機密計算——釋放數據驅動決策的潛力
已發表: 2020-12-27雖然世界其他地區已進入 21 世紀，但決策者往往被迫在決策中依賴不完整、不完善和過時的信息
通過利用計算計算解決方案，政策制定者可以從多家公司收集數據並運行算法以獲得洞察力
機密計算已經在移動設備中使用，但由於使用該技術的複雜性，在企業和政府科技領域並沒有出現太大的提升
信息時代帶來了新的機遇、新的挑戰和新的做事方式。 2017年， 《經濟學人》發表了一篇文章，直言“世界上最寶貴的資源不再是石油，而是數據”。
從此，這句話不斷重複。 如果數據是當今世界的貨幣——以及經濟增長、重要決策制定乃至國家安全的燃料——那麼，為什麼公共和政治領導人未能利用數據流為他們的決策過程提供信息呢？
答案——安全和隱私問題。 雖然世界其他地區已進入 21 世紀，但決策者往往被迫在決策中依賴不完整、不完善和過時的信息。 這當然會導致整個國家和地區的結果不佳。 然而，技術可能會給出答案。
政策制定者的隱私解決方案
公共政策制定是一項艱鉅的任務。 全球的政策制定者應做出有助於他們實現國家經濟和社會目標的決策； 在快速變化的本地和國際環境的背景下。 這意味著政策制定者需要分析經濟趨勢和數據點，以確保他們的政策是最合適的——因此，獲得適當的信息對於製定明智和有效的政策至關重要。
傳統上，主要政策制定者和政府官員可以獲得高級別的歷史信息。 然而，隨著整個社會和經濟的變化速度加快，政策制定者可以從獲取與變化速度相匹配的政策制定所需的實時和詳細信息中受益。
在缺乏此類信息的情況下，政策制定者可能會提出基於過時數據點的次優解決方案。 例如，如果一個國家想要促進國內製造業，相關政策制定者應該了解某些進口產品的數量、價格、供需情況。 這些數據大部分來自市場參與者，而不是政府。 但是，出於多種原因，包括機密性和數據洩露風險，共享此類敏感和機密數據可能無法成為市場參與者。
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隱私問題
與政府機構共享的信息缺乏有保障的隱私是企業不願向政策制定者提供敏感數據的主要原因之一。 讓我們以印度政府今年早些時候面臨的挑戰為例。
通過其投資促進部門，政府要求國內的汽車製造商提供有關其進口零部件的來源和成本的信息，包括產品細節及其各自的成本。 其目的是利用這些信息來遏制對特定市場進口的過度依賴，並建立經濟的戰略部門。 這不僅有利於公共部門，也有利於私人市場參與者。
不幸的是，由於定價數據的敏感性，汽車製造商不願意分享這些信息。 汽車行業內部人士明確表示，隱私問題是他們拒絕與公共當局合作的核心，並表示如果將定價和採購策略的細節洩露給競爭對手，可能會對他們的業務造成損害。
技術可能是答案——機密計算
面對這個問題，需要一個全面的解決方案。 進入機密計算！ 機密計算是一種新形式的隱私保護技術，可在處理數據時對其進行加密。 機密計算還允許跨多個來源匯集數據以獲得洞察力，而無需在不同貢獻者之間共享基礎數據——也就是說，一家公司可以將其敏感數據與另一家公司的專有信息相結合，以創建更全面的數據集——無需任何一家公司共享它不想共享的任何數據或知識產權。
通過利用計算計算解決方案，政策制定者可以從多家公司收集數據並運行算法以獲得洞察力。 這可以通過一種方式完成，這意味著即使是政策制定者也無法訪問原始數據——他們將收到總產出，但不會收到每家公司輸入的孤立數據集。 由於原始數據不共享，這些數據處理創新保護政策制定者和市場參與者免受數據洩露和破壞的風險。
機密計算已經在移動設備中使用，但由於使用該技術的複雜性，在企業和政府科技領域並沒有看到太大的提升。 然而，我們越來越多地看到企業級解決方案脫穎而出。 例如，Conclave 平台簡化了機密計算的工作，使組織可以專注於業務邏輯並利用通過他們新部署的計算計算解決方案獲得的關鍵行業級洞察力。
展望未來：數據驅動的政策
政策制定者可以平等地使用此類技術解決方案，以最大限度地發揮他們用來在國家層面做出重要決策的洞察力的功效——並將對整個經濟和社會產生深遠的影響。
通過克服困擾當前信息共享過程的數據安全問題，這些問題會影響國家和國際重要決策，隱私保護技術（如計算計算）的創新可能會為政策制定的新時代奠定基礎。 有了適合目的的工具，我們最終可能會看到我們的政府官員讓數據為他們服務——將其所擁有的巨大價值轉化為有形的公共利益，這是每個人都可以支持的。