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    专访金智塔科技:进击隐私计算

    2021-12-01 09:01
    零壹财经
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    专访金智塔科技:低调“浙大系”进击隐私计算

    经历了2019年的技术普及和市场教育阶段,2020年的大规模概念验证和试点部署阶段之后,2021年隐私计算进入真正尝试规模化应用的阶段。本专题将深度调研行业应用状况,同业界一起关注隐私计算给数据要素市场发展带来的价值。

    来源 | 零壹财经

    作者 | 温泉

    金智塔科技可能过于低调了。在隐私计算领域,如果不专门留心,外界几乎看不到它的任何宣传。

    但与对外发声的低调相对,金智塔科技在隐私计算的技术发展和项目落地上却一直走在最前沿。它是零壹财经到目前为止发现的,隐私计算领域唯一一家脱胎于国家重点研发计划项目的公司。在中国信通院的隐私计算技术测评当中,金智塔科技的测评结果远高于行业平均水平,部分指标位居第一。与此同时,隐私计算在中国金融领域最早的应用始于蚂蚁集团,作为浙江大学计算机学院教授、博士生导师,金智塔科技创始人郑小林与蚂蚁集团隐私计算相关团队一直深入合作交流,共同探索隐私计算前沿技术,在论文、报奖等方面都有合作成果。

    专访金智塔科技:低调“浙大系”进击隐私计算

    这样的技术实力,甚至在几乎没有宣传的情况下、仅靠口碑就赢得了市场的不少认可。金智塔科技今年忙到爆。首先是隐私计算的项目接到手软,公司人手严重不够用,需要扩招一倍还多。为了跟上公司发展需要,今年8月,金智塔科技搬到了天堂软件园,换了更大的办公空间。同时,各路投资人密集来访,希望能有机会参与见证公司的成长。为了这篇专访,跟郑小林的预约时间也是一推再推。零壹财经在杭州的两天时间里,郑小林的日程密集,投资机构和客户一拨接一拨,他几乎没有中间休息的时间。

    对金智塔科技来说,这的确是值得全力出击的时刻。从学界出发,尝试科研成果转化,郑小林一直正道直行。前些年,金融科技爆火,大把赚快钱的机会,他坚持不碰。现在,隐私计算的发展,终于让他看到了科技的大有用武之地。

    从国家重点研发项目出发

    金智塔科技最初涉足隐私计算,缘起于国家重点研发计划项目“大数据征信及智能评估技术”。

    该项目的立项,源于中国互联网大数据征信中跨域数据流通面临的流通机制、跨域数据融合与联合计算、隐私保护等难题。

    为了解决这个问题,“大数据征信及智能评估技术”被列入国家“现代服务业共性关键技术研发及应用示范”重点专项2018年度拟立项项目之一,并于2019年在科技部立项。该项目由北京邮电大学牵头,浙江大学、清华大学、北京大学、中科院、国家计算机网络与信息安全管理中心、中国电信、杭州金智塔科技等20多个单位参与。

    其中,浙江大学承担了课题一:多源多模态海量实时征信大数据模型与多维度表示方法。金智塔科技参与了北京邮电大学牵头的课题三“安全、实时、高性能征信大数据关键技术研究及平台研制”,重点负责互联网征信大数据流通环节的隐私计算支撑平台,实现了数据质量审查、数据分级分类、基于多方安全计算和安全联邦学习的隐私计算等一系列原创研发,并在金融征信、政务征信等场景开展应用示范。

    专访金智塔科技:低调“浙大系”进击隐私计算

    国家重点研发计划“大数据征信及智能评估技术” 课题示意图(来源:金智塔科技)

    在科研成果转化方面,浙江大学一直走在国内前沿。课题研究和应用示范过程中,浙江大学研究团队就给金智塔科技提供了强大的研发支持,也让金智塔的隐私计算平台在功能、性能、安全性方面突飞猛进。

