近年來，隨著大模型的崛起，大量數據被用于訓練及提升大模型，數據的價值越發得到重視，各行業數字化發展提速。讓數據發揮價值的關鍵在于不同主體、不同場景下的數據流通復用。如何在合法合規的前提下，安全高效地融合多方優質的數據能力和服務，助力企業實現數字化，或通過大數據挖掘洞察，成為了企業面臨的嚴峻挑戰。能保護用戶隱私，同時實現精準營銷的隱私計算技術應運而生。

慧科訊業基于27年的大數據營銷技術研究與豐富的客戶服務經驗，盤點了營銷領域常見的隱私計算技術及營銷應用場景，為行業帶來系統化的技術介紹及應用分享。

在數字營銷領域，高度依賴數據實現精準觸達、個性化推薦、效果衡量和歸因分析。這一過程涉及大量用戶的行為數據、身份信息、交易數據等。然而，隨著全球數據隱私法規（如歐盟GDPR、美國CCPA、中國《個人信息保護法》等）日趨嚴格，以及主流平臺（如蘋果、谷歌）對第三方Cookie和移動廣告標識符（IDFA/GAID）的限制，直接收集和使用用戶級明文數據的傳統方式面臨巨大挑戰。營銷人員迫切需要既能合規保護用戶隱私，又能維持營銷效果的技術方案。

隱私計算或稱隱私增強技術，并非單一技術，而是一系列技術的總稱。其核心目標是在處理和分析數據的過程中，保護數據本身不被泄露，特別是涉及用戶隱私的敏感信息，同時又能提取出數據的價值，真正實現“數據可用不可見”。基于慧科訊業27年的大數據營銷技術研究，目前應用于數字營銷的隱私計算技術主要包括以下三類：

聯邦學習是一種分布式的機器學習范式。它的核心思想是數據保留在本地（例如用戶的設備或企業的服務器），不進行集中匯聚。模型訓練發生在數據所在的本地端，只有加密或加擾后的模型更新（如梯度、參數）被發送到中央服務器進行聚合，以更新全局模型，原始數據始終不離開本地環境。

聯邦學習通過數據不出域及個體隱私保護，充分保障用戶數據隱私。

多方安全計算允許多個互不信任的參與方，在不泄露各自私有輸入數據的前提下，共同完成對這些數據的協同計算（如統計分析、聯合查詢、模型推理等），并得到最終的計算結果。它依賴于復雜的密碼學協議，如混淆電路、秘密共享等。

多方安全計算在確保輸入隱私性和計算正確性的前提下，實現共享數據的協同計算：

差分隱私并非一種具體的計算技術，而是一種提供隱私保護強度可度量標準的框架。它通過向查詢結果或模型參數中添加經過精確計算的隨機噪聲，使得單個個體的數據是否包含在數據集中，對最終輸出結果的影響微乎其微，從而保護個體不被識別。借助個體不可區分性，差分隱私提供嚴格的、可量化的隱私保證，防止成員推斷攻擊（即判斷某個特定個體是否在數據集中）。

在數字營銷領域，差分隱私常與聯邦學習、多方安全計算結合使用，對共享的模型更新或最終的統計結果添加噪聲，增強隱私保護。或用于發布匿名的統計報告，如人群畫像、區域熱力圖等，保護報告中涉及的個體隱私。

總之，隱私計算技術通過數據控制權保留、處理過程加密、最小化信息暴露，幫助優化數據安全與隱私保護。在數字營銷領域，這些先進的隱私計算技術使得廣告主、媒體平臺和其他數據持有方能夠在保護用戶隱私和遵守法規的前提下，繼續開展有效的數據合作、模型訓練和效果衡量，是應對當前數據挑戰、實現負責任營銷的關鍵賦能技術。

傳統精準營銷往往依賴于第三方Cookie、移動設備ID等方式追蹤用戶，如今，面臨法規限制（如GDPR、CCPA、中國《個人信息保護法》）和平臺政策收緊（如蘋果ATT、谷歌Privacy Sandbox）。如何在不直接獲取或共享用戶級身份信息的情況下，繼續實現精準投放和效果衡量是核心痛點。當前營銷領域中，企業可借助隱私計算技術，應用于精準營銷及企業一方數據庫等場景。

借助隱私計算技術，企業可通過聯合用戶畫像和個性化推薦模型，在兼顧用戶隱私的前提下實現精準營銷。

當數據要素市場化進入深水區，隱私計算正從技術概念轉化為數字營銷的基礎設施。借助"可用不可見"的隱私計算技術，既破解了企業數據應用的合規困局，更重構了數字營銷的信任邊界。慧科訊業將持續通過提供合規數據源及穩定技術結構，為企業的數字化轉型提供安全可靠的數據智能基座，在用戶隱私權益與企業商業價值之間，建立起可驗證、可量化的技術平衡點。