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加上 ， 近年来 ， 数据安全法规及监管措施落地 ， 才进一步将隐私计算推向台前 。 2018年 ， 欧盟对于个人隐私的保护法案《通用资料保护规则》生效后 ， Facebook、Google等大厂频频被罚 。 2019年 ， Google因数据隐私问题被法国数据保护监管机构罚款5000万欧元；今年 ， Facebook旗下的WhatsApp因违反欧盟隐私法被罚近2.7亿美元 。 而在中国 ， 建设银行、交通银行、光大银行等也相继因违反信用信息采集规定而被央行、银保监会开出千万元以上罚单 。
2产业聚焦ToB市场在中国 ， 隐私计算市场才刚刚启动 ， 仍在不断探索和试探当中 。
同时 ， 金融、医疗、安防等越来越多领域也主动提出需要数据隐私保护的要求 。
目前 ， 隐私计算企业的目标市场主要扎堆在金融、政务、医疗、运营商四个行业 ， 均属数据密集行业 ， 且政策监管对其数据规范关注度最高 。
其中 ， 金融行业对隐私计算的需求最为迫切 ， 主要落地场景为营销、风控（反欺诈、反洗钱等）等 。 以风控为例 ， 多方金融机构可联合打破“数据孤岛” ， 通过隐私计算实现跨机构数据挖掘和风险评估 。
相对而言 ， 医疗行业引入隐私计算则更难 。 国内医疗行业的数字化水平不一 ， 数据管理也没有统一的标准 ， 院与院之间的信息壁垒高筑 ， 这对隐私计算企业的渠道能力要求较高 。
不同行业、不同场景对隐私计算的数据安全性要求不同 ， 对效率和精度要求也都不一样 。
不过无论是服务于哪个行业 ， 隐私计算企业如果只是停留在应用开发、数据分析等层面还远远不够 ， 客户对它们的期望皆是希望其产品能够做到适用性高、实用性强 ， 需要很深的场景理解能力 ， 是隐私计算商业化落地的关键 。
现阶段 ， 隐私计算主要还是一个To B市场 ， 作用在企业与企业之间的数据交互 ， 整个产业生态包括甲乙丙三方 ， 分别为数据使用方、数据源和隐私计算服务机构 。

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但总得来说 ， 目前隐私计算产品的标准化程度还较低 ， 各企业产品多为定制化服务大客户 ， 这也意味着周期长、堆人力是其不得不面临的问题 ， 随着市场需求越来越高 ， 隐私计算企业规模扩张乃是必选之路 。
未来 ， 隐私计算在To C市场也蕴藏着巨大潜力 。 当下 ， 个人隐私数据仍较大程度地依赖于各类企业、政府机构对个人信息的保护 ， 倘若它们的系统没能完善、安全地存储好用户的信息 ， 则有可能遭受泄露 。
因此 ， 未来隐私保护或将逐步落实到每个用户身上 ， 让个人成为数据的主人 。
3数据自由流通存在门槛入局隐私计算产业的厂商背景也相当多元化 ， 有蚂蚁金服、腾讯云、百度、京东等互联网大厂 ， 也有微众银行、安恒信息等行业性公司 ， 还有华控清交、锘崴科技、富数科技等专注于隐私计算产品化的初创企业 。
2018年至2020年期间 ， 进入隐私计算这个产业的公司 ， 多数先从一种技术流派开始研发、切入 ， 而在2020年之后 ， 随着面对的客户增多及其要求各不相同 ， 三种技术流派的融合逐渐形成主流趋势 。

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