    同时,得益于科技支撑计划项目的支持,金智塔科技也与一批合规的数据源达成了战略合作和商业合作,为产品的生态化打下了坚实的基础。

    此前,金智塔科技主要是在金融科技领域尝试科研成果的转化。国家重点研发项目的参与,让金智塔一下子找到了一个新的突破口。

    锚定隐私计算

    从隐私计算出发,对郑小林和金智塔科技来说,是全新的开始。

    早在两年前,郑小林在给金融机构做报告的时候就指出:“数字化、智能化、开放化将是金融发展的核心要素,而数据资产将是智能金融建设的核心支柱。未来,如何充分实现数据价值挖掘释放、避免出现数据鸿沟及信息孤岛、完善数据应用的隐私保护、以及实现算法的公平合理以及多样性,将是智能金融的重要议题,隐私计算将是实现上述目标的重要技术支撑。”

    锚定这个方向,郑小林经历了长时间的探索和积累,金智塔隐私计算平台是多年科研积累和行业服务沉淀之后的水到渠成。

    郑小林个人的学术研究一直在信用与科技结合的方面展开,是中国最早研究信用科技的学者之一。他曾经担任浙江大学软件学院电子商务系执行系主任,还与阿里巴巴最早的信用产品“诚信通”的负责部门有过联合研发。与此同时,他还是阿里首批“活水计划”优秀学者,他的第一个“活水计划”项目研究的是淘宝店铺的信用评估问题。

    多年来,他在信用大数据智能的相关产学研工作方面,一直走在学界和业界的最前沿,但在商业方面却一直保持着少有的冷静和克制。

    2012年,郑小林赴斯坦福大学访学,专门研究大数据技术。2014年回国后,他正赶上金融科技的发展热潮,金智塔科技曾经推出国内第一个互联网金融大数据监测系统,汇聚全国互联网金融数据,通过智能分析技术每月为浙江互联网金融联合会(现更名为“浙江数字金融科技联合会”)提供行业分析服务和决策支持服务。系统推出的同时,金智塔科技与浙江大学互联网金融研究院以及剑桥大学联合打造金智塔全球网贷与众筹指数、与新华网联合打造中国网贷与众筹指数,并定期在新华网发布报告。在报告中,也会匿名发布位列全国网贷成交量前10的平台。那时,不少平台找金智塔科技,希望能够冠名指数,或者能够付费列入排名、提升名次,都被郑小林拒绝。

    2017年前后,现金贷市场爆火,大批金融科技公司和银行进入现金贷领域。市场上最赚钱的是向金融机构提供数据和模型的服务商,由于当时个人信息保护方面的法律法规尚不完善,不少机构通过买卖明文数据赚得盆满钵满,金智塔科技团队内部也有人希望公司进入这个领域。郑小林却坚持不松口,甚至在团队核心成员离开之后也毫不动摇。“因为当时的数据交易存在很多不合规的地方,我深知这件事不能做。即使这个业务再赚钱,都不是我们做这件事的理由。合规是底线,坚决不能碰。”事后回忆起来,郑小林这样说。

    就这样,金智塔科技一直甘于维持“小公司”的人设。

    两年之后,金融科技改天换地。2019年9月,中国金融科技领域迎来一场前所未有的整顿风暴。这场整顿之后,市场上明文数据的交易大幅减少,不少此前为放贷机构提供数据的金融科技公司从市场上消失。

    2020年6月28日,《中华人民共和国数据安全法》(草案)在第十三届全国人大常委会第二十次会议审议,数据合法合规应用的春天即将到来。而参加了科技部重点项目、埋头隐私计算研究、攻克“数据可用不可见”难题的金智塔科技,也迎来了真正属于自己的机会。

    实战打磨产品

    金智塔科技隐私计算平台的第一个客户是一家农村商业银行。

    这个客户,郑小林带团队整整做了一年。因为是第一个隐私计算落地项目,做的过程中遇到很多困难,不仅是技术的问题,还涉及如何说服政府机构将数据赋能金融服务小微科创企业,涉及到技术员与金融业务场景知识融合的问题。那时,郑小林亲自上阵,经常带着员工在银行会议室熬夜一起讨论,第二天给行领导和业务部门负责人汇报,一次次打磨。

