洞见互联之路

曹彦君

时下火热的隐私计算领域，互联网大厂、初创公司济济一堂。

孵化于中国最大、世界第四大信用管理集团中诚信的洞见科技，既不全然属于初创企业，却也没有互联网巨头的资本背景。

洞见科技具有独特的定位——做一个既不产生数据也不使用数据的独立第三方，和上游合作伙伴、下游客户之间都不产生竞争。

“市场需要独立第三方，在多个互联网大厂之间实现基于隐私计算的数据互联互通，也需要通过外部连接器，我们扮演的就是这样的角色。”洞见科技创始人、董事长姚明说道。

目前，洞见科技完成了两轮融资，最新一轮Pre-A轮融资在2021年3月完成，由元起资本、数字中国领投，心元资本等老股东跟投，金额达到数千万元人民币。

姚明向《21CBR》记者表示，公司正启动新一轮融资，预计年内，最早10月份将完成。该轮若落地，将是其一年半内的第三轮融资。

在他看来，国内的隐私计算领域正逐渐步入商业化快车道，虽然当下应用场景以金融、政务为主，可隐私计算的未来，将走向全行业的互联互通。

源于征信

虽然成立时间不到两年，洞见科技并非典型意义上的初创公司。

自主创业前，姚明担任中诚信集团旗下中诚信征信的副总裁兼CTO，负责大数据征信和智能风控业务。

征信业务与数据安全具备强相关性。早在2017年，在中诚信征信首席科学家张首晟的主导下，公司的核心技术团队就开始预研隐私计算相关技术。

初期的讨论主要集中在技术层面，包括差分隐私、同态加密、零知識证明、秘密分享等技术，尚不具备工程化落地的能力。

2019年，外部环境发生了变化，国内大数据行业经历了一波整顿和治理。国内一批大数据服务、金融科技、征信公司，先后因发生数据泄露事件受到监管处罚，其中有2起事件中的数据泄漏数量达上亿级别。

姚明和他的团队意识到，行业内对数据安全的需求，将孕育出一个独立赛道。

“这不仅是征信或者金融行业的事情，所有行业未来都会处在数据经济的世界，都会涉及到数据接口，都需要有技术体系来保障数据的安全流通。”姚明说。

彼时，中诚信征信的业务已相当成熟和稳定，而姚明预见到，隐私计算业务是一个尚处于投入期的高速增长赛道，需要给予更大的自由度和独立度。2020年1月，在集团支持下，他带着中诚信征信不到20人的核心技术团队，在北京成立了洞见科技。前者在金融领域的布局，为后者的商业落地打下了基础。

“中诚信有信用评级的合规数据资源，与很多金融机构、大型国企央企、地方政府都有合作关系，与我们的服务客群是一致的。”姚明表示，“在业务上，双方可以保持协同——中诚信提供征信服务，洞见科技提供底层的技术基础设施，通过隐私计算技术让征信更加安全。”

在金融领域，除了隐私计算行业内常见的信贷风控和精准营销，洞见科技还有两个特色服务场景。

第一，资产管理。其中又分为两种常见应用：公司在发行债券时，指数公司、评级公司、基金券商等作为参与方，需要使用企业、行业、政府等多方数据资源，隐私计算技术可以保障在原始数据不出库的情况下，可计算价值部分在传输过程中的安全流通;资产交易过程中，一个资产包里有若干笔底层资产，潜在的交易对象往往没有权限查看底层资产的原始数据，隐私计算技术则实现了在不提供原始数据的情况下，对底层资产信用进行分析，使交易对象能以更友好的方式了解资产的经营情况，从而提高交易流程的效率。

第二，保险行业，包括风控、智能营销和保险产品定价等应用。在定价场景中，洞见科技提供技术模型，接入医疗、行业等数据，协助保险公司更安全地完成精算业务。

另一个快速增长的类型是政府客户，随着近两年的政策法规出台，政府部门开始在数据安全领域加快步伐。目前的落地场景包括数据要素流通、经济预测，以及为中小企业融资发放补贴性贷款等。

