫情时代的世界呈现出更多变的样貌。

在过去一年里，我们观察到互联网流牛奶和蜜的时代结束了——创新的机会走向市场深水区，数字化的落点步入产业更深处。此时此刻，科技创新更需要"躬身入局、深水笃行"的定力和恒心。

大道致远，海纳百川。甲子光年将持之以恒地致力于为科技创新服务，传播那些对中国科技创新有见地的公司、人物和观点。在此，甲子光年对十位企业CEO进行了专访，在他们眼里，中国科技产业融合深水区将会有怎样一番风起云涌？

本期，甲子光年邀请的嘉宾是国内头部隐私计算技术服务商——洞见科技创始人、董事长姚明。洞见科技由知名信用管理集团"中诚信"投资孵化，其独立自主研发的隐私计算平台产品“洞见数智联邦平台（InsightOne）”目前已在政务、金融等领域成功落地。在数据流通才能产生价值的市场共识之下，隐私计算作为解决数据流通时信任问题的技术体系，受到资本市场持续热捧。面对未来广阔的隐私计算市场，姚明表现得很冷静，“面对风口，我们还是要保持客观冷静，以可持续发展的眼光来看待隐私计算技术。”他说。

洞见科技创始人、董事长姚明

1、回归理性，隐私计算行业从激进转向可持续发展

甲子光年：您感觉今年科技创新领域最大的变化是在哪些方面？

姚      明：在数字科技这个领域，受到《数据安全法》和《个人信息保护法》出台的影响，市场需求端以及创业公司对于数据安全方面的重视有所提升。其次，技术从研发到落地实施的速度在全面加快。在泛安全领域，产业也从原来的激进式发展在向可持续的、健康的发展方向过渡。创业公司越来越多地开始思考：一项技术是不是可持续？是不是符合国家政策长期支持的方向？这也是科技创新企业所面临的挑战：我们需要找到既有市场需求、又有长期政策支持、并且能够形成标准化产品服务的发展方向。

甲子光年：从中诚信出来创办洞见科技，其中的契机是什么？

姚      明：中诚信是全球第四大、中国最大的一家信用产业集团。在信用产业领域，中诚信所做的业务包括但不限于资本市场的评级、信贷市场的征信及智能风控，我们所使用的生产资料都是数据，最终目的是为了识别金融风险，为金融交易和监管带来可量化的指标体系及参照。

欧洲在2018年5月发布《通用数据保护条例》（General Data Protection Regulation，简称GDPR），同年中国也出台了《网络安全法》，背后起因于国内乃至全球范围内诸多重大的隐私泄密案件，这提高了公众对于数据安全和个人隐私的重视，也让很多粗放式数据交易的商业模式备受质疑。不规范的数据采集使用、不公平的AI推荐算法等事情时有发生，从事数据科技的人开始反思：有没有更安全可信的技术，让大家能够在原始数据不出域的条件下去发挥数据的价值？

早在2018年，洞见科技的核心团队就开始探索隐私计算相关技术，那时这些技术还不叫隐私计算，更多是偏数据使用安全的各种技术组合。到2020年，这些技术组合已经能够从理论走向实验室、并且在一些市场化的场景落地应用，所以公司在隐私计算元年从中诚信独立出来，是源于政策推动的契机、市场真实的需求、技术的逐渐成熟这三方面因素。

甲子光年：洞见科技的优势具体体现在哪里？

姚      明：隐私计算企业如果想成为一家平台型企业有三个要素：核心技术、数据资源、场景洞察。第一，核心技术是否足够可用、实用、好用，算法理论、工程可靠性、用户使用的友好程度是缺一不可的。第二，对于具体业务场景而言，即使算法、模型再先进，没有充分的数据资源也是空谈，平台型隐私计算公司不仅要整合数据资源、还要加工数据的衍生品。第三是场景洞察，平台型隐私计算公司除了提供隐私计算技术服务，还可以提供数据智能、业务咨询等增值服务，帮助客户改善业务效果，降低使用门槛、提升使用意愿。

洞见科技从产业的综合体系中诞生，我们的创立初衷是为了更好地服务金融业内银行、保险、基金、券商等客户，这些客户有在保护隐私安全的前提下使用数据、使用先进算法的需求。洞见科技旨在为这些客户提供数据的"连接器”和业务的“增效器"：我们通过隐私计算，能够更安全地链接到更多资源，这种链接本身能够为客户的业务带来效果改善，也就是说，我们不是仅仅在解决数据隐私安全的问题，而是在这件事情的基础上，还能够进一步改善业务效果。

洞见科技的隐私计算平台往往是同时服务两端客户：左侧链接数据资源，右侧链接具体业务。比如服务一家银行客户时，左侧的数据资源包括市场化的数据资源和政府的数据资源，过去这些资源无法和银行进行有效连接，而现在引入隐私计算技术可以打消安全与信任方面的顾虑。将这些数据连接到右侧的业务场景，与银行内部数据进行联合建模时，还能显著提高业务效果，比如某个银行客户风控模型的KS值获得30%以上的提升。

洞见科技团队有丰富的产业经验，比如我们对于什么是资产证券化、什么是精算、如何做评级、如何做反洗钱和反欺诈、如何建立有效的风控模型等具体业务有着非常深厚的知识积累，也因此，我们能够更加深刻地感受到一线的先进技术落地所带来的真实进步和变化。

