由普华永道注册会计师房产公司正式发布的《2021个人隐私排序金融行业分析报告》和百度研究院正式发布的《百度个人隐私排序绿皮书2021》表明，绝情遍地开花的网络化发展
多名专家在接受《中国当代文学》采访时则表示，统计网络管理与共享资源需要依靠“自我管理” 及“他律”，即自身防雷和制度保障，可谓“被动控球”；而随着个人隐私排序控制技术的出现，统计资源共享资源即将挥别谨小慎微的困境，助推“拉艾”新趋势。
弥补排序各个环节个人隐私性盲点
大统计数据与人工智慧历史背景下，统计数据在各个领域应用领域越广泛，统计数据价值就愈发突显，统计数据外泄和误用导致的影响和经济损失也越大。在数字经济过程中，侵害用户个人隐私、大统计数据伊博人等难题此起彼伏。
有报告表明，统计数据外泄已非孤立无援该事件，各金融行业都有相关该事件。在教育、医药、能源、健康等领域，每一起统计数据外泄该事件导致的平均经济损失至少在500万美元以上。
“在直觉意识层面无法确保统计数据个人隐私为保护的情况下，向客观的控制技术寻求支撑就成了必然之路。”翼方健数公司首席科学家张霖涛则表示，个人隐私排序由此诞生，“这是一类在保证统计数据提供更多番不外泄敏感统计数据的前提下，对统计数据进行排序并能校正排序结果的控制技术。”
事实上，个人隐私排序控制技术是信息论的两个最前沿发展方向，弥补了统计数据在排序各个环节个人隐私性难题的盲点，将基于信息论的信息安全可靠体系打导致完整的生态圈，为云排序、分布式排序网络和区块链等控制技术的应用领域提供更多个人隐私性基础，共约权归属于提供更多可能。
富数科技公司安全可靠排序副研究员卞阳介绍，简单而言，个人隐私排序就是通过控制技术同时实现统计数据“可用不可见”，让
《百度个人隐私排序绿皮书2021》表明，目前个人隐私排序已形成多种控制技术门派，包括联邦政府自学、安全可靠多番排序、可靠排序等。例如，在联邦政府自学框架下，各合作方只互换字串形式的中间计算结果或转化结果，不互换统计数据，保证各方统计数据不露出。
而可靠排序，借助硬体晶片同时实现可靠执行环境，从而构建两个受为保护的“此省”，对于应用领域程序而言，它的“此省”是两个安全可靠的内容罐子，用于放置应用领域程序的敏感统计数据与代码，并保证它们的机密性与完整性。
“区块链有望成为个人隐私排序产品中必不可少的选项。” 北京微芯区块链与边缘排序研究院院长董进则表示，区块链控制技术可以保障个人隐私排序任务统计数据端到端的个人隐私性，此外，区块链还可以保障个人隐私排序中统计数据全生命周期的安全可靠性，可以保障个人隐私排序过程的可追溯性。
在近日举行的第三届中国产业高质量发展论坛，中国信息通信研究院云排序与大统计数据研究所所长何宝宏则表示，个人隐私排序控制技术正蓬勃发展，2020 年个人隐私排序整体速度只比明文排序慢25倍，同时个人隐私排序应用领域的场景更加丰富，个人隐私排序控制技术已接近产业化。
场景应用领域助推控制技术成熟
相对而言，个人隐私排序金融行业尚处早期，相关控制技术仍有待成熟，然而，个人隐私排序已经在人工智慧、金融、医疗等许多场景中落地应用领域。
2019年，美国谷歌公司推出了密码检查器Password Checkup，这是两个扩展程序，可以帮助用户检测他们在网站上输入的用户名和密码是否已被盗用。
据悉，为确保无人能查询用户密码，谷歌公司统计数据库中的密码以散列和加密的形式存储，所以用户也不需要担心在密码传输过程中出现意外外泄引起难题等。这是个人隐私排序应用领域的雏形。
而在国内，个人隐私排序的应用领域场景更为广泛。例如翼方健数公司在厦门建设了“健康医疗统计数据应用领域开放平台”，这是两个城市级的个人隐私排序应用领域案例。
该平台基于城市级医疗统计数据底座，为国家医疗健康大统计数据首批试点城市厦门构建了基于个人隐私安全可靠排序控制技术的“健康医疗统计数据应用领域开放平台”，在保证统计数据个人隐私的前提下，通过开放平台提高统计数据使用效率，打破统计数据孤岛，构建了两个医疗统计数据应用领域开放的统计数据生态。
“平台面向生态中的不同角色，满足各方统计数据服务诉求。” 张霖涛介绍，平台通过个人隐私安全可靠排序控制技术，确保
