獨家專訪 | 藍象智聯完成近2億元A輪融資，刷新隱私計算賽道A輪單輪融資紀錄_區塊鏈

來源|零壹財經

作者|溫泉

2月9日，隱私計算公司藍象智聯宣布完成近2億元人民幣A輪融資。這是繼萬向區塊鏈種子輪融資、金沙江創投和聯想之星天使輪融資之后的新一輪融資。據公開信息顯示，這也是到目前為止隱私計算領域A輪單輪金額最大的一筆融資。

本輪融資由熙誠金睿領投，元禾重元資本、老股東聯想之星等機構跟投，山景資本擔任財務顧問。本次藍象智聯的A輪融資方皆具國資背景，其中熙誠金睿是由金融街資本聯合中國國有企業結構調整基金、中國國新基金發起設立的具有國資背景的市場化專業投資機構；元禾重元資本管理規模百億元，已培育成長出超20家上市公司，兩家機構將在投資后發揮產業基金優勢為藍象智聯賦能。

藍象智聯創立于2019年底，正式注冊于2020年3月，其團隊成員大約一半出自阿里巴巴和螞蟻集團。藍象智聯創立之后，致力于隱私計算技術的落地應用，初期主要專注于隱私計算技術在金融領域的應用。

經歷了第一輪跑馬圈地，隱私計算領域正在醞釀新一輪更加激烈的競爭。2021年是隱私計算商業應用規模化落地元年，經過一年的市場實踐，大多數隱私計算廠商都經歷了與真實商業場景的碰撞與磨合，對自身能力與市場需求有了更加清晰的認知。除藍象智聯之外，近期不少隱私計算廠商都拿到了新一輪融資。

致力于開拓金融隱私計算市場的藍象智聯正在全速前進。藍象智聯創始人兼董事長童玲向零壹財經表示，本輪融資之后將進一步加大人才布局，主要加強底層技術研發、數據運營與售后服務，增強藍象智聯產品在更多場景中的落地能力。

金融落地成果豐碩

據零壹財經了解，經過前期努力，藍象智聯在金融領域的應用落地方面取得的成果堪稱豐碩。

從數量上來看，藍象智聯披露，目前包括POC場景在內，已經落地機構客戶超過50家，并與其中近二十家金融機構簽署了正式的商業合同。目前，隱私計算業內各廠商對落地案例的宣傳口徑不一，但是對廠商來說最具實質意義的就是簽署商業合同的數量。到目前為止，藍象智聯是零壹財經所知在金融領域拿下商業合同最多的一家。

BSN與土耳其-中國經濟匹配中心簽訂了獨家合作協議:10月11日消息，近日，北京紅棗科技公司就區塊鏈服務網絡(BSN)門戶業務與土耳其-中國經濟匹配中心（TUCEM）簽訂了獨家合作協議，TUCEM表示預計將于今年?12 月底推出BSN土耳其和烏茲別克斯坦的國際門戶。屆時，土耳其和烏茲別克斯坦的區塊鏈開發者將能夠使用BSN門戶開發自己的區塊鏈應用。

目前，BSN已完成HyperLedger Fabric、FISCO BCOS、XuperChain、CITA、ConcenSys Quorum、Chain33、HyperLedger Besu、Corda等近乎所有主流聯盟鏈底層框架的適配，在BSN國際支持Ethereum, Algorand, EOS, Polkadot, NEO, Tezos, Oasis等公有鏈底層框架，并融合了中國移動、中國聯通、中國電信三大通信運營商，以及AWS、Google Cloud、Azure、百度云、騰訊云等全球大型云服務商的網絡資源環境。 （cointelegraphcn）[2021/10/11 20:19:52]

同時，藍象智聯開始在國內多個區域設置面向客戶的銷售和服務團隊，以便向更多金融機構提供本地化的服務，目前，杭州、北京、上海、深圳、重慶等城市都已經部署了團隊。童玲向零壹財經解釋，經過前期的測試之后，隱私計算技術正在越來越多的金融機構正式投入應用，系統的穩定運行對業務運轉越來越重要，也要求藍象提供更及時的響應和服務，本地化的團隊更便于為金融機構提供貼身服務。

在金融領域落地成果的取得，與藍象智聯戰略高度聚焦密切相關。

藍象智聯的初步目標是成為“最懂數據、最懂金融的隱私計算服務商”，為此，其在2021年的商業落地高度聚焦在金融領域。

同時，在初期落地場景的選擇上，藍象智聯也并非隨意落子。“這就像，如果要完成一次長跑，起跑之后初期的精力分配是非常關鍵的。”藍象智聯創始人兼CEO徐敏介紹，藍象智聯在初期的落地案例選擇上有三個依據：是否有標桿效應、是否可復制、是否可以推動產品進化。

