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随着数字技能进一步融入我们的生存，数据天生和收集的途径不停增加。每一次点击、每一次滚动、每一笔交易，甚至每一个动作都以惊人的速度产生数据。过去两年中，全球90%以上的数据都是在这段时间内天生的。海量用户数据对于企业和社会来说可能是一座宝藏，推动创新解决方案的设计和落地。然而，它也给个人隐私和组织责任带来了重大风险。
隐私盘算技能通过保护数据并消除对个人身份信息进行数据分析的需求来克服这些风险，它在不损害个人隐私的情况下，企业和政府利用消费者数据的工具，以是在保护隐私的同时开释数据价值的挑战中，隐私盘算技能正在成为不可或缺的推动者。
本文整理了世界经济论坛里 Omnisient 的 CEO Jon Jacobson主题为《The impact of privacy-enhancing technologies (PETs) on business, individuals and society》的分享，Jon Jacobson从隐私盘算的价值、益处、现状和挑战几个方面论述了隐私盘算对企业和个人的影响。
数据协作的风险和隐私盘算的价值
随着越来越多的数据被收集和共享，未经授权的第三方访问或窃取数据的风险也在增加。IBM近来的一项调查得出结论，2023年数据泄露的均匀成本将达到450万美元。全球隐私法规和对消费者隐私日益增长的关注，再加上数据泄露的风险，正加速数据驱动型企业对PETs的接纳。因此，PET市场预计将在2023年达到24亿美元，并以27%的复合年增长率增长，到2033年达到258亿美元的价值。
这并不令人惊讶，因为隐私盘算技能提供了从另一家企业的敏感数据中获取洞察力的自由，而不会面临数据泄露、公司知识产权贬值或违反全球隐私法规（如欧洲联盟的通用数据保护条例）的风险。
隐私保护数据协作的益处
通过将隐私盘算技能整合到数据协作中，组织确保敏感数据可以被多方分析和使用，同时确保其保密性，免受数据泄露风险的影响。
以下是隐私保护数据协作的许多应用和益处的七个例子：
- 医疗研究通过保护患者数据的隐私，来自差别机构的研究职员可以互助研究疾病、遗传疾病或治疗方法的有效性，而不损害患者隐私。
- 金融包容金融机构可以安全地互助，通过安全分析来自新来源（例如零售商购物者数据）的消费者数据，向未服务的人群（例如那些没有传统名誉历史的人群）提供金融服务。
- 社会福利和公共利益政府机构可以互助，了解福利操持的有效性，并优化资源分配，同时确保公民的隐私。
- 经济增长和发展通过分析消费者付出、就业和其他经济指标的匿名数据，政府和组织可以制定战略，促进经济增长，创造就业机会，解决不平等题目，而不损害个体财政数据。
- 犯罪预防和公共安全执法机构可以使用来自各种来源的匿名数据研究犯罪模式，预测犯罪热点，并更有效地部署资源，确保个体公民的隐私。
- 增强教育策略教育机构可以互助，了解门生表现，研究差别教育干预的结果，并预测辍学率，而不暴露个体门生的身份。
- 消费者保护羁系机构可以与企业互助，辨认和打击市场上的欺诈活动、骗局或不公平做法，而无需直接访问敏感的消费者数据。
通过确保个体隐私的保护，隐私盘算技能使组织摆脱与数据协作相关的风险，并加速向企业、个人和社会提供利益的解锁。
隐私保护数据协作的现实突破
加速数据变现和互助营销
隐私保护数据协作平台为数据卖方和买方提供了所需的信任和保护，以克制与数据互助历史上相关的冗长合规、风险和挑战，同时加速了从数据互助中获得商业协议的过程。通过消除交换敏感数据的需求，这类互助同伴关系交付价值所需的均匀时间从两年缩短到三个月。
金融包容的替代数据策略
金融机构可以利用它们与消费者企业之间共享的集体消费者智能，构建新的预测模型，以降低向险些没有背景信息的个体提供服务的风险，例如名誉历史不敷的个体。
例如，使一家领先的零售食品商充当数据局，并将名誉评分直接提供给南非银行，以评估也是该零售商忠实购物者的名誉申请人。这使得800万个体的评分，其中320万人如今有资格获得以前由于缺乏名誉历史而被拒绝的名誉。
在数字时代的海潮中，隐私盘算技能呈现出无可相比的价值。从医疗研究到金融包容，从社会福利到犯罪预防，PETs的应用广泛而深远。它们不但是数据协作的护盾，更是推动经济、个体和社会发展的引擎。现实案例展示了PETs在加速商业互助和金融包容方面的惊人成就，使我们不禁思考：在信息时代，我们能否承受不接纳PETs所带来的风险？隐私增强技能不但是数据保护的工具，更是开启积极厘革的钥匙，引领我们迈向一个充满活力和创新的数字未来。
原文地址：The impact of privacy-enhancing technologies (PETs) on business, individuals and society
原文作者：Jon Jacobson, Chief Executive Officer, Omnisient
翻译 & 整理：开放隐私盘算 & PrimiHub
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