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隐私计算技术当前主要成熟应用在金融、政务、联合营销、医疗等对隐私计算有刚性需求的行业。 2018年成立的隐私计算公司华控清交，众多技术骨干来自清华“姚班”，承建了光大银行(3.050, -0.01, -0.33%)的多方安全计算平台，帮助光大银行部署了业内第一个进入银行生产系统的多方安全计算平台。在此基础上，光大银行得以联合母公司光大集团旗下保险、信托、旅游等成员单位，开展客户金融资产、消费偏好、风险偏好等数据的联合统计与建模，加强集团内部数据互联互通。光大银行正在与多个集团外部企业探讨数据合作，未来可能共同开发联合风控等更多应用场景。 在医疗领域，数据价值也因隐私计算得到释放。
以蚂蚁隐私计算的应用为例，蚂蚁可信隐 厄瓜多尔电话号码列表 私计算框架“隐语”和阿里云数字医疗团队合作，为浙江某三级医院搭建了面向医院运营管理的数据融合平台，病理质控和医保DRG（Diagnosis Related Group，疾病诊断相关分组）管理效能得到显著提升，2021年三个月时间内，医院累计优化数十万医保结算，并通过编码入组，将医保反馈分析工作量显著降低，甲级病案例病理质控也提升了10~20%。在这个案例中，基于蚂蚁隐私计算技术，多家医院数据安全共享联合建模，帮助解决了单一三甲医院的数据量和数据的丰富程度不充足的问题；同时在跨医院合作中，保证联合建模的模型达到调优，在保证数据安全可控、可用不可见的前提下，更好地发挥自身价值。
IDC判断，随着合规标准的逐步细化与推出，制造业、能源等行业对隐私计算的需求也将稳步上升。同时随着医疗领域将模型方面完善、信息化建设跟进，这一市场将迎来高速增长生物医疗，是下一个竞争市场与爆发点。 结语 回答隐私计算为什么理论诞生40年，真正起风却是在近两年，其实也是回答技术发展路径的普遍的现象。一项技术被广泛接受，需要经过理论发展、实践认证，大规模应用三个阶段。隐私计算技术，便是一个很好的验证，没有政策法规完善、技术成熟，便没有隐私计算从理论走向大规模应用的可能。有从业者多年前就发出过感慨，隐私计算是科技世界的一个“补丁”，需要有人“Debug the world”。而现在，或许正是隐私计算这项技术Debug the world的最好时机。
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