设为首页收藏本站贵阳之窗

贵阳之窗

 找回密码
 立即注册

QQ登录

只需一步,快速开始

搜索
热搜: 贵阳 贵州 金阳
贵阳之窗 贵阳之窗 综合资讯 查看内容

数字金融网专访光之树张佳辰:产业化和商业化落地,迈向隐私科技

2022-5-26 10:37| 发布者: 美通社| 查看: 2071| 评论: 0

上海2022年5月25日 /美通社/ -- 近日,数字金融网专访光之树创始人张佳辰,以下是采访原文:

不久前,光之树科技宣布连续获得总金额近亿元的A系列融资,分别由第四范式战略投资和深圳市创新投资集团有限公司独家投资。自成立以来,光之树科技就备受资本青睐,此前已获得心元资本、策源创投、巢生资本、中诚信征信以及险峰旗云等机构的多轮投资。

光之树科技创始人张佳辰表示,选择第四范式和深圳市创新投资集团有限公司,主要基于两个方面考虑:一是隐私计算在落地的过程中需要更多产业方面的合作伙伴。在数据应用方面,这些AI公司有大量的人工智能落地经验。所以从战略和发展角度来说,他们是很好的投资方;二是深创投作为中国投资领域的国家队,是具有国资背景的基金,因此相互协作能够带来更多的可能。

在这一契机下,PCview隐私计算研究院采访了光之树科技的创始人张佳辰,共同探讨产业数智化的进程中,隐私计算技术对产业的助推作用。

推动技术进步,打造安全可信隐私计算平台

随着互联网、大数据、云计算、区块链等技术不断创新,万物互联时代加速到来,各行各业对数据流通的需求日益增长,随着数据安全隐私保护与数据应用需求的矛盾不断升级,隐私计算迎来爆发的风口。

作为隐私计算赛道的一家头部公司,光之树科技凭借领先的技术研发能力和质量管理水平,深度参与了国家及隐私计算领域多项技术标准的制定。目前,光之树科技已成功将隐私计算技术广泛运用到金融、政务、智慧运营等多个领域,与中国银联、中原银行、中国保险行业协会、中国移动、顺丰科技、微码邓白氏、深圳市龙华区政府、贵阳市大数据发展局等数十家标杆客户进行合作。

隐私计算主要分为以联邦学习为代表的算法方案和基于芯片的机密计算两大领域。当前隐私计算存在多种技术融合的趋势。对于光之树科技为何在成立之初选择机密计算作为核心,张佳辰表示,主要是基于以下三个方面考虑:

一、隐私计算大规模落地过程中会面临严峻的性能考验,因为加密计算比不加密的要慢,精密计算在性能方面有几个量级的优势。无论从业务生产便利性,还是实时性的要求来说,非常有帮助;

二、通用性比较强。机密计算能够覆盖的计算任务类别更为广泛。尤其是在落地的角度上,不管是模型的种类,还是包括像角色引擎等在内的一些程序类任务,都是比算法类的方案要广泛的。

三、自主可控,隐私计算在大规模普及的过程中,一个比较重要的门槛就是国产化自主可控。从这个角度来说,机密计算的整个国产化程度甚至高于软件产品。当前,国产CPU厂商为了对齐Arm的v9架构以及Intel,在这方面做了大量的研发工作和布局。光之树已和不少国产芯片厂商达成合作,在TEE技术国产化方面做了不少开创性的工作。光之树科技联合华为,在国内率先实现了"软件+硬件"的隐私计算全国产化技术方案,是华为国产化机密计算服务器的001号外部开发者。另外,光之树科技还推出基于海思、海光等国产CPU的机密计算软件方案。 

对于区块链在隐私计算中扮演怎样的角色?张佳辰表示,光之树科技是隐私计算领域为数不多的从创立开始就同时掌握隐私计算和区块链技术的公司。区块链跟隐私计算一直是属于一种分久必合、合久必分的一个关系。最早的时候,隐私计算是从区块链的概念里逐渐地被剥离出来的。隐私计算的核心价值是能够实现"数据可用不可见",而隐私计算是涉及多方参与的场景,这就必然会引入多方之间的信任问题。数据生产要素在流通过程中,如何更好留存记录,做好各方记账等,在多方协作中区块链显然更适合扮演这一角色。

区块链的核心是固定证据,以此来确保计算过程和数据的可信度。譬如搬家,工人在小区里搬东西,需要开出门条,就会记录某年某月某日谁把这个东西给搬出去了。数据交换一定程度上也是这样,把数据放到流通平台上,从审计以及追责、分账的角度来说这非常重要,避免大家互相躲避责任。另外,在隐私计算里,可能会有一些证书签发工作,这些证书放在区块链上,去验证证书的时候,就可以保证跟原始证书一致。还有企业会把计算本身结果放到区块链上去,使用这些计算结果的人通过比对的方式,知道这个结果是不是跟原始计算结果一致。

精产品挖增量,做产业数字化的破局者

经过近几年的快速发展,隐私计算行业已逐渐呈现同质化竞争局面。张佳辰表示,懂技术、精产品,挖增量,是光之树科技快速崛起的秘诀。

自2017年起,光之树科技一直致力于隐私计算业务的探索。在技术产品上,光之树科技最早从TEE路线出发,根据行业进展和客户需求拓展技术路线,形成了联邦学习+MPC+隐匿查询+TEE的完整产品矩阵,先后开发了 "光之树隐私计算平台"、"云间联邦学习平台"、"光之树数据协作服务平台"、"光之树多方安全计算平台"、"自动化机器学习平台"等产品。

