大数据|专访金智塔科技：低调“浙大系”进击隐私计算( 三 ) 银行|浙江省|交易|网络安全

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。
【大数据|专访金智塔科技：低调“浙大系”进击隐私计算】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。