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如果你對隱私計算典型應用場景感興趣的話醫療問答的應用場景，可以下載原報告閱讀更多相關內容。

1.隱私計算+金融：隱私計算應用已較為成熟

金融機構與外部數據源的合作過程中存在的風險主要來源于兩個方面：一是涉及大量個人用戶信息，受到的監管要求嚴格；二是機構自身業務 積累的數據資產和商業秘密容易泄露。而利用隱私計算，金融機構之間、金融機構同運營商、互聯網、電商平臺之間等可以在不泄露原始信息 的前提下對客戶進行聯合的精準畫像，在信貸評估、產品推薦等場景下有效控制違約風險，提高業務效率。

在金融科技深刻賦能業務的進程中，外部數據的共享應用成為金融機構的強烈需求，金融風控和獲客成為目前國內最主要的隱私計算落地場景。

2.隱私計算+醫療：隱私計算發展駛入快車道

醫學研究、臨床診斷、醫療服務等對大數據統計分析與應用挖掘有強烈需求，但其依賴的是眾多病患的個人健康數據，這些數據規模大、價值 含量高，但共享流通困難。利用隱私計算，建立分散存儲的標準化數據庫，可以實現分布式的聯合統計分析，從而獲得臨床科研的研究成果。

在抗擊新冠肺炎疫情的過程中，隱私計算助力實現了全球范圍內的疫情數據共享，基于多方安全計算等技術實現了允許用戶在不公布己方數據 的前提下，聯合其他科研人員協同進行病例樣本基因組的聯合分析并共享結果，成為助力抗疫情的一把利劍。

3.隱私計算+政務：政務領域場景實踐處于探索階段

作為跨機構間數據流通的重要參與主體，政務行業有望成為隱私計算技術落地的下一個重要場景。政務數據的規模大、種類多、蘊含價值高， 涉及公安、交通、稅務、環境等各類人民生產生活和社會運行的數據，政務數據的流通與應用將釋放巨大能量。

各地政府積極推進政務數據的開放共享，但不同部門之間的數據孤島難以快速消除醫療問答的應用場景，且政務數據涉及社會民生，數據合規和安全管控要求更加 嚴格。因此，隱私計算為此提供了解決方案，在跨機構之間的個人身份確認、企業經營監管、智慧城市建設等眾多場景中均有廣闊的應用前景， 且在部分地方政府的相關規劃里，已經有所涉及。