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    隱私計算助力數據“開放流通”與“合規安全”
    來源: 人民郵電報 作者: 發布時間: 2022-08-11

    隨著全球數字經濟的快速發展,數字化轉型快速推進,全球連接設備規?;鲩L、產生數據維度更加豐富。數據增值、數據聯動并賦能千行百業將成為驅動數字經濟發展的重要力量。與此同時,人們獲取、管理和利用數據的能力也空前提升,社會各界對于數據的價值也越發重視。相關研究數據顯示,2021年全球數據規模已經達到83ZB,并將在未來5年以21%的年復合增長率快速發展,到2026年將實現216ZB的規模,數據作為重要生產要素的基礎已經形成。

    2020年4月出臺的《關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》提出,要推動政府數據開放共享,提升社會數據資源價值,并加強數據資源整合和安全保護等。公共數據作為一種新的基礎設施,將和物理基礎設施同等重要,公共數據開放也是數字化發展的現實需求。在不涉及國家秘密、商業秘密和個人隱私的前提下,將公共數據開放給社會進行融合利用,將有力促進數字經濟和數字社會的發展。

    但除了帶來社會價值以外,眾所周知,公共數據的開放還蘊含著諸多潛在風險,諸如可能涉及國家秘密、商業機密和個人隱私等數據泄露的風險,開放數據可能被誤用或濫用進而損害公共利益和第三方利益的風險等。企業對于數據開放的安全性、合規性、權益分配等方面的考量,阻礙了數據的互聯互通與價值實現。因而市場面臨“數據需要開放,卻又難以開放”的困境。解決這一矛盾需要扎實的安全技術支撐。隱私計算以及相應的合規服務,以“數據可用不可見”的理念為“開放流通”與“合規安全”的矛盾提供了重要思路與解決方案。

    在技術迅速發展與政策推動的雙重因素下,中國隱私計算技術提供商快速發展,但技術落地方案與服務維度仍需發展。根據國際數據機構IDC調研,2021年,中國隱私計算市場規模突破8.6億元大關?;ヂ摼W企業、隱私計算創業類企業以及AI大數據公司、區塊鏈公司、安全公司紛紛入局,各類企業依托在技術、數據資源方面不同的基因優勢,不斷在安全保障、性能算力、互聯互通等方面做出技術突破。

    基于隱私計算進行合規與數據開放的探索是當前技術應用的主要方向,金融與政府兩個行業已率先開展試點與案例落地,支撐聯合營銷、聯合風控、聯合治理等應用場景。

    金融行業擁有較高的信息化建設與數字化水平,同時圍繞業務發展,有迫切引入外部數據的需求。為了貫徹落實《數據安全法》等新規新政,金融行業機構需要應用新的技術合規使用外部數據,因而成為當前隱私計算部署最前列的行業。以銀行在隱私計算市場的實踐為例:一方面,銀行往往從總行層面進行數據管控與對外聯合,撬動運營商、互聯網企業數據共享建模,以此實現用戶群細分、豐富客戶屬性標簽,從而實現精準營銷,驅動銀行業務的獲客營銷增長。此外,豐富的模型在一定程度上可以形成輸出,賦能中小銀行開展業務。另一方面,迫于一定的競爭壓力,銀行同業間的合作集中于聯合風控、反欺詐場景?;陔[私計算技術,有效聯動客戶在不同銀行間的行為、交易數據,實現多方位的貸款主體畫像,對其資金流動、欺詐概率、還款能力進行有效把控,降低業務風險。

    在政府行業,開放數據撬動數據要素價值,成為政務領域應用方向。政府機構擁有大量高質、全面的個人及企業數據,在合規的情況下形成公共數據分級開放,提供數據交換的環境,賦能企業數字化轉型,提升智慧城市、智慧社區建設水平。政務領域因其數據高度隱私性以及一定的機構權威性,往往選擇機密計算這類偏向于集中化的隱私保護技術。

    未來隨著企業數字化轉型的持續推進、數據量與數據維度的累積、數據成為越發重要的數據資產,隱私計算等數據隱私保護技術將在醫療、能源、制造等更多行業發揮重要作用。

    當然,隱私計算技術在中國的發展仍然處于萌芽初發期:從技術落地路線上看,隱私計算包含多方安全計算、機密計算、聯邦學習等不同技術流派,尚未有單獨的技術路線能夠兼顧效率、安全、隱私多重維度,市場上仍以多種隱私計算融合的解決方案交付為主。與此同時,隱私計算業務落地仍需要技術協同及服務推動,數據要素流通所需要的精準建模、數據清洗挖掘、數據確權等多項關鍵技術有待進一步發展,同時做好隱私技術還需專業的業務咨詢以及企業內部合規建設的協助。當前市場中,能夠提供全套數據源對接、數據服務、咨詢服務的數據全棧能力的廠商或者產業鏈仍然有待形成。


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