    最终交出的成果,行方非常满意。“基于联邦学习的小微/科创企业智能授信”产品让行方获得了浙江省2020数据开放大赛杭州赛区一等奖,浙江省三等奖,也开创了政务数据通过隐私计算服务普惠金融的先河。

    后来,这家银行与金智塔科技的合作一直延续下来,在第一个小微科创智能信贷完成后,又相继开发出智能联合营销,智能财富管理等系列产品。而有了这家银行的示范效果,金智塔科技的隐私计算产品很快复制推广到了更多的银行场景。

    经过市场的检验,郑小林对金智塔隐私计算平台的技术更加充满信心,对公司服务的能力也更有底气了。

    最核心的信心来自于金智塔科技隐私计算技术的完全自主研发。用郑小林的话说,就是“每一行代码都是自己写的,每一个场景都是自己摸索出来的”。而具有自主研发能力的隐私计算公司,目前在市场上不过10多家左右,在上百家隐私计算公司当中处于第一梯队。

    目前,业界对隐私计算系统的技术评价主要看三个维度:安全性、性能、效果。

    对于安全性,郑小林介绍,金智塔隐私计算平台的安全性是可验证的,主要是基于三个逻辑:第一,金智塔会向客户解释平台能够保证安全性的技术原理;第二,在平台运行当中,客户可以对出域的信息进行抽查,判断是否存在隐私数据泄漏;第三,平台对整个运行过程中的操作及中间交互信息做存证,事后可以追溯。

    对于性能,郑小林向零壹财经展示了信通院测评当中的当下隐私计算平台的行业平均值和金智塔隐私计算平台运行数值的对比,金智塔的各项性能远高于前者,并在多个指标上位列前茅。

    对于效果,一般来说密文计算比明文计算都有略微的误差。在这一点上,金智塔科技通过多种技术手段将误差降到最低,并且得到了实际应用场景的验证和用户认可。

    除技术指标之外,隐私计算平台的数据生态和建模能力也非常关键。在这两个方面,金智塔科技也具备独特的优势。

    在数据生态的建立方面,一来,由于参与了科技部项目,在项目推进过程中,金智塔科技与不少市场上优质的数据源建立了良好的合作和信任,比如移动运营商、房产数据服务商、发票服务商、小微企业数据服务商;二来,在与各地银行合作的过程中,金智塔科技还协助对接了不少当地数管局的数据,积累了跟政府数据部门打交道和数据合规应用的经验。因此,在国内同行中,金智塔科技是合规数据合作方最多的隐私计算公司之一。

    建模能力,则更是金智塔科技的强项。在金智塔科技研发隐私计算平台之前,研发了“知他”大数据建模平台,覆盖了数据质量审计、特征工程、模型选择、模型训练、模型测试、模型部署应用、模型调优等全流程服务,并在多家金融机构开展应用,具有强大的建模能力,也积累了大量的建模经验。

    经历了时间打磨的金智塔科技,现在整装待发。

    硬核科技变革数据流通

    接受零壹财经专访时,金智塔科技已经能够拿出大量扎实的落地案例。

    金智塔科技的产品目前主要落地在三个领域:智能金融、政府数字化转型、企业营销。

    在金融领域,目前金智塔科技的产品已经落地了十几家银行,产品标准化程度已经大大提高,可以做到场景中80%的功能是标准化的,一般来说产品部署上线仅需要两到三周时间。

    在政务领域,金智塔隐私计算平台通过与省市数据管理部门和业务管理部门合作,在政务部门内部数据共享、数据交换、数据校验等方面提供隐私保护技术支持,同时为政务数据的社会开放提供解决方案。目前,已经有浙江、山东、安徽等省份的政府机构找到金智塔科技洽谈合作。在零壹财经采访的当天,金智塔科技还接待了浙江省的一家政府机构来访。

