艾瑞咨询：厂商竞争力象限（2021Q1–2022Q3，隐私计算+金融，中国市场）_36页_8mb

厂商竞争力象限总结（隐私计算+金融，中国，2021Q1-2022Q3）

核心内容

本报告由艾瑞咨询研究院发布，分析了2021年第一季度至2022年第三季度中国金融行业隐私计算的厂商竞争力象限，共评估了10家入围厂商，涵盖综合领导者、实践竞争者、持续竞争者及发展竞争者四类。报告基于市场调研、客户反馈与厂商能力分析，对隐私计算在金融领域的市场格局、技术能力、商业模式及未来发展趋势进行了深入解读。

主要观点

1. 厂商竞争力象限定义

• 综合领导者：在实践竞争力与持续发展竞争力方面均表现出色，占据55%的市场占有率。
• 实践竞争者：在实践竞争力方面表现突出，具备行业领先的技术或场景能力。
• 持续竞争者：在持续发展竞争力方面具有显著优势，能有效执行战略。
• 发展竞争者：在某些细分能力上具有独特优势，如中小银行市场、特定场景建模等。

2. 市场阶段性分化

• 金融行业隐私计算市场正处于“核心基建期”与“隐私计算+”时代的叠加期。
• 金融机构更关注厂商的综合能力，包括产品技术、场景应用及可信数据运营能力。
• 随着市场发展，未来可能出现新的竞争者成为综合领导者。

3. 厂商格局演变

• 部分厂商从金融市场转向其他领域，如算力加速产品、一体机等。
• 金融市场也吸引了新的参与者，包括新生厂商、FinTech公司等。
• 跨平台互联互通将成为未来金融可信数据生态的重要方向。

4. 厂商能力演变

• 厂商能力演变取决于其对客户需求的战略设定。
• 两类厂商：一类聚焦“平台建设+场景运营”；另一类聚焦“技术输出”。
• TDaaS（可信数据即服务）是未来隐私计算的重要发展方向，需融合隐私计算、区块链、安全防御、自适应AI等技术。

5. 客户关注的厂商能力

• 安全性、性能、跨平台互联互通能力是客户关注的重点。
• 数据源合规性、流量接入能力、场景建模能力逐渐受到重视。
• 约80%的金融机构关注隐私计算平台的安全证明与实时安全防御能力。

关键信息

1. 技术实践与平台建设

• 银行是隐私计算平台建设的主要推动者，客户数量多、客单价低，存在扩展需求。
• 保险行业被视为高潜力市场，其对多方数据依赖度高。
• 多数客户采用竞争性磋商或非公开招标方式选择供应商，部分项目以单一来源形式指定。

2. 技术方案与市场特点

• MPC+FL 是当前金融客户最常选择的技术方案。
• 价格竞争激烈，存在10万元以下的低价项目。
• 金融机构在平台建设完成后，可能进行节点扩展或更换供应商。

3. 商业模式

• 产品技术销售是主要模式，但数据分润、业务分润等模式正在探索中。
• 数据分润需结合数据源生态与合规性审查，而业务分润则依赖场景建模与流量引入能力。

4. 应用场景实践

• 金融反电诈：通过隐私计算实现数据联合建模，提升识别能力与拦截效率。
• 金融营销：通过联邦学习与RTA技术实现精准营销，提升转化率与降低成本。

5. 厂商能力与推荐

• 洞见科技：综合领导者，具备多领域数据生态与金融场景建模能力。
• 富数科技：综合领导者，拥有丰富的场景实践与数据生态。
• 蓝象智联：综合领导者，提供“基础设施+场景运营”一体化服务。
• 金智塔科技：发展竞争者，专注中小银行市场与特定场景建模。
• 数牍科技：实践竞争者，具备跨平台互联互通能力与多领域数据源生态。

厂商竞争力象限图示说明

• 综合领导者：在产品技术、场景应用与可信数据运营方面具有全面优势。
• 实践竞争者：在特定技术或场景能力上表现突出。
• 持续竞争者：具备持续发展能力，能有效执行战略。
• 发展竞争者：在细分市场或能力上具有独特优势。

商用实践周期洞察矩阵

• E-Cycle（业务效能曲线）：反映隐私计算在金融行业的技术应用阶段与市场格局。
• The Hype Cycle（技术成熟度曲线）：仅作为参考，不直接决定市场表现。
• 报告指出，隐私计算的商用实践将经历从“核心基建期”向“隐私计算+”的演进。

技术平台建设与选型要点

• 隐私计算平台选型：需综合考虑安全性、性能、功能、部署能力、可扩展性等。
• 关键技术能力：包括隐私匹配查询、多方联合建模、联合预测等。
• 金融场景应用能力：涵盖风控、客户画像、黑名单查询、精准营销等。

未来建议与趋势

• 金融机构应考虑构建 CoE（Center of Excellence） 组织，以提升数据协同与平台互通能力。
• TDaaS 将成为未来隐私计算的重要方向，需融合多种技术实现。
• 随着技术成熟，隐私计算将在更多金融场景中落地，如反欺诈、信用评估、智能风控等。

联系与声明

• 独立性声明：研究不依赖任何组织或个人委托，保持高度独立性。
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• 联系方式：可通过企业微信、微信公众号或邮件联系分析师获取更多研究报告与市场洞察。

总结

本报告全面分析了隐私计算在金融市场的应用现状、厂商竞争力、技术选型及商业模式。随着技术发展与市场需求增长，隐私计算将在金融行业持续演进，未来将形成以少数厂商为核心的可信数据生态网络。金融机构应结合自身需求选择合适的厂商，构建数据安全与合规能力，推动隐私计算在更多业务场景中落地。