姚明表示，金融和政府类客户，占公司总营收的七成以上，剩下20%-30%的客户来自其他行业。政府客户主要是省级、市级平台，客户数量相对较少，但客单价高，单笔收入规模大;客户数量最多的则是金融类客户。

他认为，中国大概有4000多家金融机构，真正使用隐私计算技术的企业，可能连1%都不到;政府类客户产生需求的时间点，更晚于金融类客户。所以，市场是无限广阔的。

技术融合

当下隐私计算行业中，出现了三种主流的技术方向：安全多方计算、联邦学习和可信执行环境。

不少公司选择专攻其中一个或两个方向，再结合场景进行落地。洞见科技可谓反其道而行之，先有场景需求，再决定具体的技术路径。

姚明表示，洞见科技会针对客户的具体需求，找到最优的技术路径。“我们走多技术融合路线。基于安全多方计算、联邦学习、可信执行环境等技术，我们进行了上层‘混合引擎的搭建，然后再面向客户的计算场景，实现多种技术的最优调度和组合。”

2020年5月，公司成立4个月后，推出了首款隐私计算产品——数智联邦平台（InsightOne）。该产品即是“混合引擎”的落地，以安全多方计算和可信联邦学习为主计算引擎，以可信执行环境、差分隐私、零知识证明等为辅助计算引擎，面向具体场景提供可定义的计算能力。

洞见数智联邦平台（InsightOne）

值得注意的是，除了隐私计算技术，洞见科技还在产品中融合了金融科技领域的其他技术。例如，结合决策引擎、关联图谱、智能建模等技术，衍生出了隐私切片计算、隐私安全图学习等技术方案，可应用于反欺诈场景。

互联互通

隐私计算的终局会是什么样？眼下没有人能给出准确预言，但有一个方向是明朗的：互联互通。

不同的隐私计算服务厂商的平台，基于自有算法设计而成，目前闭源的平台居多，平台间原生无法完成信息的交互，将“数据孤岛”变成了“计算孤岛”。

对于数据应用方，他们在与不同的数据提供方合作时，需要在不同的隐私计算平台上进行部署，无形中造成了系统建设和运营成本的浪费。

对于数据提供方，仅自身一家公司提供数据能力、计算能力所带来的效应是不够的，他们有意愿将自己的数据能力以安全的形式开放之后，结合多家隐私计算企业的算法进行适配和互通。

姚明表示，洞见科技是行业内最早提倡平台间互联互通的企业之一，从成立开始，就意识到未来隐私计算的应用会形成“计算孤岛”，因此在平台的架构设计上加入了“算法容器”。

他解释道，“算法容器”像一个插座，可以兼容其他第三方算法运行。

2021年6月，洞见科技和另两家拥有隐私计算平台的企业——蚂蚁集团、锘崴科技完成了对等的算法协议互通，据悉，这是业界多方异构隐私计算平台之间的首例“互通”。

姚明表示，现阶段的互联互通，主要是客户需求导向。隐私计算企业之间会提前建立合作机制、达成互联协议，是铺设“电话线”的过程，企业提出需求，就可以迅速接通“电话”。

“互联互通有多种形式，既有行业内网络，也有行业间的交叉网络。現阶段我们的出发点在政务、金融，未来一定会延展到更多行业去，我们希望通过3-5年的时间形成初步网络。”姚明说。

成立两年，洞见科技的团队从最初的20人不到，扩张至如今的100人，营收也达到了数千万元人民币的级别。

他认为，不论从市场教育还是商业落地，隐私计算行业都处于早期阶段，但未来已近在眼前。“如果说2020年大家都在想象未来，今年我们都看到了明显的趋势。”

2021年，在政务领域，不少地方政府出台了相关规划，明确提到了要使用隐私计算作为政务数据流通和开放的技术;金融方面，今年正在制定联邦学习的行业标准，一些头部银行也开始了公开招标采购，落地之后形成示范效应，预计明后年就能够快速铺开市场。

“从我的角度来看，大概今年底、明年初，行业就会迎来爆发前的临界点。”姚明说。