但这项技术的商业化进程却较为缓慢 ， 发展至2013 —2015 年 ， 却仍然仅仅只有同盾科技和星环科技2 家公司获得零星的投资 ， 直到2021 年才得到资本市场的密切关注 。
那为什么中国大数据产业已经轰轰烈烈发展了十余年 ， 隐私计算技术却直到今年 ， 才真正地站在了风口之上？
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第一 ， 基本面需求 。 数据作为数字经济时代的关键生产要素 ， 近年来以指数级的速度爆发式膨胀 ， 处理好安全保护与价值利用的矛盾已迫在眉睫 。
据国家互联网信息办公室 ， 中国数字经济规模已达31 万亿元约占GDP 三分之一 。 IDC 数据表明 ， 2019 年全球数据量已达为41ZB， 到2025 年将达到175ZB 并保持指数级增长趋势 。 中国的数据量占全球数据量的近1/3 并不断扩大 ， 预计到2025 年将赋能我国10 万亿规模的GDP 增量 。
业内人士预言 ， “未来10 年 ， 隐私安全计算或将普及至各行各业 ， 并将成为数据流通的底层基础设施 。
第二 ， 关键制度落地 。 自2020 年起明显加强的安全监管要求是行业的主要触发点 ， 让各大公司纷纷将数据保护提上了议程与预算表 。
2021 年9 月、11 月 ， 《个人信息保护法》、《数据安全法》两部重磅法案分别生效 。 根据制度要求 ， 数据的控制方如果不能证实自己保护了数据安全 ， 最高会面临当年收入5% 的惩罚额 。
去年 ， 央行对民生银行、光大银行、华泰证券等开出千万元以上的罚单 。 作为当下数据合规流动的最优技术解 ， 隐私计算产品由此开启了商业化加速落地的大幕 。
可以预见的是 ， 隐私计算将会率先从大企业开始 ， 加速商业化进程 。 Gartner 认为 ， 到2025 年 ， 全球将有一半的大型企业机构使用隐私增强计算在不受信任的环境和多方数据分析用例中处理数据 。
随着需求的勃发 ， 隐私计算的“钱景”将会广阔无限 。 据腾讯银行和毕马威联合发布的《隐私计算行业研究报告》中预测 ， 我国隐私计算系统的销售和服务收入规模在三年之内有望触达100-200 亿元的市场空间 。
让我们举一个具体的例子 。 仅以数字风控广泛应用的线上消费贷和信用卡贷款市场为例 ， 2020 年我国银行业信用卡放贷总额约为19 万亿元 ， 银行业个人消费贷款全年放款总额约6.5 亿元（含互联网平台助贷和联合贷） ， 合计25.5 万亿元 。
按照数据及附加费用在放款额中占比千分之五的保守比例推算 ， 隐私计算和数据费用加总收入可实现125 亿元收入 。 我们假设隐私计算在其中收入分成为10%， 仅个人线上消费信贷和信用卡两个细分领域 ， 未来1-2年就会为隐私计算带来数十亿元的市场空间 。
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