“对于首席信息官（CIO）来说，一切都没变，一切又都变了。”

Gartner在其最新报告《IT当务之急：2021年领导力远见》中写道，2020年CIO们都忙于为员工远程办公而配备电脑和配置网络。与过去很多年相比，这项工作内容几乎没什么变化。然而在疫情大背景下，远程办公却让许多企业得以生存，意义今非昔比。
企业认识到，数字化是实现企业生存和利润增长的必经之路。企业数字化转型中的IT职能已从服务导向转变为业务导向。这不仅是企业所需、市场所向，更是时代所趋——数据要素时代已来。
2020年4月，《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》让数据作为生产要素的提法深入人心。2021年初，《建设高标准市场体系行动方案》在推进要素资源高效配置方面提出加快培育发展数据要素市场。近日，国资委下发通知，要求加快国有企业数字化转型，其中明确要求强化业务场景数据建模，深入挖掘数据价值，提升数据洞察能力。同时也要加快推进产业数字化创新。
面对时代机遇和企业数字化需求加速，CIO/CTO的角色定位也被重新定义。
很多软件背后，都在强调产品是一个管理思想的传承。如果CIO作为企业数字化转型最大的“产品经理”，他是否能做好“数据业务化”思想的传承？他是否能够在企业内乃至企业外，形成数据驱动的价值链条？

数据驱动：价值挖掘，底线思维

CIO/CTO的“新职能”，慧眼从数字化进程中，挖掘企业“数据”价值。
淘宝网的例子是信息化变革的生动体现，也是数字化进程中数据价值挖掘的典型案例。数字化改变了传统零售和营销，早年通过平台促成买卖，后来通过大数据分析把更多商品推荐给感兴趣的潜在买家，创造了增量价值。而近年来“双十一”更把这一模式推向极致，不仅创造海量线上交易，更在线下提升物流效率——通过历史数据分析预测热门商品流向，提前把商品发到距离买家最近的前置仓，大大提升了物流效率与用户体验。
现如今数据被当做生产要素的同时，也带来了商业创新。数据的淘宝网在哪里？CIO/CTO作为“买方”，在这个模式下，“第一个商户”的信任问题如何解决？
CIO/CTO的压力是多方面的。在外部，随着公众隐私保护意识不断增强，企业如何收集、使用乃至删除数据，必须建立完备流程并给用户明确交代。另外，国家在法律及政策层面对隐私保护与数据安全的监管力度不断增强，企业必须明确边界。
更大的挑战还来自企业自身。当数据成为核心资产，如何在确保隐私与数据安全的前提下，通过数据流动与共享创造价值，驱动业务增长，似乎成为“鱼与熊掌不可兼得”的难题。
滴滴出行CTO张博表示：“技术的发展、大数据的应用等，确实便利了生活，提高了效率，但同时，如何保障数据安全和用户隐私也成为了平台可持续发展的重要挑战。”
其实，今天的数据问题归根结底是信任问题。
传统IT架构中数据的存储和计算完全私有，只能信任系统管理员；云时代IT架构中数据的存储和计算外包给公有云，除了信任自己还要信任云服务商；进入数据生产要素时代，数据源多样、计算方式繁多，不得不建立多方信任。
这样的多方信任，正是CIO/CTO们难以信任的，也恰是他们渴求的。
西门子大中华区总裁兼CEO赫尔曼（Lothar Herrmann）在采访中说：“数据是现在世界上最大的金矿，我们每天都在产生大量的数据，关键是如何从中获取价值。共享数据并不会削弱企业的竞争力，我们应该以公开、透明、公平的方式共享技术和数据，从而更好地去应对挑战并进行创新。”
在埃森哲最新发布的《技术展望2021》中，多方信任被列为未来三年的五大技术趋势之一，也是企业管理者们最认同的趋势之一。该报告显示，88%的中国高管认同建立多方信任将使生态系统更具韧性和适应性，实现合作伙伴间共创共赢，这一比例在全球管理者中更是高达90%。
△未来三年五大技术趋势
△来源：依据埃森哲《技术展望2021》整理
该报告调研了全球6,200多位业务和信息技术高层管理者，其中52%为业务管理层（如CEO、CIO、COO等），48%为IT管理层（如CTO、IT总监等），并包括250名中国企业高管。

