2025年1月1日，《网络数据安全管理条例》正式施行，为我国数据治理体系增添了重要一环。这一条例的出台，不仅进一步明确了数据流通与隐私保护的重要性，也为构建安全、合规、透明的数据治理机制提供了坚实的制度支持。然而，当前的数据流通技术体系尚未完全成熟，数据泄露风险和公共数据共享难题仍然存在，在实际场景中的落地应用仍面临诸多挑战。如何在数据自由流通与数据权益保护之间寻求平衡，隐私计算技术或成为解决这一难题的破局者。

隐私计算技术以其“数据可用不可见”的特性，在实现数据共享与流通的同时，最大限度地保护了数据的隐私和安全。这一技术通过多方安全计算、联邦学习、可信执行环境等核心方法，构建了兼顾数据安全与计算效率的完整解决方案。在此领域，线上金融科技平台我来数科展现了其技术研发与应用的深厚实力，率先将隐私计算技术融入实际业务，为推动数据流通的安全化、合规化树立了典范。

据了解，我来数科的母公司早在2018年隐私计算技术兴起之前，就已前瞻性地展开了技术探索。凭借其在金融科技领域长期积累的优势，我来数科依托联邦学习技术，实现了隐私计算的重要突破。通过隐私计算技术，数据在多个参与方之间得以隔离，所有参与方均无需共享原始数据，即可在保证隐私安全的前提下协同计算，从根本上解决了数据孤岛问题。此外，这种方式不仅有效满足了用户对于隐私保护和数据安全的双重需求，还显著提升了模型的精准度和效果。

未来，随着隐私计算技术的进一步发展，其应用场景将从金融科技延展至医疗、零售、交通等更多行业，为全社会的数据流通和协作创造更多可能。我来数科也将继续秉承“科技赋能”的初心，不断探索隐私保护的新路径，通过技术创新助力实现数据的高效流通和安全应用，为构建一个可信、透明的数据经济新生态贡献力量。