数据隐私，下一个产业隐患？

客户对隐私计算技术的需求主要为安全合规和数据应用。隐私计算在金融和政务领域的落地应用较多，原因是这些行业更加关注数据安全和数据合规的要求，故会储备下一代符合法律法规倡导、能让数据协作的技术方向。

在安全合规的需求得到满足后，客户会需要将数据应用至业务当中：一方面，企业因业务需要缺少相关数据维度，会选择对接有价值的外部数据源，积累企业数据资源，挖掘数据在实际业务中的应用价值。

另一方面，企业希望将自身数据公开共享给其他需求方，创造更多数据价值。通过隐私计算技术，数据在安全可信的环境下对外界授权使用，企业在保护自身数据价值的同时实现价值传递和价值变现。

• 技术应用的价值和潜力取决于垂类场景内可挖掘的数据价值

  
  

隐私计算技术的应用价值和应用潜力取决于垂类领域内用户可获得的数据价值。技术本身不是使业务提升的决定性因素，因为隐私计算核心解决的是数据的安全隐私问题，进而实现数据价值的流通。

只有当数据自身具备一定的价值，且用户能够通过隐私计算获得其价值的时候，技术在实际应用场景中才能得到价值体现。

一般来讲，当一个行业可挖掘的数据价值越大，隐私计算的应用前景就会更广阔，行业需求就会相对更迫切，技术应用所产生的业务效益也就越直观。

金融机构、政务部门和通信运营商通常拥有庞大的数据量，同时具备高度的数据治理度，高数据质量决定了这些行业数据蕴含极高的应用价值。隐私计算可以实现高价值的流通，满足各方需求，也使得隐私计算在金融、政务、通信领域的落地步伐领先，创造出更可观的业务价值。

图：隐私计算应用场景潜力象限

来源：虎嗅智库

金融、政务、通信等应用场景位于第四象限-高潜象限，意味着目前这些场景内的相关企业对隐私计算技术有相对强烈的需求，技术在场景内能产生较高的业务价值，但行业技术落地仍处于相对早期的阶段，未来隐私计算在这些场景应用极具发展潜力。

其他大部分应用场景位于第三象限-挑战象限，这代表在现阶段这些行业对隐私计算的实际需求并不迫切或并不明朗，技术能产生的实际效益相对较低，导致技术应用的成熟度不高。

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