獨家 | BTC 24h 鏈上活躍地址數下降12.35%:金色財經報道，據歐科云鏈OKLink數據顯示，BTC 24h鏈上活躍地址數總計681518，較前日下降12.35% ；鏈上交易量總計303191.6 BTC，較前日下降5.16% ；鏈上交易筆數總計263270，較前日下降5% ；BTC鏈上活躍度下降。

截至上午10時，BTC全網算力約為115.57EH/s，較前日下降1.04EH/s，全網算力呈下降趨勢。[2020/6/29]

依據這三個標準，藍象智聯在2021年落地的案例當中有三個最具代表性：

第一個案例是與工商銀行合作推出“基于隱私計算的小微商戶普惠金融服務”。藍象智聯為中國工商銀行和中國銀聯提供隱私計算技術支持，在雙方數據不出庫的情況下，實現“工行+銀聯”數據融合，創新打造面向小微商戶的開放式融資服務新模式，將工商銀行小微金融服務群體拓展至數千萬銀聯收單商戶，進一步擴大服務面，提升金融普惠性。

徐敏介紹，工行與銀聯的合作，所探索的是隱私計算技術在普惠金融場景下的應用實踐，工行和銀聯的合作探索在行業的示范意義巨大。同時，工商銀行與銀聯對產品要求非常嚴格，這也有利于藍象智聯對隱私計算產品進一步提升優化。本項目在中國信息通信研究院、中國通信標準化協會大數據技術標準推進委員會共同組織開展的2021大數據“星河”案例評選中被評為“標桿案例”，這也是“星河”案例中的最高級別認證。

第二個案例是與新網銀行、銀聯數據合作發布“實時多頭”共享平臺，探索解決風險數據覆蓋不全、更新不及時、數據污染嚴重等行業瓶頸問題，服務眾多金融機構信息共享、風險控制的需求。2021年12月21日，新網銀行副行長兼首席風險官徐志華出席2021金融界未來銀行年會時透露，目前，已有包括銀行、消費金融公司等100多家持牌金融機構接入，平臺日均計算次數超過60萬。該項目目前已經納入人民銀行的金融科技創新監管試點。

獨家 | Bakkt期貨合約數據一覽:金色財經報道，Bakkt Volume Bot數據顯示，6月2日，Bakkt比特幣月度期貨合約日交易額為3069萬美元，同比增長23%，未平倉合約量為1042萬美元，同比下降3%。[2020/6/3]

徐敏介紹，新網銀行是銀行業中科技創新最為活躍的銀行之一，這個平臺是最早用隱私計算技術支持的數據共享聯盟，也是距今為止參與機構最多的基于隱私計算支持的數據共享聯盟，是隱私計算進入實際應用的“現象級場景”。同時，項目落地過程需要“實時多頭”共享平臺與多家銀行對接，有助于提升藍象智聯產品在多樣性環境下的適配能力。

第三個案例是基于業務場景和今日頭條、中國電信、某頭部城商行三家實現了不同隱私計算產品的互聯互通并且投入應用。該項目通過隱私計算互聯互通，實現了更大范圍的數據價值交互，并在2021年“雙十二”期間發出第一批數字信用卡，幫助銀行在今日頭條、抖音等渠道上實現了發卡的數據化營銷。

徐敏介紹，首先，這是金融領域內首個基于真實業務場景實現的隱私計算平臺的互聯互通，即在今日頭條和藍象智聯的隱私計算平臺上可以實現數據和算法的隱匿互聯互通。基于藍象智聯的數據運營能力，運營商數據和今日頭條數據通過聯邦學習建模，更精準地確定營銷目標人群，幫助該銀行大大降低營銷成本。在此模式下，藍象智聯可以實現與業務效果掛鉤的收入模式。

在標桿案例的基礎上，預計2022年藍象智聯隱私計算產品在金融場景中的應用將迎來更快的增長。

在未來的金融場景落地方面，新股東熙誠金睿可能為藍象智聯帶來不小的幫助。據了解，熙誠金睿是由金融街資本運營集團有限公司聯合中國國有企業結構調整基金股份有限公司、中國國新基金管理有限公司發起設立的具有國資背景的市場化專業投資機構，同時也是知名風險投資機構GGV與金沙江創投的母基金。北京金融街已入駐數百家金融及運營商行業總部機構，是中國首都金融主中心區。