张佳辰表示,光之树发展主要分为三个阶段,第一是技术成熟和模块化的应用。第二是产业落地,从银行到政府,再到保险、顺丰这样的客户,光之树一方面是进入不同的行业,一方面是探索怎么更好地跟客户去沟通。这种沟通包括提供安全性假设以及选型建议,也包括行业标准化的牵头制定。标准可以很大程度降低客户评估、采纳平台的难度。有了标准,隐私计算不再是一个黑科技,关于隐私计算平台怎么样去评估,能不能用,安不安全,就有了更加明确的定义。第三是树立标杆,助力产业数字化发展。产业数字化是指在新一代数字科技支撑和引领下,以数据为关键要素,以价值释放为核心,以数据赋能为主线,对产业链上下游的全要素数字化升级、转型和再造的过程。

张佳辰认为,跨行业的数据价值差是最大的,所以隐私计算只有深入产业里去找增量,才能通过融合的方式把数据的价值发挥出来。譬如与合作伙伴顺丰的合作,就是通过隐私计算的方式开放了传统方法没法开放的数据。同时,在产业里挖增量,机会远比单纯只做金融的机会更大,这也是光之树破局产业数字化的关键所在。

面对同质化竞争,张佳辰表示,首先还是产品和技术本身,需要持续投入;其次是考虑怎么样去跟应用环节相结合,把大量的数据应用模板,嫁接到计算里面去;最后是继续深入产业数字化,挖增量。对于隐私计算行业是否存在竞争壁垒的问题,她则表示,今天在这个行业有能力去做原研的隐私计算软件公司不多。在技术研发上,还有很多需要持续迭代和优化,这需要大量人力、财力投入。很多公司没有能力去做这些投入和布局,因此技术上的壁垒未来会持续放大。

打造标杆应用,从隐私计算迈向隐私科技

目前,光之树科技已有多项企业级应用落地。其中,为顺丰搭建的"散单客户风险识别模型",还荣获了2021大数据"星河"案例隐私计算优秀案例。该案例通过帮助顺丰扩大"先寄后付"模式,实现了坏账风险的降低、收派效能与客户服务质量的提高,达到了降本提效的效果。

同时在此基础上,光之树科技持续探索,将顺丰的一些数据通过隐私计算的方式,做一些品牌营销方面的事情,比如客户画像,客群分析和客户运营。这会带来一些双向枢纽性质的节点和客户,既从外引入数据需求,也向外输出数据需求。对于金融客户来说,数据都是引入而很少输出,这种模式就比较创新。光之树科技希望不断探索,通过这样的标杆案例,拓展隐私计算的应用范围,从而促进产业数字化发展。

在金融领域,光之树科技协助中国银联建设隐私计算平台,引入金融、非金融客户,通过隐私计算平台以银联数据资产深度服务和赋能客户并获得收益;在政务领域,光之树科技为深圳市某区水务局提供内涝预测防灾应急解决方案,通过隐私计算将隐私和非敏感数据融合进行密文运算,实现数据可用不可见,并输出具有高精度的内涝预测结果,实现内涝等级划分,提升内涝预测准确性。

对于隐私计算落地的关键是什么,张佳辰表示,这需要内部和外部的环境协作,政策支持非常重要。近期国务院印发的《"十四五"数字经济发展规划》也明确提出,要优化升级数字基础设施,推动智能计算中心有序发展,打造智能算力、通用算法和开发平台一体化的新型智能基础设施。另外,如果把数据分级分类,隐私计算的能力范围进一步明确,也会对产业有比较大的推动作用。

对于光之树科技的未来发展规划,张佳辰表示,接下来,光之树科技将主要围绕产业化和商业化落地展开,一方面,继续深入到产业当中去,做更多的产业客户,拓宽隐私的使用范围。另一方面,围绕数据要素流通与价值释放,探索更加灵活、新颖的商业模式。最后站在隐私科技这个角度,探索新的发展模式,完善产品及隐私计算这个工具集。她认为隐私的本质是一种权利,这种权利是消费者跟企业平台之间的一种关系。保障这种权利,比如保证原始数据是以最小化程度暴露,保证消费者的知情授权等,这些东西只有在隐私科技这样的语境里面,才能更高效地实现。所以说光之树科技不再满足于做一个发展隐私计算的企业,未来还将成为一家隐私科技公司。光之树科技,这个树一方面指的是数据,让数据能够发光,另外树也是一棵大树,希望能够通过自己的产品对数字社会里面的这些公民权利提供一些庇护。这是光之树科技聚焦隐私科技的出发点和核心。

原文链接: https://mp.weixin.qq.com/s/cldcTDwJ-fo7YlEY8kya8w



鲜花

握手

雷人

路过

鸡蛋
最新聚焦
  • 百度好奇嘉年华 9月18日邀您赢取千元大礼
  • 沿河县:黑水镇扎实开展高考和端午节期间道
  • 贵州省深入实施就业优先政策 今年计划新增
  • 赞!贵阳大数据交易所将建中国最大数据流通
  • 贵州省强化民企防范化解风险能力促进民营经

LOGO下载|Archiver|手机版|小黑屋|联系我们|  

Copyright © 2014 本站仅为交流平台,所有内容均为网友投递或发布,本站对内容真实性不负任何保证,请网友自行查别。 版权所有  备案号:黔ICP备16010202号-1  Powered by Discuz!X3.2 Licensed

   
返回顶部