银行|隐私计算背后的“隐形巨人”，半年融资数亿元算法|运营商|互联互通|创投圈

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记者｜曹彦君编辑｜谭璐夏崇
隐私计算先行者，以技术立身。
11月17日，首个国家级隐私计算互联互通标准——TC260《隐私保护的数据互联互通协议规范》取得突破性研究成果，该标准由上海交通大学、中国信通院等30多个企业和机构参与制定，牵头者是来自上海的富数科技。
就在几天前，富数科技成为《智能网联汽车数据安全评估指南》参编单位，为推动智能网联汽车数据安全评估、规范相关企业数据处理，提供技术支持。
2020年初，由普华永道组织的一个线上论坛中，富数科技CEO张伟奇用8分钟时间，讲解了隐私计算（Privacy Computing）的概念。
隐私计算是在保护数据本身不对外泄露的前提下，实现数据分析计算的信息技术，从根本上解开了数据合法流动的结，在数据利用和隐私保护之间求得平衡。
屏幕另一边的听众中，不乏金融界人士，包括交通银行金融科技研究的相关人员。他们听完后，对这项技术在金融行业的应用产生了浓厚兴趣。
富数科技CEO张伟奇
几个月后，富数科技宣布和交通银行、中国移动合作，基于富数的多方安全图计算方案，为银行和运营商解决小微企业贷的团伙欺诈问题。
这是隐私计算技术在国内最早的落地案例之一。该方案入选了中国人民银行发布的首批上海金融科技“监管沙盒”名单，成为隐私计算在金融行业的典型落地案例。
随着《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》相继出台，数据合规监管趋严，隐私计算的重要性逐渐凸显，行业进入蓬勃发展阶段。
2021年上半年，富数科技宣布完成数亿元B轮和C轮融资，其中B轮来自亚信安全、晨山资本等机构， C轮则来自中国互联网投资基金、同创伟业。
01
自研算法
富数是国内隐私计算领域的先发者。公司在2016年4月成立时，致力于金融行业建模产品的研发。
张伟奇接受《21CBR》记者采访时回忆道， “2017年9月开始，我们感觉到行业内对数据安全的关注正在上升。传统的数据建模业务需要先汇总数据，再加工建模，过程中很难自证‘清白’ 。 ”
在富数科技副总裁卞阳的提议下，团队开始研究多方安全计算、联邦学习等隐私计算的底层技术，并决定专注于隐私计算业务的开发。
2019年对于国内大数据行业，是转折性的一年。
当年9月，监管出手，多家金融公司被先后纳入调查行列，大数据行业“地震” 。
面临合规压力的国有大行们，开始寻求外部的数据安全技术服务。具体场景包括泛金融行业的精准营销和智能风控、联合资产定价，政务领域的数据开放，各行业大数据用户的行为画像、可溯物流供应链等。
2019年6月，富数科技上线安全计算平台Avatar ，由国际密码学会会士来学嘉教授指导，完全自主研发。目前，富数科技约有150位成员，其中四分之三是研发人员，来自上海交通大学、复旦大学、中国科学院等。
Avatar组件平台和电影《阿凡达》同名。因为在研发产品时，团队的一位成员觉得，隐私计算技术的本质和这部科幻电影的内核相似——隐私计算是在物理世界进行数据连接，让人在另一个时空进行虚拟的查询、统计、建模，就像电影中，人类在地球与潘多拉星球的阿凡达产生联系。
如今，富数科技已经合作超过50家企业，涉及金融、政务、运营商、电力等领域，初步完成重点商业场景的全覆盖，正迈入商业化落地的提速阶段。
02
走向应用
目前，富数的业务模式主要分为两种：
第一，标品工具的交付。
富数在国内首创联邦拖拽式建模，把算法做成不同的模块组件，用户可在工作台画布上简单地拖拽各种资源、功能组件和算子。可根据需求选择并组合工具，让业务部门免编程快速上手，实现“人人皆可建模” 。
第二，项目制合作。
大型金融机构和政府部门常有特殊需求，当标品工具无法满足，就会涉及到定制化服务。项目级合作时，隐私计算厂商的技术部门人员将入驻客户机构，针对某一具体需求解决问题。