蓝象智联A轮获投资近2亿资本如何看待隐私计算？

　　本报记者裴昱北京报道
　　当数据成为信息时代的石油之时，资本必然随之而至。在大数据、云计算等数据领域的投资热点之外，一条新的赛道隐约出现，这就是隐私计算。
　　2022年2月9日，蓝象智联（杭州）科技有限公司（以下简称蓝象智联）宣布完成A轮融资，融资规模近2亿元人民币，由熙诚金睿领投，元禾重元资本、老股东联想之星等机构跟投，山景资本担任财务顾问。
　　所谓隐私计算，是在保护数据本身不对外泄露的前提下实现数据分析计算的技术集合，从而达到对数据可用不可见的目的。此次获得投资的蓝象智联是一家隐私计算领域的初创公司。
　　虽然隐私计算的发展尚处于早期阶段，但对数据可用不可见的需求可以触达多个领域、多种场景，在《数据安全法》《个人信息保护法》强化了数据使用监管环境的背景下，隐私计算让安全合规使用数据的市场具有了一定的想象空间。谁能更好地实现对数据资源的合规利用，谁就有可能抢占领先地位。
　　识别赛道和团队
　　虽然在A轮投资中的角色是跟投方，但在投资蓝象智联之前，元禾重元还是对隐私计算行业进行了18个月的调研。在他们看来，隐私技术只是技术手段，最终目的是要挖掘并释放数据资源价值。
　　自隐私计算开始以新赛道的形象出现以来，部分相关行业人士就存在不同的看法，其中较为主流的观点是，隐私计算虽然在金融、医疗、政务等领域都有广泛应用空间，但囿于性能、安全等因素，商业化落地场景有限。
　　投资人也不会对这种看法视而不见，但投资机构自有自己的逻辑。元禾重元董事总经理李丹认为，在隐私计算发展的早期阶段，商业公司既需要充分理解场景，又需要强大的研发能力实现理论和性能方面的突破。数据作为新经济的血液，如何合规的使用技术手段很重要，隐私计算是我们目前看到的一个比较好的技术手段。李丹说。
　　在VC阶段，领导团队是我们最为看重的因素，一个研发导向型的团队，能够在商业化和技术提升方面形成一个正向的螺旋。在我们看来，蓝象智联就是这样一个团队。他说。
　　但由于隐私计算商业化落地时间短，项目周期长，项目效果需要时间验证，目前尚未实现大规模商用。一位天使投资机构的投资人表示，能够更好地理解行业，寻找到更多业务场景的公司，就有更大机会在这个赛道的角逐中获胜。
　　隐私计算的技术路径，从科研角度看就那几种，在底层上是一致的，但技术如何落地，要能够找到商业化的场景，用一种最好的方式去实现它，这方面（不同公司）是比较不一样的，他们的团队在技术的商业化落地上更具优势。李丹说。
　　记者了解到，蓝象智联的初创团队中超过一半成员来自阿里巴巴，蓝象智联创始人兼董事长童玲拥有十多年金融科技与数据智能经验，曾在工商银行工作十多年，后加入蚂蚁金服出任首席架构师。另一位创始人，蓝象智联CEO徐敏曾担任阿里云副总裁、阿里金融云事业部总经理。
　　场景究竟有多大？
　　几乎所有隐私计算公司，都把金融看作是隐私技术落地的重要商业场景。这是因为金融作为强监管行业，既拥有标准化程度较高的数据资源，同时也是数据需求密集型行业。在风控、反洗钱、反诈骗、精准营销等方面，隐私计算能够提供一种解决问题的可能。
　　数据作为生产要素，标准化程度越高，增量市场越大，使用范围越广。李丹说。
　　蓝象智联在金融领域的服务案例较多，成立两年多时间里，先后与工商银行、上海银行、南京银行、杭州银行、国泰君安、新网银行等数十家金融机构达成合作。蓝象智联与银联数据和新网银行联合发起的、基于蓝象隐私计算平台打造的实时多头共享平台，正在探索解决风险数据覆盖不全、更新不及时、数据污染严重等行业瓶颈问题。新网银行副行长兼首席风险官徐志华曾在公开场合表示，目前，有包括银行、消费金融公司等100多家持牌机构接入，该平台日均计算次数超过60万。
