隐私计算专利排行榜发布,前八名我国占六席


来源:安知讯    2022-4-2 9:10

日前,全球知识产权第三方机构IPRdaily与incoPat创新指数研究中心联合发布了2022年《全球隐私计算技术发明专利排行榜(TOP100)》。榜单显示,截至2022年3月8日,全球隐私计算专利数量在200件以上的企业有8家,其中中国占据6席,分别是蚂蚁集团(1152件)、中国平安(423件)、阿里巴巴(313件)、华为(206件)、国家电网(206件)、微众银行(204件)。

关于如何解决“数据共享”和“隐私保护”之间的矛盾,这些企业在隐私计算领域交出了自己的答卷。

“数据”成为生产要素,隐私计算技术受追捧

2020年4月,国务院印发《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》,明确把数据列为生产要素,同时要求“提升社会数据资源价值”“加强数据资源整合和安全保护”“制定数据隐私保护制度和安全审查制度”。

在数据成为生产要素之前,各行业各企业早已存在“数据利用”的需求。但是以往,不少企业在利用大数据之时侵犯了用户的个人隐私,国家对此愈加重视。2021年,《数据安全法》《个人信息保护法》相继发布,对于数据利用进行了约束。

企业机构滥用数据的行为已不可行,同时,集团内部之间、企业之间、行业之间“数据安全共享”的需求愈加凸显。

隐私计算技术成为了各企业机构不可避开的选择。

隐私计算

图片来源:易观分析《2022年中国隐私计算市场分析》

隐私计算是指,在不泄露数据本身的前提下实现对数据的分析计算,在保护好数据和隐私的同时,让数据价值可以最大化地转化和释放。

隐私计算技术是一个“鱼与熊掌可兼得”的选择。

目前,隐私计算技术主要有多方安全计算、联邦学习、可信执行环境、同态加密、差分隐私、零知识证明、去标识化及脱敏等。不同技术有不同的优缺点,对应不同的应用场景。在很多情况下,会将不同技术结合,扬长避短。

隐私计算

金融行业布局“隐私计算”,应用场景增多

金融行业的信息化和科技化水平相对较高,也因此存在大量高质量的敏感数据,这些数据与国家经济安全发展和公民合法权益息息相关。

金融数据的安全与风险防范成为金融监管部门关注的重点,国家相继出台相关政策与法律法规。

2019年8月,央行发布《金融科技发展规划(2019年-2021年)》,提出“加大金融信息保护力度”“增强金融业务风险防范能力”“科学规划运用大数据”。

2022年1月,央行发布《金融科技发展规划(2022-2025年)》,提出“从强化数据能力建设、推动数据有序共享、深化数据综合应用、做好数据安全保护方面充分释放数据要素潜能。”

因此,在金融行业利用和共享敏感数据的同时保护好客户的隐私,至关重要。隐私计算在此领域可谓大有作用。

多家金融机构和金融科技公司对此进行布局,并应用在多个场景中。

隐私计算

智能营销:或是因为数据来源单一,或是会有触犯客户隐私的风险,目前银行对于客户的了解不够立体,很难针对性地进行服务和产品推荐。而基于隐私计算技术,可实现数据“可用不可见”,银行能够对客户进行精准的营销。

智能风控:通过内外部的数据整合,金融机构可对贷款企业或个人有更为全面的把控。

联合反洗钱:当前不法分子将非法收入清洗为合法财产的手段趋向于高科技,传统反洗钱方式对此难以起到有效的作用。面对海量的金融交易数据和相当高的洗钱总数额,基于人工智能、大数据等新兴技术和隐私计算相结合的反洗钱手段,可准确识别洗钱行为,减轻监管方成本负担。

高价值用户共享:基于隐私计算,跨机构甚至跨行业的数据共享,可在不泄露个人隐私的前提下,实现相互引流。

当前,一方面,政策和法律法规对于数据隐私问题愈加重视,另一方面,各行业、各机构对于数据共享的需求愈加强烈。在这样的背景下,隐私计算是“最优解”。

由微众银行和毕马威联合发布的《2021隐私计算行业研究报告》显示,国内市场规模将快速发展,三年后技术服务营收有望触达100-200亿人民币的空间,甚至将撬动千亿级的数据平台运营收入空间。

在未来几年,包括金融等在内的行业必将加大对隐私计算的投入,从2022年《全球隐私计算技术发明专利排行榜(TOP100)》可看出,我国的企业已走在前列。

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