    智能营销,也是金智塔科技重点布局的领域。今年,金智塔科技最大的单子就来源于智能营销领域,是帮助一家即将上市的零售服务商,用隐私计算技术解决底层的数据问题,帮助对方提升选址与获客的效率和效果。

    金智塔科技的业务正在飞速增长,郑小林预计今年隐私计算主营业务能够达到1200万以上,而在去年,这个数字才200万左右。“今年,我们切切实实感受到了市场的爆发,因为现在来找我们的单位越来越多。”更大的挑战也随之而来,例如对团队扩张的需求也在不断上升。

    第一个基于隐私计算的项目成功交付后,金智塔科技的产品开始快速演进。郑小林告诉零壹财经,虽然行业场景的部分定制需求还在,但金智塔科技的隐私计算平台从已经走向产品化,可以实现快速部署。

    在金融领域,目前私有化布署较多。金智塔致力于提高产品的标准化程度,使产品可以快速上线。

    在智能营销领域,金智塔科技致力于成为运营平台。在这种模式中,金智塔科技不仅提供技术服务,还参与到客户的业务运营当中。

    让金智塔科技团队兴奋的是,隐私计算对未来商业的改变,在公司落地的案例当中已经能够看到端倪。比如,有一家企业征信机构,此前的商业模式是出售企业征信报告。每份报告信息较为全面,但是价格也贵,高达200多元。但是,在实际商业应用中,对企业征信报告有需求的客户未必需要那么全面的信息,一份200元的报告,可能客户需要的只是其中的几条信息。但企业征信机构通常并不愿意将征信报告当中的信息拆开来卖。应用隐私计算技术之后,这家机构的商业模式被完全重构。他们愿意将信息分拆提供给用户,这样每个用户的单次查询成本大大下降。对于这家企业征信机构来说,这样的商业模式也可以提高收入,因为未来更多的数据可以联合起来进行分析,虽然数据被单次调用的费用大大下降,但是这家机构的数据调用量会大大提高,总体而言,收入也会上升。

    这样的改变,使得金智塔探索的基于隐私计算的数据流通与交易平台商业模式充满了想象力。在经过前期的私有化产品部署、基于隐私计算的垂直应用场景打造基础上,金智塔科技将已经合作的数据进行分级分类管理,并基于隐私计算技术支撑合作方数据的对外合规应用,进而打造金智塔数据合规流通与应用平台。同时,随着各省的数据交易市场不断涌现,金智塔隐私计算平台可成为这些数据交易市场的坚实底座。

    未来,郑小林不是一个人在战斗。

    近年来,“浙大系”在中国创新创业领域取得的成绩令人瞩目。“浙大系”,与“浙商系”、“阿里系”、“海归系”并列,被称作“双创”时代下“浙江新四军”。据统计,截至2021年5月20日,浙大系企业家担任上市公司创始人、实际控制人、董事长或总经理级别达303人,管理或控制了258家主流上市公司。这些上市公司总市值达数万亿元。

    入局隐私计算的厂商当中,高手云集。其中,有不少人工智能背景的公司。在中国的人工智能领域,清华大学、浙江大学、上海交通大学位列中国高校人工智能专业前三,不少人工智能领域的创业者从这三所高校走出。

    目前,更多的业界精英正在加入金智塔科技的战队。这当中既有郑小林在浙江大学的师兄弟、也有带过的研究生,甚至有业界大牛从互联网大厂加入。

    在本文即将发布之际,欣闻金智塔科技又签下了一个省级单位的基于隐私计算的数据共享平台的合同,以及一家城商行基于隐私计算的金融场景应用合同,而金智塔科技的新一轮融资也即将完成。

    属于硬核科技的时代、属于硬核数据科技的时代、属于金智塔科技的时代正徐徐走来。

    声明: 本文由入驻维科号的作者撰写,观点仅代表作者本人,不代表OFweek立场。如有侵权或其他问题,请联系举报。

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