隐私计算深度解析 隐私计算行业市场规模分析2023

近年来,金融、能源、电力、通信、交通等领域的关键信息基础设施安全保护政策相继出台,密集落地,进一步明确了数据安全管理工作相关责任主体、保护原则、管控流程与目标等内容,为各行各业提供了扎实的数据安全实践参考标准。

当前,中国已逐渐形成以《网络安全法》、《数据安全法》、《个人信息保护法》等为核心,以《关键信息基础设施安全保护条例》、《网络数据安全管理条例(征)》、《商用密码管理条例》、《网络安全审查办法》等为落地配套,以《信息安全技术关键信息基础设施安全保护要求》为标准要求的一整套关键信息基础设施保护法规体系。

如果你想了解隐私计算行业的内外部环境、行业发展现状、产业链发展状况、市场供需、竞争格局、标杆企业、发展趋势、机会风险、发展策略与投资建议等进行了分析……我们研究院撰写的《2023-2028年中国隐私计算行业市场深度调研与发展趋势报告》。重点分析了我国隐私计算行业将面临的机遇与挑战，对隐私计算行业未来的发展趋势及前景作出审慎分析与预测。

所谓隐私计算，是在处理和分析数据的过程中，能保持数据的不透明、不泄露、无法被恶意攻击及被其他非授权方获取。从技术角度来看，隐私计算是一套包含人工智能、密码学、数据科学等众多领域交叉融合的跨学科技术体系，实现数据的“可用不可见”，其中关键技术包括联邦学习、多方安全计算、安全求交、匿踪查询、差分隐私、同态加密等。

隐私计算在行业中的应用具有重要意义。一是赋能，通过隐私计算的技术，在不共享明文数据、保障数据安全和用户隐私的前提下，实现多方数据协同;二是业务创新，基于隐私计算做业务模式的创新，能够让之前因数据泄露风险不能进行的业务变为可能;三是合法合规数据利用，通过隐私计算技术联通数据孤岛，赋能多方数据合作，可以有效打击数据黑产;四是从技术角度来看，隐私计算的快速发展反推了很多技术的进步。

同盾科技已经发布了天启可信AI开放操作系统，并在隐私计算技术落地案例极少的当下，同盾科技已协助某国有大型商业银行围绕着企业级数据分级分类、敏感信息保护等行业及监管关注的焦点问题展开咨询以及落地工作。

平安则是基于联邦学习、多方安全计算等核心技术，提供面向数据隐私安全保护的一站式综合解决方案服务。目前，由金融壹账通与平安科技共同研发的的蜂巢联邦智能隐私计算平台已经成为解决当下数据难题与隐私保护的一大利器，助力企业建设基于隐私保护的跨企业、跨数据、跨领域的大数据AI生态。

王健宗表示，基于行业内各个异构平台存在着无法直接互通建模的问题与挑战，蜂巢平台联合外部互联网机构，完成了行业内第一例打破异构平台壁垒，通过约定标准化参数与通信协议而实现跨平台互联互通的案例。

隐私计算的核心价值是能够实现“数据可用不可见”、“数据不动模型动”。比如，现在电信诈骗、网络赌博高发，急需建立一个反诈平台，这就必须要有政府数据、互联网数据、银行数据，如果他们谁都不愿也不敢把自家的数据拿出来，这时候隐私计算就发挥作用了。它可以在保障原始数据不出库的情况下，通过隐私计算，安全输出计算结果。

在现实生活中，隐私计算已经无处不在，一顿早餐支付、一次保险理赔，都有它的身影。说到底，隐私计算是保护数据安全的。对于普通人而言，随着隐私计算应用的不断拓展，个人信息也会得到更有效的保护。

隐私计算在金融、医疗、政务、智能汽车、营销、工业和电信等具备大量数据基础的领域大有可为，业务场景不断涌现。其中，在金融领域，金融风控和获客是国内隐私计算最主要的落地场景。在数字经济快速发展下，保护数据流通后的隐私安全、深挖数据价值是关键，隐私计算因此受到了广泛关注。

在金融领域，涉及到信贷风险评估、供应链金融、保险、精准营销、多头借贷等领域，用户行为数据和场景数据往往掌握在互联网公司及其他数据源公司手中，基于隐私计算，金融机构可以和这些数据源公司联合建模，实现跨行业的数据共享。

在政务领域，涉及到社保数据、公积金数据、税务数据、交通数据等等，但数据隶属于不同部门，而隐私计算能有效保护各部门数据，利用多部门数据有效应对社会治安及突发事件，提升政府的治理水平。