數據運營商業模式得到驗證

通過一年多的商業探索，在徐敏看來，藍象智聯在商業方面取得的最大突破在于——在真實場景中驗證了隱私計算平臺“數據運營”的商業模式。

獨家 | 胡繼曄：刪除分紅描述可能是在借鑒美聯儲最初成立時的做法:針對“Libra白皮書刪除將利息用于分紅給初期投資者的內容”一事，中國政法大學區塊鏈金融法治研究中心主任胡繼曄教授在接受金色財經采訪時表示：Libra的行為可能是在借鑒美聯儲最初成立時的做法。美聯儲最初大概55%的股份是私人股份，日本央行大概45%的股份是私人股份，所以宋鴻兵在《貨幣戰爭》一書中就將美聯儲定位為私人銀行。但實際上美聯儲和日本央行并非私人銀行，而是都會給私人股東一個固定的、長期的定息，比如年利率6%，這就相當于私人股東投資央行的永續債，獲得了一個長期的收益。

Libra白皮書刪除有關分紅的描述，我的猜測是想給投資人一個更長期的希望，Libra學習美聯儲和日本央行的做法，給予投資者一個長期的回報，但現在沒有明確寫出來，或許是要給投資者一個永續債，但至于什么時候給還不確定，因為Libra現在還處于投入期，前些年不會給到。

另外一個猜測是，之所以刪掉這部分信息，是必須等到Libra將來有盈利后才會給到。讓Libra的經營團隊可以在最初階段不必承受支付紅利和債券利息的壓力，從而得到更好的運轉。[2019/12/13]

這對整個隱私計算領域都是一個好消息。此前，據零壹財經了解，隱私計算技術在實際落地當中，初期的收入主要來源于軟硬件的銷售，后期的商業模式主要是數據分潤。未來，其他的商業模式都需要進一步探索。如果“數據運營”的商業模式可以走通，未來對隱私計算技術的應用意義重大，它將使得隱私計算技術的應用不只意味著技術成本投入，還意味著業務收入的大幅提升，這會提升更多機構應用隱私計算技術的積極性。

此前，零壹財經曾報道過，藍象智聯產品最大的特點，是其背后的數據運營思路，希望走出一條隱私計算疊加數據運營的道路。藍象智聯并不是把隱私計算平臺GAIA僅僅當成IT系統去賣，而是與業務緊密結合，通過幫助金融機構賺錢來獲取收益。

在此次接受采訪時，徐敏告訴零壹財經，“數據運營”的商業模式在實際業務場景中得到了驗證。

數據運營的核心，在于構建用數據要素創造業務價值的最佳路徑，其中包括幾大要素：數據、算法、流量、風控、合規。在金融場景的精準營銷、用戶增長、反欺詐、信用評估、合規審查等一系列場景中，數據運營能夠有效讓數據去產生更大的業務價值，如提升用戶活躍、放大信貸規模、管理不良風險等等。數據運營服務的主要內容是數據和運營工具、解決方案及方案落地相關服務的提供，其中包括一系列的營銷投放策略、客戶運營策略、相應的運營流程和規則等等。

金色財經獨家分析 購買比特幣 美國人正在加杠桿:證券監管機構約瑟夫·伯格說，人們正在辦理抵押貸款以購買比特幣。再加上用于獲得比特幣的信用卡和股票貸款的賬戶，它增加了風險投資者的可能性，讓他們負債累累，甚至可能無家可歸。金色財經獨家分析，對于杠桿率的限制一直是金融監管的一項重要內容。此前日本就加密貨幣杠桿交易上限問題展開討論，歐洲證券市場監管局也將差價合約(CFD)散戶投資者限制在2倍的杠桿率，但對于通過抵押質押的方式來購買虛擬貨幣的限制還么有被廣泛注意，這就像是銀行的消費貸一樣，存在監管去向的難度。數字貨幣不需要像傳統金融那么大的杠桿，因其價格波動性強大，數倍杠桿就可以達到數十倍的杠桿的收益，當然，也可以造成相對應的損失。為控制此類風險，銀行在提供貸款時，應該加強對款項去向的監控，控制加杠桿炒幣的風險。[2018/4/17]

需要指出的是，目前不少隱私計算初創公司都致力于讓數據流通起來，在提供隱私計算軟硬件產品的同時，也為數據源和數據使用方提供一些相關的服務，藍象智聯所指的“數據運營”與其他隱私計算公司在金融場景中提供“解決方案”的方式有所不同。