而由清华大学教授姚期智联合创立的华控清交公司，则基于多番安全可靠排序并融合其他个人隐私排序控制技术，为首都北京的金融安全可靠提出了安全可靠统计数据融合解决方案，能够在不解密加密统计数据的情况下，直接以字串统计数据进行排序，从控制技术层面解决了统计数据个人隐私为保护与统计数据高效流通对立的难题。
融合创新助推产业发展
当下，个人隐私排序已成为创投圈的热点话题，国内外众多互联网及科技巨头纷纷投身该赛道，一批创业企业也各有所长，表明出了强劲实力。
《2021个人隐私排序金融行业分析报告》称，目前，蚂蚁金服、微众银行、翼方健数、华控清交正逐渐成为国内的“个人隐私排序四小龙”，并在主要赛道中开始抢跑占位。
个人隐私排序机构的营业收入主要分为两大类，一是传统的软件销售和服务收入，二是通过个人隐私排序平台上的业务运营产生利润分成。
《2021个人隐私排序金融行业分析报告》表明，到2025年，我国至少有一半的大型企业和机构会使用个人隐私排序，巨大的市场潜力正在酝酿。其中，平台运营利润分成的潜在市场空间巨大，仅消费金融业务就能撬动千亿规模市场，在2024年分享利润的规模即有望达到1600亿元。
卞阳则表示，个人隐私排序效率和性能提升，是未来规模化推广和产业发展壮大的重要前提。个人隐私排序虽然已经开始在不同金融行业初步应用领域，但是受限于排序复杂度、多番交互效率、模型性能等难题，大部分的应用领域场景均聚焦于少量统计数据的支持，对海量统计数据场景的支持能力还有待提升。
随着大统计数据产业的迅速发展，通过优化算法和协议设计、与云平台的融合应用领域、软硬体协同设计等融合创新，从而提升排序、交互效率，将是当下和未来个人隐私排序发展的重要方向。卞阳则表示，效率、性能、成本等综合能力，将是各类创业主体在个人隐私排序产业竞争的重要抓手。
国家支持政策，也对个人隐私排序产业发展起到了有力的助推作用。工信部正式发布的《大统计数据产业发展规划》和《工业大统计数据发展指导意见（征求意见稿）》相继提出，支持企业加强多番安全可靠排序等统计数据流通的关键控制技术攻关和测试校正，促进工业统计数据安全可靠流通。
健全统计数据流通和分享监管体系
通过控制技术与制度配套推进的方式同时实现统计网络管理，将是个人隐私排序发展的有效路径。个人隐私排序虽然从控制技术层面同时实现了个人隐私为保护与统计数据协作之间的动态平衡，对打破统计数据孤岛、释放统计数据价值具有不可替代的作用。
但“需要强调的是，控制技术固然是同时实现合规的关键手段，但是合理、科学的制度也是统计网络管理过程中必不可少的一环。”北京金控集团董事长范文仲则表示，对于个人隐私排序而言，配合法律、政策、标准等相关制度共同同时实现统计网络管理，将是其产品化和商业化的前提。
为了从制度上构建合规安全可靠交易的基础，北京金控集团联合相关单位制定了《北京统计数据交易服务指南》。今年3月31日，北京市经信局会同北京市金融局、北京市商务局、北京金控集团等牵头成立了北京国际大统计数据交易所，这是国内首家新型交易范式的统计数据交易所。
“我们将围绕统计数据交易架构、交易标的、交易方式、交易安全可靠、服务规范等，制定完善的统计数据交易服务细则。”范文仲则表示。
“产业需求的加速，势必会倒逼政策监管体系的进一步完善，因为只有这样才能为个人隐私排序产业的发展树立合法性框架，促进金融行业更加规范和快速发展。”张霖涛则表示。
例如，个人隐私排序参与各方权利义务的边界有待进一步明确。《百度个人隐私排序绿皮书2021》指出，个人隐私排序涉及个人信息主体、统计数据持有方、排序方、结果方，各方之间的法律关系尚需厘清，如发生统计数据外泄且溯源取证困难时，后三者间应如何进行责任划分，这些都将影响个人隐私排序商业模式的发展。
在现阶段，“个人隐私排序参与者宜通过协议方式，约定彼此的统计数据安全可靠权利和义务边界，以便在发生争议时，明确各自的责任范围。”《百度个人隐私排序绿皮书2021》如是建议。
《2021个人隐私排序金融行业分析报告报告》也建议，为促进个人隐私排序发展，仍要不断健全完善统计数据流通和分享的政策监管体系，奠定个人隐私排序产业的合法性框架；要逐步建立个人隐私排序控制技术和应用领域标准和产品认证体系，促进金融行业规范发展；要通过一系列高标准示范应用领域项目，为市场形成示范。
