З огляду на те, що вимоги до глобальної відповідності даних стають усе суворішими, компанії стикаються з викликом, як досягти балансу між захистом конфіденційності та використанням цінності даних. Від Загального регламенту захисту даних ЄС до Закону Китаю про захист особистої інформації, а також до американських норм конфіденційності для окремих галузей, закони різних країн підкреслюють принцип мінімізації використання даних та відповідності.

На цьому фоні технології обчислень з конфіденційністю стали важливими для вирішення протиріччя між відповідністю даних та створенням вартості. Серед них, обчислення з нульовими знаннями (ZKC) як сучасний метод обчислень з конфіденційністю привертає все більше уваги. На відміну від традиційного шифрування даних, ZKC дозволяє проводити обчислення за умов захисту даних від витоку та генерувати докази, які можуть бути перевірені. Це не лише забезпечує захист прав власників даних, але й відповідає вимогам регуляторних органів щодо прозорості та можливості відстеження.

Технології ZKC продемонстрували величезний потенціал для застосування в багатьох сферах. Наприклад, у сфері трансакційних фінансових послуг платіжні установи можуть використовувати ZKC для перевірки ризику користувачів без необхідності прямої передачі чутливої інформації; у сфері медичних досліджень організації з різних регіонів можуть ділитися результатами обчислень, дотримуючись місцевих обмежень на експорт даних; навіть у державних послугах ZKC може стати ефективним інструментом для забезпечення безпечного обміну інформацією між різними відомствами.

Ця інноваційна модель, яка інтегрує вимоги відповідності в обчислювальний процес, не лише реагує на нинішні тенденції посилення глобальної політики даних, але й знаходить баланс між видобутком цінності з даних та захистом конфіденційності для підприємств. Оскільки важливість даних у різних галузях постійно зростає, технологія конфіденційних обчислень безумовно відіграватиме все більш важливу роль у майбутньому управлінні даними, сприяючи здоровому розвитку економіки даних.