據Gartner預測，隨著全球隱私法規(guī)數量的不斷增加，到2024年，大型企業(yè)機構的年均隱私預算將超過250萬美元。

Gartner發(fā)布了當前到2024年的五大隱私趨勢，能夠推動企業(yè)機構形成和完善隱私保護實踐。在企業(yè)機構內部，各個業(yè)務領域的領導者應積極傳播這些趨勢，從而更容易達成共識、創(chuàng)造更大價值并顯著縮短價值實現時間。

數據本地化

在一個無國界的數字社會中，設法對數據所在國進行控制似乎有違常識，但許多新出臺的隱私法規(guī)直接或間接地提出了此種要求。

安全和風險管理領導者面對著尺度不一的監(jiān)管環(huán)境，在不同地區(qū)需要采取不同的本地化策略，這使得企業(yè)機構為應對跨國業(yè)務戰(zhàn)略風險而采取一種適合所有服務模式的新型云服務設計和獲取方法。由此，數據本地化規(guī)劃將成為云服務設計和獲取方面的首要任務。

隱私增強計算技術

在公有云等不可信環(huán)境中進行數據處理以及與多方共享和分析數據，已成為企業(yè)機構取得成功的基礎。隨著分析引擎和架構的日益復雜化，廠商必須提前在設計中加入隱私保護功能，而不是在產品完成后再添加這一功能。企業(yè)機構已將AI模型運用至很多領域，同時也必須對AI模型進行訓練，這給隱私保護帶來了新的隱患。

與常見的靜態(tài)數據安全控制不同，隱私增強計算(PEC)可以對使用中的數據實施保護。因此，企業(yè)機構可以執(zhí)行此前因隱私或安全擔憂而無法實現的數據處理和分析活動。Gartner預測，到2025年60%的大型企業(yè)機構將使用至少一種PEC技術來支持分析、商業(yè)智能和/或云計算的應用。

AI治理

Gartner的一項調查發(fā)現，40%的企業(yè)機構存在AI侵犯隱私問題，其中僅有四分之一屬于惡意行為。企業(yè)機構在處理個人數據時，無論是借助廠商產品中預先集成的AI模塊，還是利用內部數據科學團隊管理的獨立平臺，都存在明顯的隱私泄露風險和個人數據濫用隱患。

集中式隱私用戶體驗

消費者要求數據主體權利的呼聲越來越高，對公開透明的期望也在升高，使得企業(yè)機構更重視打造集中式隱私用戶體驗(UX)。具有遠見的企業(yè)深諳將通知、cookie、同意管理、主體權利請求(SRR)處理等隱私用戶體驗的所有構成要素整合至一個自助服務門戶的優(yōu)勢。這種方法不但為關鍵用戶群體、客戶和員工提供便利，還能節(jié)省大量時間和成本。Gartner預測，到2023年，30%面向消費者的企業(yè)機構將推出可支持偏好和同意管理的自助式透明門戶。

遠程模式進化為“萬物皆混合”

隨著個人在工作和生活中更多地采用混合互動模式，追蹤、監(jiān)測等個人數據處理活動將變得更加頻繁，并且隱私風險已變得極為嚴重。

完全混合的互動方式對隱私產生了諸多影響。同時，在各個行業(yè)和領域，員工的生產力以及對工作與生活平衡的滿意度也有所提升。企業(yè)機構在處理隱私問題時應采取以人為本的方法，盡可能減少監(jiān)測數據的使用，實際使用時應帶有明確目的，例如通過杜絕不必要的摩擦來改善員工體驗，或通過向員工發(fā)出健康風險信號來降低倦怠風險。??

Gartner研究副總裁Nader?Henein表示：“根據Gartner的預測，到2024年末，全球75%人口的個人數據將得到現代隱私法規(guī)的保護。這一監(jiān)管方面的進步已成為推動企業(yè)機構加強隱私保護的主要動力。由于多數企業(yè)機構尚未形成專門的隱私保護實踐，隱私保護責任落到了技術人員身上，更確切地說，落到了首席信息安全官所領導的安全團隊身上?！?/p>