利用共享监管数据的机会
来源：CPDA数据分析师网 / 时间：2021-05-20
平均而言，人们在不同金融机构中拥有5.3个帐户，一个人可能在银行有支票和储蓄帐户，如果银行在该人的信用卡上检测到潜在的欺诈行为，则花旗银行的欺诈部门目前很少或根本没有能力与富国银行和大通银行合作以全面了解欺诈行为，这将使花旗银行的安全团队能够识别并阻止此类活动。
卫生保健
每年产生约12亿份临床文档，例如患者记录，占所有临床数据的约60％，每篇论文为专家提供了大量可能挽救生命的见解和数据，但是在任何一个医疗保健系统中，这些记录都因患者的人口统计数据而有所偏差–在该国的某些地区，这种偏差可能是针对年龄较大，较白的患者，而其他方面则是较年轻的患者，当这些机构开发算法来创建诊断时，这些偏斜的数据会损害它们，如今解决方案是从其他医疗保健系统物理发送匿名数据，以创建准确的算法，这是一个漫长，缓慢且昂贵的过程。
航空公司预测性维护
飞机供应链是零件供应商的商业机密，它会使当前的预测模型不如预期的那么准确，众所周知各个制造商的合作伙伴关系非常复杂，并且经常成为共享数据的障碍，但是假设他们可以在飞机数据上私下运行预测模型并确定其飞机和零件的剩余使用寿命，而无需访问原始数据集，在这种情况下，这可以为行业树立新的先例，制造商网络将能够共享与他们没有直接关系的航空公司的信息，并且完全遵守当地法律并保护其知识产权。
一种新的突破性解决方案的工作原理
一种新的突破性解决方案使企业无需解密就可以从数据中获取见解，该过程首先从多个来源（例如不同的金融机构或医疗保健系统）私密地汇总数据，它私下探索，选择和预处理相关特征以进行训练，然后私下处理加密的数据。
不同客户端的单独数据进行组合并进行私有聚合
以创建新的算法。数据对算法是盲目的，反之亦然，然后新的见解会发送回每个客户端，而他们中的任何一个都不会看到数据或算法本身，在整个过程中，数据始终保持加密状态，以确保总体安全性，它会训练新的深度统计模型，然后对任何私人和敏感数据进行预测。
培训过程的特点是计算要求低，通信开销低
除加密数据外，这种新方法还对算法进行加密，该算法对通过其馈送的数据视而不见，而数据对对其执行的算法视而不见，而且数据和算法都不会暴露于解决方案本身–这是从敏感数据中获得洞见的三重盲目的答案，通过合并算法加密，任何一方都不能对算法进行反向工程，并且算法不能滥用数据，而且任何一方都不能为神经网络重新生成任何原始训练数据集，与同态加密或安全保护区之类的其他方法相比，这种企业数据隐私方法使数据具有“数字权利”，即能够叠加有关如何使用数据的规则，这确保了控制数据使用的任何法规或其他条款都可以纳入数字版权管理合同中，这种盲目的流水线提供了的隐私和安全性，的计算量以及的通信开销，而没人能看到整个模型，借助一套工具，即使是敏感的信息也可以在竞争对手之间共享，这种技术的用例无穷无尽，对所有数据和算法视而不见会带来明显的结果-确保数据变为“流动的”并可以广泛使用。