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保护法|观察｜如何应对隐私计算商业化落地四大挑战？( 三 )

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隐私计算仅仅是企业合规建设的一环
隐私计算不仅仅是技术行为 ， 也是企业合规性组织建设行为 。 但在市场早期阶段 ， 用户对于隐私计算的应用模式及场景理解通常存在误区 。 比如在合规性方面 ， 企业往往想要的是端到端安全 ， 公众意义上符合法律规范的全流程安全 ， 包含数据采集、匿名化、使用授权机制等 。 但隐私计算仅仅解决数据流通、模型训练/预测过程中的安全问题 ， 与用户预期存在偏差 。
徐世真强调 ， 隐私计算仅仅是企业合规建设的一环 ， 需要在法律法规的框架下进行 。 目前瑞莱智慧与中伦律师事务所展开战略合作 ， 充分发挥双方资源优势 ， 在数字经济时代针对人工智能、数据交换等新场景下应用与监管机构强监管要求的合规法律与技术体系建设 ， 为企业提供咨询服务、体系建设等服务 。
另一方面 ， 徐世真表示 ， 虽然政策监管出台 ， 但让企业单纯为“成本项”的安全投入买单往往是有难度的 。 本质上隐私计算虽然解决了数据“能”拿出来的问题 ， 但没有解决让企业共享数据的意愿问题 。
这里的关键在于数据价值的闭环 ， 充分释放数据价值 ， 使得各个数据参与方从中获益 ， 将“成本项”转为“营收项” ， 才能让用户产生持续性的意愿度 ， 开放数据的特定使用权来参与后续数据流通 ， 推动持续性的数据流通 。 这一过程通常需要企业内优势业务部门的配合和印证 。
徐世真表示 ， AI技术能够有效解决数据流通的意愿问题 。 AI技术具有强大数据处理与分析能力 ， 是实现数据价值的关键技术 ， 隐私计算则解决了数据安全流通问题 。 通过“人工智能+隐私计算”的深度结合 ， 能够在实现跨业、跨域数据安全融合的基础上 ， 实现数据价值的深度挖掘与释放 。

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