　　据蓝象智联的相关人士介绍，在蓝象智联与工行、中国银联联合申报的基于隐私计算的小微商户普惠金融服务项目中，蓝象智联为工行和银联提供隐私计算技术支持，在数据不出域、保障信息安全的情况下，促进工行、银联数据价值流通利用，结合蓝象智联在数据建模领域的深厚积累，丰富小微企业的画像，协助工行把小微金融服务普惠至普通公众用户层面。
　　童玲告诉《中国经营报》记者，在我们的团队中，除技术团队外，还有一个数据运营团队，这个团队的人既要懂技术，还要懂行业。
　　应用场景的方向，也是初创企业选择投资机构的重要考量因素之一。此次领投A轮的熙诚金睿，其背景为北京市西城区国资，其发起方为北京金融街资本运营中心，而位于北京市西城区的金融街是中国金融监管机构以及各大银行金融机构总部的所在地，金融机构资源丰富。
　　规模有待提升
　　技术手段和应用场景能否标准化，决定了隐私计算的市场规模有多大，商业化道路能走多远。
　　目前，隐私计算公司的商业模式一般有两种。徐敏透露，一种是收取隐私计算系统搭建的费用，这种模式下，收入是以单计算的，根据客户需求的不同，有不同的报价组合；另一种是收取运营的费用，即搭建系统完成后，按照客户使用查询的次数收费。这部分费用先由隐私计算服务供应商向客户收取，而后隐私计算服务的供应商，再向数据方支付使用数据的费用。
　　从事隐私计算业务的同盾科技的相关人士告诉记者，还有一种商业模式是针对不同的客户、不同的应用场景，为客户提供咨询建模服务。
　　但由于前期投资大、项目验证时间长，隐私计算公司的整体营收规模并不大。一位隐私计算领域的内部人士透露，目前即使是一些头部企业，一年的营收规模大约是千万级。
　　全球知名IT咨询机构Gartner预测：在2023年底之前，全球80以上的公司将面临至少一项以隐私为重点的数据保护法规。到2024年，隐私驱动的数据保护和合规技术支出将在全球突破150亿美元以上，即达到千亿人民币以上。
　　在童玲看来，隐私计算并不是一个单独的行业，而是会与各个行业深入融合，走向隐私计算，成为赋能各行各业数据基建的基础技术和工具，推动行业数字化转型和数字经济的发展。
　　因为隐私计算本质上是促进数据安全流通的底层技术，既要保障安全，又要促进流通，我们的本轮融资方皆具有国资背景。童玲说。
　　从投资人的角度看，如果要求刚成立不久的隐私计算公司在短时间内上市，实现变现，是不符合市场的自然增长规律的，他们对隐私计算公司给予了更大的容错性和成长空间。
　　李丹表示，不同于典型的PE阶段的投资，短时间内我们对他们（蓝象智联）没有太高的数字上的收入要求，还是根据精英团队的想法去做，把一些场景探索出来之后，形成一定的标杆作用，再去谈商业化的尝试，比如是否在营收利润上做一些探索。
　　在未来的场景落地方面，新股东熙诚金睿和元禾重元都将为蓝象智联带来不小的助力。我们在金融机构方面的资源是很丰富的，尤其是在长三角一带，可以帮助他们对接客户和场景。李丹说。
　　蓝象智联相关人士表示，本轮融资之后将进一步强化人才布局，主要加强底层技术研发、数据运营与客户服务，增强蓝象智联产品在更多场景中的落地能力。通过与熙诚金睿和元禾重元的强强联合，蓝象智联也将在国家整体政策法规的引导要求下，将优秀产品、服务和数据运营能力投入到国家重点产业中，为产业整体数字化升级作出更大的贡献，并与更多的合作伙伴共同打造安全合规、健康可持续的数据协作生态，在更大范围内推动全社会的数据基础设施建设。