在医疗领域，虽然医院借助互联网平台和电子病历积累了大量的医疗数据，但是单个医疗机构在数据量方面仍有明显局限性，而跨院的数据共享依然非常困难，通过隐私计算，可以解决单个医疗机构在数据量方面的局限性，实现临床诊断、医学研究、公共健康等多个领域的应用。

下半年，《中国数据安全法》和《个人信息保护法》正式开始实施，终于让数据安全和个人信息安全有了立法保障，也将“一揽子授权”“强制同意”等过度收集用户个人信息的行为将被限制。而早在2020年末，国家发改委等四部委就联合发布指导意见，提出数据是国家基础战略性资源和重要生产要素，要加强数据中心、数据资源的顶层统筹和要素流通，强化大数据安全保障。

监管之下，基于数据使用机构对数据安全与隐私保护的需求，隐私计算产业的发展进入春天。腾讯发布的《深潜数据蓝海：隐私计算行业研究报告》指出，隐私计算机构的营业收入主要分为两大类，一是传统的软件销售和服务收入，二是通过隐私计算平台上的业务运营产生的利润分成。据推算，未来三年，我国隐私计算系统的销售和服务收入规模有望触达100—200亿的空间市场，而在平台运营分润的模式下，仅消费金融业务就能撬动千亿市场规模。

在商业模式上，相比单纯售卖软硬件，平台不仅边际成本更低，而且议价权更高，能开拓更广阔的市场。 隐私计算平台提供的增量价值是，汇聚了更多的上游和下游，让此前暂未建立联系的双方拥有更多的选择权。

随着技术增益与商业落地场景逐步丰满，大数据、人工智能、区块链、云服务等类型的企业纷纷入局隐私计算，各类玩家在积极推高技术渗透率与拓展应用边界的过程中，一同构成中国隐私计算产业图景。

隐私计算是平衡数据利用与安全的重要路径。近几年来，我国持续重视隐私计算技术的发展，特别是2022年，国家相关部门密集出台了一系列政策文件，比如2022年10月国务院办公厅印发的《全国一体化政务大数据体系建设指南》明确提出“探索利用隐私计算等多种手段，有效支撑地方数据资源深度开发利用”，2022年12月公布的《关于构建数据基础制度 更好发挥数据要素作用的意见》提出“要建立数据产权分置的产权运行机制，建立合规高效的数据要素流通和交易制度”等等。这些政策文件均提出支持隐私计算技术探索，促进数据要素市场流通，为隐私计算产业的发展提供了良好的环境。

隐私算法行业市场前景分析

大数据时代，数据在各行各业释放的价值越来越重要，而打破数据孤岛、共享数据信息更是实现数据价值的重要前提。但因数据涉及到隐私，在使用价值与安全同等重要的情况下，如何合法合规的使用数据，成为互联网产业企业面临的重大难题。

“目前来看，隐私计算是数据安全与隐私保护的最优解决方案。”平安科技(深圳)有限公司副总工程师王健宗博士接受记者采访时表示， 受到安全性及合规性影响，很多金融机构无法直接对数据进行共享与联合应用，因此行业内逐渐开始尝试使用隐私计算来替代原始数据合作，隐私计算前景非常广阔。

据IDC测算，预计到2025年，中国产生的数据总量将达到48.6ZB，占全球的27.8%;对国内生产总值增长的贡献率将达年均1.5至1.8个百分点。在如此庞大的数据量基础下，保护数据流通的隐私安全、深挖数据价值成为关键，为隐私计算应用提供了广阔的需求基础。

行业人士认为，隐私计算落地过程中还需要更好的工具，更好的解释安全性，以及生态能力更加结合业务场景。当下的隐私计算相关技尚处于萌芽与上升阶段，最终真正成熟实现可用的技术状态还需时日，但未来可期。

作为数据安全与隐私保护的最优解决方案，隐私计算要早日实现为数字社会、数字经济的全面发展赋能，只有通过技术的迭代、政策的革新和市场的发育与健全，才能在数据安全与个人隐私保护方面砌起一座坚如磐石的高墙。

在未来，随着隐私技术产品的技术能力和应用模式越发成熟，隐私计算将有助于构建数据流通的基础设施，在保证安全的前提下有效持续释放数据要素价值，促进数字经济高质量发展。

隐私计算作为数据安全领域的新场景，目前应用场景主要集中在金融、医疗和政务三大领域，未来随着互联网监管、政务大数据等领域的不但拓宽，有望撬动千亿级的市场规模。随着中国互联网技术的发展，中国隐私计算市场规模逐年增长，预计2025年中国隐私计算市场规模达192.2亿元，市场空间广阔。

未来行业市场发展前景和投资机会在哪?欲了解更多关于行业具体详情可以点击查看中研普华产业研究院的报告《2023-2028年中国隐私计算行业市场深度调研与发展趋势报告》。