国广清科：解决数据泄露之痛 护航数据价值

隐私计算是在保证数据提供方不泄露原始数据的前提下，实现数据价值挖掘的一系列信息技术，它为数据价值流通提供了一种“可用不可见”解决方案。目前隐私计算正从金融领域逐步推进到医疗、政务等多个领域的发展。

金融行业是最先“拥抱”隐私计算的行业之一。2020年11月，中国人民银行发布实施第一个隐私计算行业标准《多方安全计算金融应用技术规范》，进一步推进金融行业数据合作。借助隐私计算技术，也可以提高金融机构风控水平。隐私计算融合区块链技术，可以在保障金融机构本身数据安全的前提下，实现它与政务、企业、运营商等的多数据融合；解决金融机构数据维度单一、数据量较少等问题，有效提升金融风控能力。

在跨国医学研究方面，隐私计算也发挥着重要作用。隐私计算可以应用在医疗实验室和科研机构。例如，全基因组关联分析、罕见病治疗等。这类研究通常需要联合多家机构数据，甚至涉及跨国协作，这时候数据隐私问题就非常突出了。利用隐私计算技术，可以对跨国、跨机构的数据进行分析，在保护各方原始数据隐私的情况下，增加样本量和数据特征维度，实现有效性研究。

政务领域上，隐私计算已被多地政府纳入数字化发展规划，作为促进数据经济的突破口，融入交易所、数字政府、数字社会建设等。以山东为例，目前已开放了海量公共数据。山东公共数据开放网涵盖53个部门、145213个数据目、53.5亿条数据、6.9万条数据接口等，涉及教育科技、社保就业、交通出行、财税金融等近20个领域。

因此，隐私计算是有效兼顾数据使用和数据保护的一类重要技术。目前这项技术已应用在政务、医疗、金融等多个领域，虽然还存在市场信任、法律定位、自证安全等难题，但我们相信，在研究者和技术人员的不断努力下，隐私计算将更加完善，实现更广泛的数据价值挖掘和更彻底的隐私保护。

国广清科自主研发的青稞隐私计算平台是国内首个结合低代码业务中台、云通讯能力的隐私计算全栈基础设施平台，专注于为跨域数据运用场景提供安全、互信、合规的隐私计算全栈技术能力，帮助数百万的有海量数据需求的企业合规使用数据、充分挖掘数据价值、驱动自身业务增长。目前正与汽车、金融、消费等多领域头部客户开展深度合作，共同解决数据安全及数据价值共享难题。

国广清科隐私计算平台具有四大优势：其一，它支持引入多样数据类型，常见数据库如MYSQL、ORACLE、SQL SERVER、支持文件导入模式如CSV、XLS、支持分布式存储Hbase、支持对象存储MongoDB、PostgreSQL等；其二，自主研发平台支持对接第三方引擎，常见引擎如FATE、TensorFlow等；其三，它支持多样的特征处理工具；其四，它具有全链路LCP，从数据处理、到特征计算到结果验证全可视化操作，保存历史版本，易于追查历史版本。

随着隐私计算技术市场的逐渐成熟，隐私计算技术在当下恰逢其会而且前景广阔，将为数据隐私保驾护航并创造一种全新的“数据交易”庞大市场，成为实现数据价值释放的突破口，国广清科也将继续向全行业提供隐私计算全栈技术服务，不断探索隐私计算前沿技术在商业应用中的落地，为行业的发展添砖加瓦。