到2024年，全球75%人口的个人数据将受到隐私法规的保护。
根据Gartner的研究，伴随着全球隐私法规的不断增加，企业应关注五大隐私趋势，以应对保护个人数据和遵守法规要求的挑战。
Gartner研究副总裁Nader Henein表示:根据Gartner的预测，到2024年底，全球75%人口的个人数据将受到现代隐私法规的保护这种监管上的进步成为企业加强隐私保护的主要动力由于大多数企业尚未形成专门的隐私保护实践，隐私保护的责任落在技术人员身上，更具体地说，落在首席信息安全官领导的安全团队身上
未来两年，数十个司法管辖区将陆续实施隐私法，因此许多企业认为有必要立即启动隐私工作计划根据Gartner的预测，到2024年，大型企业的年均隐私预算将超过250万美元
Gartner发布了从现在到2024年的五大隐私趋势，可以促进企业隐私保护实践的形成和完善在一个企业内部，各个业务领域的领导者应该积极传播这些趋势，这样更容易达成共识，创造更大的价值，并显著缩短实现价值的时间
数据本地化
在一个无边界的数字社会，试图控制数据所在的国家似乎有违常识，但许多新的隐私法规直接或间接提出了这样的要求。
并且安全风险管理领导者面临不同的监管环境，需要在不同地区采取不同的本地化策略，这使得企业采用适合所有服务模式的新的云服务设计和获取方式来应对跨国业务的战略风险因此，数据本地化规划将成为设计和获取云服务的首要任务
增强型隐私计算技术
公有云等不可信环境下的数据处理，多方共享分析数据，已经成为企业成功的基础伴随着分析引擎和架构的日益复杂，厂商必须提前在设计中加入隐私保护功能，而不是在产品完成后才加入这一功能组织把AI模型应用到很多领域，同时还要训练AI模型，这给隐私保护带来了新的隐患
不同于普通的静态数据安全控制，隐私增强计算可以保护使用中的数据因此，企业组织可以执行以前由于隐私或安全问题而不可能执行的数据处理和分析活动Gartner预测，到2025年，60%的大型企业将使用至少一种PEC技术来支持分析，商业智能和/或云计算的应用
人工智能治理
Gartner的一项调查发现，40%的企业存在AI导致的隐私侵犯行为，其中只有四分之一是恶意的企业在处理个人数据时，无论是通过厂商产品中预集成的AI模块，还是内部数据科学团队管理的独立平台，都存在明显的隐私泄露风险和个人数据滥用隐患
赫内因说:目前运行在企业中的AI模型大多集成到更大的解决方案中，几乎没有任何监控手段来评估相关的隐私影响这些嵌入式AI能力用于跟踪员工行为，评估消费者情绪，并建立可以在运营过程中不断学习的Rdquo产品此外，目前输入这些学习模型的数据也会对多年后的决策产生影响在未来AI监管法律法规更加成熟的情况下，在AI治理方案缺位的情况下，企业几乎不可能清除收集的lsquoRsquo有毒，数据IT领导者将不得不放弃整个系统，这将对企业组织及其自身的地位造成巨大的损失
集中式隐私用户体验
消费者要求数据主体权利的呼声越来越高，对公开透明的期望也在上升，这使得企业更加注重打造集中式的隐私用户体验有远见的企业非常了解将隐私用户体验的所有组件处理)集成到自助服务门户中的优势这种方式不仅为重点用户群，客户和员工提供了便利，也节省了大量的时间和成本Gartner预测，到2023年，30%面向消费者的企业将推出能够支持偏好和同意管理的自助式透明门户
远程模式演变成一切都是混合的
伴随着混合交互模式在个人工作生活中的使用越来越多，跟踪监控等个人数据处理活动会越来越频繁，隐私风险也变得异常严重。
混合交互模式对隐私有很多影响与此同时，在各个行业和领域，员工的生产力和对工作生活平衡的满意度也有所提高企业在处理隐私问题时应采取以人为本的方式，尽可能减少监控数据的使用实际使用应该有明确的目的，例如，通过杜绝不必要的摩擦来改善员工体验，或者通过向员工发送健康风险信号来降低倦怠风险
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