隐私计算是指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，达到对数据“可用、不可见”的目的；在充分保护数据和隐私安全的前提下，实现数据价值的转化和释放。隐私计算可应用于金融、营销、政务等多个领域，尤其是在数据安全性和隐私保护要求更高、监管更严的金融业，隐私计算的应用水平更高，应用场景更为丰富，并在信贷风控、反欺诈、营销、反洗钱、保险理赔、业务协同等方面取得了良好的应用成果。
近年来，在政策及市场的推动下，中国加快产业结构转型，数字化、信息化日益向金融、政务、营销、医疗、工业生产等诸多领域渗透。伴随着数据量的增多，数据的安全性日渐受到人们的关注，尤其是对安全较为敏感的金融、政务等领域，其对隐私计算的需求日渐增长。就技术层面而言，自2018年开始，中国的隐私计算进入启动和导入期，国内多家信息服务企业纷纷布局隐私计算业务，并结合实际应用场景，开发相关应用。经过实践应用及技术积累，隐私计算技术及相关应用逐步趋于成熟，在金融、政务、医疗等领域的应用相继落地，尤其是在金融领域的应用，获得了长足的发展，成为当前引领隐私计算应用的重要场景，极大地推动了隐私计算市场的发展。据新思界发布的《
2022-2027年中国隐私计算行业市场深度调研及发展前景预测报告》显示，2021年，中国隐私计算市场规模超过5.5亿元。
2021年，中国先后实施《数据安全法》、《个人信息保护法》，对个人信息保护和数据安全提出了更高的要求。通过技术手段处理好数据应用和数据安全之间的关系成为包括金融、医疗、政务等诸多领域面临的共同问题。隐私计算作为实现数据安全并应用的重要技术方式，逐渐受到业界的关注，蚂蚁集团、微众银行等企业在隐私计算进行前瞻性布局，引领了行业的发展，洞见科技、富数、蓝象智联等企业积极开发相关技术，推动隐私计算的商业化落地，成为隐私计算技术商业化发展的重要推动力量。
新思界
分析人士认为，中国经济正处于结构转型的关键时期，数字化、信息化作为经济转型的重要方向，需要推进数据安全技术的发展，并处理好数据安全与应用的关系。隐私计算作为平衡数据安全及应用的关键性技术，将随着技术的成熟、应用场景的扩大，其市场规模将相应扩张，行业也将迎来更为广阔的发展空间。