首先，數據運營服務的提供以業務目標為導向。隱私計算服務商與金融機構商定業務目標之后，根據目標來決定引入哪些數據源、采用什么樣的策略和模型。其中，隱私計算廠商一部分商業回報來源于為金融風控場景創造的業務價值，比如提高了多少資產規模、降低了多少壞賬率等等。

其次，提供“解決方案”，是對產品的技術和服務本身收取費用；“數據運營”，則增加了可以按照業務效果收費的收入模式。

童玲舉例解釋，比如“數據運營”可以幫助銀行的信用卡中心大大降低發卡成本。某城商行在頭條、抖音等渠道進行信用卡營銷時，在曝光、點擊、填表、進件、核卡、開卡等一系列流程中，由于支撐數據的不足，往往在某些環節有較大的用戶流失，藍象智聯通過隱私計算將不同來源的數據安全、合規地聯合建模、聯合預測后，可以大大地提升某些轉化環節的轉化率。例如在該城商行的項目中，通過結合中國電信、今日頭條和該行自有數據，將信用卡營銷環節中的核卡比例提升了近一倍，將整體發卡成本降低近半。藍象智聯也可以從業務效果中取得一定的收入。

目前，業內具備數據運營能力的隱私計算團隊并不多。數據運營服務的核心在于，需要豐富的經驗，特別是成功經驗的積累。因為數據運營思路需要經歷現實的考驗，不斷獲得反饋、進行調整，最后才能探索出現實中最佳的實踐方案。

比如，由于具備豐富的成功經驗，藍象智聯一項獨特的能力在于——清晰地知道不同數據在不同場景下的定價。這里的“定價”既包含價值、也包含價格。例如，一條運營商數據的調用，在一個場景中定價為一次0.35元，但是在另外一個場景中可能是0.25元，需要根據數據在不同場景中產生的價值來確定價格。要做這樣精準的定價，需要數據運營團隊有真實數據運營經驗，能夠準確把握數據在場景中的實際價值。

在藍象智聯的商業計劃中，未來“數據運營”將占據重要的位置。童玲歷任螞蟻金服首席架構師、芝麻信用CTO、螞蟻區塊鏈及隱私計算平臺創始人。其團隊曾經在芝麻信用、花唄、借唄、余額寶、網商貸等產品的數據運營方面取得了成功經驗。芝麻信用的團隊也是中國最早在金融業務中探索數據運營的團隊之一。她告訴零壹財經，數據運營對于業務的發展至關重要，過往的眾多現象級互聯網金融產品的成功，背后都是數據運營在支撐的。

尋找“特種兵”

經歷了產品商業落地初期的摸索，藍象智聯正在步入快車道。

徐敏總結，通過一年多的實踐，藍象智聯主要完成了兩件事：第一，驗證了隱私計算技術在真實商業場景中可用；第二，驗證了隱私計算疊加數據運營確實能夠產生業務價值。

童玲向零壹財經表示，藍象智聯下一階段的重點在于三個方面：其一，進一步加強底層技術研發，不斷把產品打磨好；其二，在真實業務場景中進一步驗證商業模式；其三，促進產品落地更多的場景。

在童玲看來，隱私計算正在迎來一個黃金時代。根據她的觀察，創新技術的發展與崛起，會經歷三個非常重要的里程碑，她簡稱為“三浪”。

以童玲親歷過的網上銀行的發展為例：

第一浪，是找到第一批“吃螃蟹”的客戶。2000年，工商銀行、招商銀行率先推出了網上銀行，成為第一批“吃螃蟹”的用戶。

第二浪，是讓第一批“吃螃蟹”的客戶得到好處，使新技術的應用得到進一步發展。網上銀行上線之后，一方面分流了大量柜面業務，不僅在一定程度上緩解了網點排隊現象，而且逐步發揮出電子銀行對傳統網點服務的替代和補充作用；另一方面，網上銀行辦理業務的便捷吸引了更多用戶，成為銀行之間競爭優質客戶、密切客戶關系的重要武器。因此，網上銀行的交易量開始快速增長。

第三浪，是監管環境和法律法規的突破，使新技術的應用迎來質的飛躍。網上銀行發展歷程中的一個關鍵里程碑是2005年《電子簽名法》的施行，這是密碼學技術與法律結合取得的突破，它明確了線上電子簽名的合法性，極大縮減了人工處理金融交易的步驟和手續，提高了業務的處理效率。三年后，2008年中國網上銀行交易規模達320.9萬億元。

