编者按：
2021年11月1日是一个值得被记住的时点。
继9月1日《数据安全法》实施之后，《个人信息保护法》于今日正式施行。至此，《网络安全法》、《数据安全法》和《个人信息保护法》三部基础性法律分别从网络安全、数据安全和个人信息安全的角度为国内的相关数据治理规定了安全准则。
这些动向意味着，数据安全已经成为这个时代最值得关注的重要议题之一。
而在法律法规的指导之下，隐私计算，作为一种意在让数据价值以安全、合规的方式流通的技术解决方案，正在成为多个行业都在探索的新方向。
36氪自2019年起关注隐私计算领域，在过去两年的时间里，我们看到行业从理念科普期进入到初步商业化阶段。在这个时间点上，36氪也做了一些一手调研，期望为包括产业人士在内的读者提供应用落地的信息参考。以下是本系列的第一篇：
提及最近一年To B创投最为火热的赛道，隐私计算一定位列前沿。
据36氪了解，今年至少有近10家隐私计算初创企业宣布完成新一轮融资，另有一些公司也正开启下一轮融资。而在参与角色方面，自2018年左右第一批初创专精型公司出现之外，当下不少金融、云计算、安全、互联网等背景的成熟公司也纷纷现身入场，希望成为行业中的一员。
市场火热的背后是需求驱动。在行业中，2020年被称作隐私计算元年。彼时由于政策上合规避险的要求，以及业务端持续发挥大数据价值的诉求，业内诞生了一批隐私计算公司，希望通过技术手段让数据“可用不可见”。而今年更是一个相当特殊的时期——当《数据安全法》和《个人信息保护法》接连落定，更多企业和个人也将目光投向了隐私计算，期待了解、使用这一新技术的落地情况。
这些变化的背后意味着，作为对产品使用最有话语权的人——隐私计算的客户，对此类产品的接受程度和使用程度在眼下成为相当值得关注的话题。
也正在此时，《个人信息保护法》实施之际，我们接触到招商银行总行人工智能实验室负责人李金龙，希望通过对他的采访了解以招商银行为代表的客户对隐私计算的观察。
总结来看，招商银行对隐私计算的关注已超过一年。在整体进度上，李金龙介绍，当前隐私计算类产品，尤其是联邦学习的价值目前已得到招商银行的认可，其内部也在不断推进相关项目的落地。在今年，招商银行内部在打磨产品方面进行了多种尝试，希望降低隐私计算类产品的使用门槛。
李金龙觉得，如果产品使用的门槛太高，仅只有特别专业的技术人员才能使用的话，那么这件事的范围注定做不大。所以招商银行的目标是通过优化产品的方式，希望让数据跨主体的价值流通和企业内部数据的使用方式一样便捷。
另外在生态合作方面，当前招商银行也在不断和业内头部隐私计算公司进行合作，合作的方向不仅限于产品和技术，同样也出于对数据生态补充、价值合规互换的考虑。
在甲乙双方的协作之外，不可忽视的是当下隐私计算的行业生态还并不成熟，这具体体现在各个厂商之间协作程度的推进，以及各个场景下监管细则的完善等层面。对此，他希望能出现一个全国性的行业组织或平台，将各种技术规范、数据使用细则统一，同时也能让各个参与方在此平台上加强沟通和交流。
在此基础之上，"大家互相协作，一起往前走，就能更好地提升数据的风险防范能力。也能提升业务上的运行效率。"李金龙认为。
以下是对话部分（经36氪不改变原意的编辑）：
36氪：首先还是很好奇，招商银行大概是在什么时候关注到隐私计算的？当时的契机是什么？
李金龙：我们看到的比较早，真的安排人员来做这件事儿的话，大概是在2019年。当时国内微众银行提到了联邦学习，大家都在深圳，也有所交流。后续我们就开始实践隐私计算和联邦学习。
36氪：招商银行当时具体做了什么实践？现在这些实践的状况是？
李金龙：2019年的后半年和2020年，我们陆续就做了一些案例，像现在是2021年下半年，我们也都陆续有案例上线。在具体场景上，我们做这件事的首要目的还是为了防范风险，包括信用风险，交易风险的反欺诈等等。
36氪：2019年隐私计算的理念应该还相对前沿，我们当时在内部推动类似项目是否会遇到一些阻碍？
李金龙：我们是看效果的。隐私计算一方面是保护隐私，另一方面是保护企业的数据资产。在这两个命题下进行数据价值的流转需要新的技术方式，所以我们会采用联邦学习这种技术，让它的作用反映在业务上。招行一直以来都非常重视数据的应用。我们的业务方也具备尝试先进技术的一贯思维，推进这件事在招行内部不会有太大阻力。

稿源：(36氪新媒体)

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标题：李金龙|专访「招商银行」总行人工智能实验室负责人李金龙：隐私计算价值被认可，但行业还处于＂春秋战国＂阶段