Confidential Computing — データ主導の政策立案の可能性を解き放つ
公開: 2020-12-27世界の他の地域は 21 世紀に突入しましたが、多くの場合、政策立案者は意思決定において不完全で不完全な時代遅れの情報に頼らざるを得ません。
計算コンピューティング ソリューションを活用することで、政策立案者は複数の企業からデータを収集し、アルゴリズムを実行して洞察を得ることができます。
Confidential Computing はすでにモバイル デバイスで使用されていますが、テクノロジーの使用に関する複雑さのために、企業や GovTech の分野ではあまり普及していません。
情報化時代は、新しい機会、新しい課題、新しいやり方をもたらしました。 2017 年、 The Economistは、「世界で最も価値のある資源はもはや石油ではなく、データである」と率直に述べた記事を発表しました。
それ以来、この言葉は際限なく繰り返されてきました。 データが今日の世界の通貨であり、経済成長、重要な意思決定、そして実際には国家の安全の原動力である場合、公共および政治の指導者は、意思決定プロセスに情報を提供するためにデータ フローを活用できないのはなぜでしょうか?
答えは、セキュリティとプライバシーの問題です。 世界の他の地域は 21 世紀に突入しましたが、多くの場合、政策立案者は意思決定において不完全で不完全な時代遅れの情報に頼らざるを得ません。 もちろん、これは国や地域全体にとって次善の結果につながります。 しかし、テクノロジーには答えがあるかもしれません。
政策立案者向けのプライバシー ソリューション
公共政策の策定は難しい作業です。 世界中の政策立案者は、自国の経済的および社会的目標を達成するのに役立つ決定を下すことが期待されています。 急速に変化するローカルおよび国際的な風景を背景に。 これは、政策立案者が経済動向とデータポイントを分析して、政策が可能な限り最も適切なものであることを確認する必要があることを意味します。したがって、適切な情報へのアクセスは、賢明で効果的な政策の作成に不可欠です。
従来、主要な政策立案者や政府関係者は、高レベルの履歴情報を利用できました。 しかし、社会と経済全体の変化の速度が速くなっているため、政策立案者は、変化の速度に対応するための政策形成に必要なリアルタイムで詳細な情報にアクセスできるというメリットを得ることができます。
そのような情報がない場合、政策立案者は、時代遅れのデータポイントに基づく次善の解決策を考え出す可能性があります。 たとえば、国が国内製造を促進したい場合、関連する政策立案者は、特定の輸入製品の数量、価格、供給、および需要に関する詳細を知っている必要があります。 このデータの多くは、政府ではなく、市場関係者に保存されています。 ただし、そのような機密データを共有することは、機密性やデータ漏洩のリスクなど、さまざまな理由から、市場の関係者が実行できない可能性があります。
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プライバシーの問題
政府機関と共有される情報のプライバシーが保証されていないことは、企業が機密データを政策決定者に提供することに消極的である主な理由の 1 つです。 例として、インド政府が今年初めに直面した課題を見てみましょう。
政府は投資促進部門を通じて、国内の自動車メーカーに、製品の詳細とそれぞれのコストを含む、輸入部品のソースとコストに関する情報を提供するよう求めました。 意図は、この情報を使用して、特定の市場への輸入に対する過度の依存を抑制し、経済の戦略的セクターを構築することでした。 これは公共部門だけでなく、民間の市場関係者にも利益をもたらします。
残念ながら、価格設定データは機密性が高いため、自動車メーカーはこの情報を共有することに消極的でした. 自動車業界関係者は、プライバシーに関する懸念が公的機関への協力を拒否した理由であることを明らかにし、価格設定や調達戦略に関する詳細が競合他社に漏洩した場合、競合他社のビジネスに悪影響を及ぼす可能性があると述べています。
テクノロジーが答えかもしれない — Confidential Computing
この問題に直面した場合、包括的なソリューションが必要です。 Confidential Computing に参入しましょう! コンフィデンシャル コンピューティングは、処理中にデータを暗号化する新しい形式のプライバシー保護テクノロジです。 また、Confidential Computing を使用すると、データを複数のソースにプールして、さまざまな貢献者間で基礎となるデータを共有することなく洞察を引き出すことができます。つまり、ある企業は機密データを別の企業の専有情報と組み合わせて、より全体的なデータセットを作成できます。どちらの企業も必要ありません。共有したくないデータや知的財産を共有する。
計算コンピューティング ソリューションを活用することで、政策立案者は複数の企業からデータを収集し、アルゴリズムを実行して洞察を得ることができます。 これは、政策立案者でさえ生データにアクセスできないことを意味する方法で行うことができます。彼らは、各企業が入力した個別のデータセットではなく、総出力を受け取ります。 生データは共有されないため、これらのデータ処理のイノベーションは、政策立案者や市場関係者をデータの漏洩や侵害のリスクから保護します。
Confidential Computing は、モバイル デバイスで既に使用されていますが、このテクノロジを使用する際の複雑さのために、企業や GovTech の分野ではあまり普及していません。 ただし、エンタープライズ対応のソリューションが前面に出てくることがますます増えています。 たとえば、Conclave プラットフォームはコンフィデンシャル コンピューティングの操作を簡素化するため、組織はビジネス ロジックに集中し、新たに導入されたコンピューティング コンピューティング ソリューションを通じて得られた主要な業界レベルの洞察を活用できます。
今後の見通し: データ駆動型のポリシー
このような技術的ソリューションは、政策立案者が国レベルで重要な決定を下すために使用する洞察の有効性を最大化するために等しく使用でき、経済と社会全体に大きな影響を与える可能性があります。
国内的および国際的に重要な決定に影響を与える現在の情報共有プロセスを悩ませているデータセキュリティの懸念を克服することにより、計算コンピューティングなどのプライバシー保護技術の革新は、政策決定の新しい時代の舞台を設定する可能性があります。 目的に合ったツールで武装すれば、政府当局者が最終的にデータを活用し、データが持つ計り知れない価値を具体的な公共の利益に変換するのを見ることができるかもしれません。これは誰もがサポートできるものです。