蓝象智联CEO徐敏：因数而智，隐私计算助力构建数据云服务时代(2)

以金融行业为例，数据已经是金融风控的基础，也正在成为金融行业客户运营的基础。但在这方面，金融行业和互联网行业还存在不小的差距，普遍还处于“心有余而数不足”的状态。很多金融机构之前请了互联网行业的运营高手，但这些运营高手进入金融机构后，虽然做了很多运营活动，但效果始终不如在互联网企业的运营效果。纠其原因，是因为金融机构的数据基础不如互联网行业，这就像两个武林高手过招，不管谁的招数更漂亮，最后赢的那个总是内功更好的，数据就是客户运营的内功。
所以，对强客户运营需求的行业来说，如何获得更全面的客户数据来提升客户运营能力至关重要。之前很多行业通过外部数据采购来弥补这方面的数据积累，随着《个保法》、《网安法》等数据法规的先后出台，简单粗暴的数据买卖会带来很多数据合规隐患。

从2020年开始，国内新兴起的隐私计算领域着眼于安全、合规、有序地解决行业内外数据不融合的需求。通过多方安全计算、同态加密、联邦学习等技术手段，融合了密码学、大数据、AI等交叉学科的能力，为数据应用提供了一种“数据可用不可见”、“数据不动算法动”的数据应用方式，并已经在运营商、金融、政府、医疗等大量数据密集型行业得到了初步的应用，同时也被多个行业的数据发展规划中被广泛建议。
通过隐私计算手段，数据的持有权并没有发生转移，但合作机构可以基于数据进行建模、隐匿预测、隐匿求交等多种数据应用，来获得数据分析结果。传统模式下，数据是需要迁移到数据应用方才能加入计算；隐私计算模式下，数据依然保留在原地，基于确定的应用需求，数据能以“数据云服务”的模式，以不泄露原始数据的形态参与运算。
某种意义上来说，隐私计算让数据服务像云计算实现算力云服务一样，实现了数据服务的云服务。之前数据搬家模式，就像把服务器搬进了自家机房；隐私计算模式下，数据服务真正实现了“data as a service”,实现了按计算调用。数据云服务的模式，随着隐私计算技术的发展和普及，也将得到更大的发展。就像云计算是“上云 用数 赋智”的第一步，通过算力成本的大幅降低，实现了业务上云、继而实现“数据在线”，隐私计算支持的数据云服务将接过基础设施云计算的接力棒，为“用数、赋智”带来更大的空间。