童玲認為，隱私計算產業的崛起也正在經歷類似的“三浪”。從最早一批“吃螃蟹”客戶的隱私計算項目落地、到隱私計算發揮獨特的業務價值、再到法律法規監管層面政策的出臺，隱私計算正在出現“三浪疊加”的效應。“三浪疊加”也必將推動隱私計算以更快的速度、以更深遠的方式來推動行業的發展。

巨大的產業機會，也意味著更加激烈的競爭。零壹財經曾經做過梳理，目前入局隱私計算領域的廠商有十大類，其中包括：互聯網巨頭、云服務商、有人工智能背景的公司、有區塊鏈背景的公司、有大數據背景的公司、有安全背景的公司、軟件服務商、有金融科技背景的公司、有供應鏈金融背景的公司、從隱私計算技術出發的創業公司。這些公司，皆為在過去數年互聯網發展歷程中涌現出的優秀公司，未來的競爭看上去頗有些“華山論劍”的味道。

但是，藍象智聯對未來充滿信心。在童玲看來，賽道并沒有看上去那么擁擠。首先，隱私計算需要結合人工智能、密碼學、分布式計算等多種技術進行創新，技術門檻較高。不少體量較小的公司并沒有能力大力投入技術研發，而只是改造了開源軟件，這樣的產品一般較難在真實場景中落地。而對互聯網大廠和一些較有實力的公司來說，因為各自都有此前的優勢業務方向，對于隱私計算這個新業務，需要衡量投入與回報，同時也存在與現有業務的可能沖突與競爭。其次，單從拿到大量融資的隱私計算初創公司來看，經過前期的摸索，由于各自能力積累的不同，逐漸在發展中產生了方向的分化，有的擅長硬件、有的專注醫療行業、有的致力于建設軟件平臺，并不是完全的競爭關系。

藍象智聯的底氣來源于他們所集結的一支堪稱“全明星”的團隊。

創始人兼董事長童玲是前螞蟻金服首席架構師、中國工商銀行總行研發中心總架構師、芝麻信用CTO，也是螞蟻區塊鏈及隱私計算平臺的創始人。

創始人兼CEO徐敏是前阿里云副總裁，阿里金融云的創始人、總經理，一路將阿里金融云業務帶到行業第一，此前也曾任職于中國工商銀行總行科技部。

首席戰略官高俊國是前螞蟻金服保險事業群CTO，歷任財富事業群CTO、共享事業群金融核心平臺部技術負責人職務，并曾任恒生電子股份有限公司董事。

算法科學家毛仁歆是前螞蟻金服芝麻信用分負責人、微貸貸后智能負責人，推動了聯邦學習在信用評估領域的落地，同時他也是阿里PAI復雜網絡算法負責人，他曾發表螞蟻第一篇SCI。

產品總監劉登濤是前阿里云&螞蟻金服AI平臺產品負責人，主導了阿里云PAI和螞蟻AIstudio從0到1、從1到N的產品化工作，并且負責了螞蟻聯邦學習平臺MPC、特征平臺的產品規劃與落地工作。

技術總監王超是前螞蟻金服高級技術專家，在信息安全、大數據處理、機器學習、高可用、高并發有廣泛涉獵，曾在網商銀行、金融核心、螞蟻國際任技術負責人，多次主導螞蟻核心支付系統大型架構升級，推動了每秒百萬支付架構的落地。

技術總監谷勝才是前螞蟻金服大安全事業部技術專家,先后負責了流量攻防體系、風控體系、密碼安全體系建設。他曾作為穩定性負責人參與了歷年雙11、雙12等大促活動的保障工作。

金融行業總監張婷華是前阿里云上海分公司總經理、阿里云生態業務運營部總經理、阿里金融云行業總監，具有豐富的金融行業經驗以及政府數據開放體系建設經驗。

運營商行業總監李全勝是前阿里通信高級運營專家，負責天貓運營商行業運營。他也是前亞信科技電子渠道產品線總監，在通信行業有15年工作經驗。

在位于毗鄰杭州西溪濕地的辦公區里，藍象智聯正在創造全新的公司文化。他們信奉“特種兵”人才戰略，致力于提升“人才密度”，相信優秀人才所產出的創新效果數倍于他人，而不迷信人海戰術。他們高手云集，但卻低調、真誠、辦事直接，“平等、開放、快樂”才是他們致力于構建的工作環境。

現在，加大人才布局是藍象智聯最重要的工作之一。童玲最后向零壹財經表示：“最好的工作環境就是和一群高手牛人共事，期待更多優秀人才加入”。

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