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2021-05-05
如何从产品角度来认识隐私计算呢？
从产品定位来说，隐私计算本质上是一种工具型产品，是一种增强型的技术服务。
作为一种跨域数据融合与安全计算的工具，隐私计算承担了“架桥修路”的责任，为数据“流动”架起了桥梁和管道。相信在不远的将来，隐私计算将成为大数据与人工智能等领域不可或缺的基础设施。
从目标用户的角度来看，隐私计算适是为行业客户服务的。这些行业客户一般来说都是离数据比较近、对外部数据引入的需求较旺盛，同时这些客户有大致分类两类，一类是用隐私计算的方式来做基础的查询和分析的，另外一类就是做联合建模用的。
隐私计算解决了客户的什么问题呢？这个需要从数据源和业务需求方两个方面来说。从数据源的角度来说，不脱敏的数据一般都不敢往外放，但是数据脱敏后的价值又会大打折扣，导致无人问津，所以数据源希望自己的数据能安安全全的卖个好价钱，而且每一次卖出后都不会带来乱七八糟的“后遗症”。
从业务需求方来说，当然希望能借助外部的数据来解决自身业务上的一些问题，比如提升营销的精准度或者降低赔付率等，这些指标可都是真金白银，1%的增加或降低都可能带来很高的营收变化。
随着数据监管政策的严厉化和严格化，数据源在没有拿到用户授权的情况下是不敢将涉及用户隐私的数据对外输出的，同样业务需求方对于来路不正的数据也不敢轻易采购。所以，安全的买卖数据或者基于数据的价值与结果是数据源和数据需求方的共同诉求。
将隐私计算做成产品时，隐私计算产品应该如何设计呢？
因为隐私计算涉及到加密算法、通信协议等，有较高的技术门槛，学习和解释成本较高，从普适性和实用性角度来说，隐私计算产品在设计时应该将复杂隐藏起来，而最终提供给用户的是简单易用，即所谓“复杂其内，简单其外”。
所以，通过无代码或低代码的方式、可视化操作界面来突出易用性是对隐私计算产品的基本要求。
隐私计算产品的应用场景有哪些呢？
通常有三类：