隐私计算：两全其美的魔法棒

信任本就难以建立，支撑数据流动与共享的信任就更难达成。然而时代大潮不可逆，技术带来的问题最终也应由技术解决。360数科CEO吴海生说：“兼顾隐私性与可用性的关系，既是企业必须面对的道德底线，也是考验企业技术是否过硬的先决条件。”
近两年炙手可热的隐私计算正是这种过硬技术，Gartner将其列为2021年前沿战略科技趋势之一。简单来说，隐私计算就是通过技术实现数据“可用不可见”，让不同来源的数据安全共享，产生更大价值。
目前业界普遍认同隐私计算的关键技术包括了如基于芯片可信计算环境的TEE、基于密码学的安全多方计算MPC、源自人工智能的联邦学习等。
巧合的是，隐私计算的出现恰好为疫情常态化下各行各业避免数字化“陷阱”，解决CIO当下“急难愁”，为此提供了有力工具。
首先，隐私计算消除数据孤岛，解决了数据互联互通问题，让不同来源的数据可共享和计算，可以说让1+1变成N*N。
其次，隐私计算消除了信任鸿沟。在企业管理者不信任第三方应用，不泄露原始数据的前提下，实现数据可用又确保数据安全——加密传输，加密存储，加密计算，为数据价值的创造开辟了“绿色通道”。
最后，隐私计算从技术原理上杜绝数据泄露，也就自然规避了合规风险。隐私计算代表企业翼方健数首席科学家张霖涛总结：“隐私计算是目前实现数据安全互联互通的唯一技术解”。
正因如此，许多行业都已经看到了隐私计算的应用价值。
互联网行业早就嗅到机会。安妮股份CTO郝汉两年前就曾表示，对于优质数据，大家总是有需求的，但很多时候数据的流动是私下的。有了隐私计算后，就能把这样的地下产业公开透明化。技术先行，然后行业规范和标准就能树立。
人工智能行业反应灵敏。旷视科技COO徐云程去年末就在某金融科技论坛上表示，金融行业不仅拥有海量数据，还拥有高质量的敏感数据。数据安全在技术层面可以运用最新的隐私计算技术（如联邦学习等）来保障。
在实际应用中，大部分企业会选择第三方隐私计算基础设施服务。这是因为，隐私计算技术开发要求高，需要消耗较大计算和通讯资源，实现单一应用的技术门槛和建设使用成本往往高于收益。通过购买服务，不仅是把专业的事交给专业的人，还可大幅降低成本，平衡投入与效益。
随着隐私计算成为当下创投圈的热点话题，众多互联网及科技巨头纷纷投身该赛道。一批实力强劲的代表企业，如微众银行、蚂蚁金服、华控清交、翼方健数等，凭借各展所长的综合解决方案已经撑起了国内隐私计算“四超多强”的市场格局。
在应用端，隐私计算已非纸上谈兵，国际上谷歌、微软、苹果都已在软硬件设备中应用多年，而国内首先落地的是金融及医疗行业。比如在金融领域，华控清交利用基于MPC技术的PrivPy多方计算平台支持中国互联网金融协会个人合格投资者认证、中关村银行科创企业信用评估、商业银行人脸识别隐私保护等场景。
医疗方面，在国家医疗健康大数据首批试点城市厦门，由翼方健数开发的“健康医疗大数据应用开放平台”是目前首个利用隐私计算技术实现城市级数字化应用的案例。是国内医疗数据价值输出和产业数据生态的经典案例。
2021年隐私计算在政务数据领域的应用也开始逐步扩大。上海数据交易中心CEO汤奇峰表示：“政府政务活动产生的数据并不能完全开放给企业，而需要对这些数据进行加工处理”。相应地，翼方健数、华控清交等领军企业开发的技术平台也将成为政企数据融合的技术设施。

数字化转型量体裁衣：CIO/CTO们的终极思考

小红书CTO山丘：“我们一直非常非常注重用户数据隐私，因此我们对于多方安全计算、联邦学习等技术一方面表示很期待，但对于采用我们的态度非常谨慎。”
抬头仰望星空，低头审视内心。
如果隐私计算能够在数据敏感性极高的城市医疗体系发挥作用，那么也一定能助力企业数字化转型。这句话看似逻辑通顺，但却隐含了两个误区，值得CIO/CTO在评估隐私计算和企业数字化转型时深入思考。
误区一：本末倒置。隐私计算技术很新很强，但CIO/CTO的最终目标仍是数字化转型，而不是看似很“潮“地应用最新技术。CIO/CTO要做好数字化转型这个”产品“，还需要扛起企业数据的战略思考的重任，进而量体裁衣，找到真正的需求点和场景。
误区二：以偏概全。数字化转型工程浩大，有众多IT工具服务于这个工程的方方面面，而隐私计算本质依旧是一种安全计算方式。肩负企业数据安全的CIO/CTO应将隐私计算作为整个数字化综合工程的组成方考量，单一的隐私计算技术并不能解决所有数据安全问题。
更进一步看，即使已经决定使用隐私计算，选择哪条或哪些具体技术路径，选择什么样的产品和平台，仍可采用上述思考方式分析得出结论。对此，翼方健数CEO罗震曾做出过关于隐私计算非常精辟的解释，即要基于不同的信任假设和应用场景选择不同的技术。
人们往往看得清世界的终局，但却无法预估到眼前即将发生的事。人类历史本就是一次又一次的“偶然”组成的。通往万物互联的道路上，新冠疫情加速了数字化普及的环节。那么下一个时代洪流里，又会有多少把握改变世界力量的CTO/CIO？我们拭目以待。
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