5. 政务
政务数据具备价值高、规模大、种类多等特征，在调节经济运行、改进政务服务、优化营商环境等方面发挥着重要作用。在《全国一体化政务大数据体系建设指南》中也指出，要推动建立政务大数据管理体系，推进政务数据资源开发利用。其中，隐私计算，以数据可用不可见的理念，将数据可见的具体信息部分和不可见的计算价值部分进行分离，在原始数据不出私域的情况下充分释放政务数据的价值，是实现政务数据安全开放共享的关键技术之一。
政务数据和隐私计算结合，主要体现在两个方面：对内，帮助打通政府各部门数据孤岛，实现跨部门数据安全流通；对外，以安全合规的方式，向公众开放政府数据资源。
1) 跨机构数据流通
• 业务场景：不同地区不同部门的政务数据由各自单位运营管理，而且大多涉及个人隐私信息，信息安全共享困难。比如在疫情期间，街道有居民身份证号，医院有接种人员名单，为了快速推进疫苗接种，街道需要从社区医院获取未接种人员的名单，但双方都不能泄漏除未接种名单外其他任何个人敏感信息，此时，可利用隐私计算技术解决。
• 解决方案：利用瓴羊 Dataphin 隐私计算技术的 ID 安全匹配功能，在双方数据不出域的情况下，将社区街道居住人群和医疗机构已接种疫苗的人群进行安全求交，在街道侧得到已接种的人群名单，进而可得到未接种的人群名单。
2) 公共数据开放
• 业务场景：政府及企业产生的数据呈指数级增长，数据从简单的处理对象开始转变为一种基础性资源，政府已难以独立分析处理这些数据，具有丰富数据分析经验的企业将成为数据融合分析的主力军，可以帮助政府挖掘政务数据的价值，应用到经济发展建设中。比如地方政府和金融企业可通过隐私计算台，整合公共数据、信用数据，共同搭建直接面向中小企业的融资服务平台。
• 解决方案：在政府和金融机构部署瓴羊 Dataphin 隐私计算节点，在双方数据不出域的情况下，使用联邦建模能力，构建更精准的金融风险评估模型，帮助金融机构精准开展信贷风险评估，提升放款的抗风险能力。