2、以独立第三方身份，推动行业之间的互联互通

甲子光年：腾讯、蚂蚁等互联网巨头也纷纷布局隐私计算领域，您怎么看待这个现象？对产业格局的发展会有怎样的影响？

姚      明：我认为这对行业是个非常积极的信号。首先，大厂本身的人才储备、可以投入的资源都比较大，这对推动行业技术快速发展和市场教育是一件好事。第二，大厂在整个市场的影响力更大，在国际、国内标准的制定方面，都有明显的推动作用。第三，在市场发展的初期阶段，微众银行开源的FATE实际上降低了隐私计算的技术门槛，吸引了更多的专业人才来研究这项技术。

对于创业公司而言，我们虽然会感觉到竞争压力，但是这种感觉不会很强烈，因为我们的市场定位其实并不一样。比如，自身有金融业务的隐私计算企业并不是一个独立第三方，而洞见科技的定位是一个不生产数据、不应用数据的独立第三方。再比如，阿里系生态圈内的公司如果需要引入隐私计算，会更倾向于和蚂蚁集团合作，但这并不意味着我们之间是完全割裂的，早在今年6月份，洞见科技就与蚂蚁集团及友商达成合作，实现了多方异构隐私计算平台间算法协议层的互联互通。

甲子光年：如何理解隐私计算公司之间的互联互通？

姚      明：隐私计算技术能够实现两个"既要又要"：一是既要数据流通、又要保证数据安全；二是既要保证每家隐私计算公司的算法独立性、又要保证异构平台之间是能够相互协同的。

实际上，洞见科技从成立之初就在推动行业、企业之间的互联互通，刚开始行业内会有观点认为这没必要，直到今年下半年，越来越多的人开始意识到互联互通的重要性，这是因为在实际落地的时候会遇到问题：比如，政府端的数据最终需要同时服务于几百家银行和保险公司，但如果某国有银行用了隐私计算A公司的产品、某股份制银行用了B公司的产品、某保险公司又用了C公司的产品，那么政府端要怎么办？

基于洞见科技的产业经验，我们从一开始就预知隐私计算产品落地之后会出现这类问题，所以花了大量时间进行市场教育和标准制定的工作，现在行业内已经有数十家公司共同参与。通过互联互通的技术，企业之间的权利和义务完全对等，不同企业的算法可以在彼此的平台之间执行。这就解决了刚才提出的问题，政府端不需要同时部署A、B、C三家公司的产品，隐私计算行业内可以直接达成同业之间的互联互通。

3、未来一年：产业背景的隐私计算公司优势将凸显

甲子光年：法案落地之后，对于隐私计算的商业化有什么推动？

姚      明：法案要求数据的全生命周期能够做到合规合法、可监管，不同行业、不同机构会采取多样性的措施，隐私计算是其中一种比较关键的技术措施，被业界称为当前解决数据安全问题的"技术最优解"。《数据安全法》和《个人信息保护法》都是在今年下半年开始正式实施，隐私计算相关国际、国内标准也已经陆续发布，洞见科技牵头或参与制定了IEEE、中国信通院、央行金标委等多个机构发布的MPC、FL、TEE等系列标准。

另外，商业机构并不是强制性地要去应用隐私计算技术，客户可以自主选择。自主选择就意味着客户可以自己先去研究、进行小规模测试、再到大范围应用，这也需要一个周期。去年商业化的机构引入隐私计算技术基本都还在实验室阶段，今年开始会有一些小范围应用，但还没有形成行业内大规模的爆发阶段。实际上，现在关于隐私计算的市场教育还未足够普及，市场对于"引进"隐私计算的理解还没有形成商业化的判断。今年到明年，隐私计算公司都还是在找可落地、可复制场景的阶段。

甲子光年：怎么看未来资本市场对创新企业的支持作用？在您看来，什么样的企业会更受资本市场的青睐？

姚      明：首先，我认为资本市场对隐私计算企业的发展和创新起到了非常大的促进作用，但也会愈加趋于理性。GDPR发布之后，几个比较大的判罚案件是在2019年发生的，《数据安全法》和《个人信息保护法》发布后还没有相关判罚案件，如果有了判罚预计还会催生一波隐私计算投资热潮。

其次，隐私计算最终是要服务于客户的，我预测到明年下半年，像洞见科技这种具有产业背景的隐私计算公司的优势会逐渐凸显。从资本市场的角度，投资基金会更青睐于在行业内有真实应用落地案例、为客户带来实际业务价值的企业。

甲子光年：洞见科技接下来的发展计划是什么？

姚      明：虽然洞见科技当前的客户服务模式仍以解决方案为主，但洞见科技的愿景是致力于成为一家隐私计算平台型企业。上游的每一个数据合作方和下游的每一个客户应用方接入平台，单独来看都是一个个的项目，但对于最终的平台来说，数据合作方越多、客户应用方越多意味着平台的马太效应越明显，我们预测平台型数据流通网络的成熟周期大概是三年左右。

从产品化的角度，我们的重点还是在于提高产品对于具体场景的标准化程度；从技术研发的角度，我们在不断融合切片决策引擎、安全图学习等技术来丰富产品能力、提高用户使用体验；从公司发展的角度，我们的目标是链接更多的政府数据资源以及市场化数据资源，现阶段政务和金融是我们的核心服务领域，但是当数据智能网络建立起来之后，我们会自然延展到更多场景、更多行业。

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