數據隱私 📑03 - 3個現代數位產品的開發創新過程的特徵，讓推動數位隱私受到重重阻礙，難以人和
更新於 2023/01/10閱讀時間約 3 分鐘
你好，我是王啟樺，目前在加州大學洛杉磯分校(UCLA)擔任統計機器學習方向的博士後研究員。
這篇文章是《紫式書齋》的第三主題〈數據隱私〉的第03篇。這篇文章想介紹給你，現代數位產品的開發創新過程中，三大特徵--數據 (Data)，去中心化 (Decentralization)，民主化 (Democratization)--以及隱私要求對他們造成的阻礙。了解這些阻礙，就能體會到數據隱私本身是一件非常困難達到人和的任務。
現代數位產品的開發創新過程中，特殊的三個特徵分別是：
- 數據 (Data)：指導產品改善，維持商業利潤
- 去中心化 (Decentralization)：產品敏捷開發，高速迭代
- 民主化 (Democratization)：不再是上對下管理，而是團隊合作管理
如果你是開發者，對隱私需求如何影響開發過程產生興趣，歡迎閱讀以下內容，了解三個阻礙人和的主要阻力：
阻力 #1 ：隱私要求在數據團隊的視角裡，是限制。
數據，指導產品改善與度量用戶體驗，是維持商業利潤的根本。
公司要生存，就要用數據持續監督產品的表現，確保每月利潤持續實現。然而，隱私與數位安全團隊的要求，在數據科學家眼裡，不是助力而是阻力。考量隱私，相當於對數據使用多了限制，等同於對數據科學家的工作造成直接阻礙。
因此，數據科學家與隱私與數位安全團隊，很難取得共識。
阻力 #2 ：隱私要求，在數位產品的去中心化開發本質下，讓人感覺事不關己
去中心化，多個工程師根據自己的構思，工具，願景來構建產品。
去中心化的產品開發風格，讓產品可以更高速迭代，更積極創新。然而，開發團隊裡面的每個人對隱私的認知有深有淺，每個人都不會覺得隱私是自己的事情，而是更高層的人的事情。考量隱私，等同於限制開發者個人的創意，也讓人不那麼積極要實現。
這種現代科技產品的去中心化協作開發本質，讓隱私與數位安全團隊與產品團隊很難取得共識。
阻力 #3 ：隱私要求，在民主化的產品開發風格下，難以是最優先任務
民主化，讓年輕的工程師與資料科學家，比起項目經理，對產品有更多理解與影響力。
現代的科技產品，年輕的工程師與數據科學家往往更了解細節，也更掌握改變產品的實權。而推動隱私保護的工作往往是項目經理等較資深的領導階級。如果這個資深領導的威望不夠，那麼推動隱私保護，更是天方夜譚。
這種現代工作團隊的民主化現象，讓隱私與數位安全團隊的需求，很難被大家給重視。
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*合作聲明與警語：
本文係由國泰世華銀行邀稿。
證券服務係由國泰世華銀行辦理共同行銷證券經紀開戶業務，定期定額(股)服務由國泰綜合證券提供。
剛出社會的時候，很常在各種 Podcast 或 YouTube 甚至是在朋友間聊天，都會聽到各種市場動態、理財話題，像是：聯準會降息或是近期哪些科
在專業審計中，會計師需要謹守數據隱私保護與合規性，以確保公司登記、公司設立等程序的合法合規。以下將探討會計師在專業審計中如何保護數據隱私，並確保合規性的相關策略。
1. 數據隱私保護
保密義務: 會計師應遵守保密義務，嚴格保護客戶的數據隱私，不得將敏感信息外泄。
加密技術: 使用適當的加密技術
近期，聯合新聞網披露，有駭客在國外論壇 「Breach Forums」上出售 20 萬條台灣民眾個人資訊，並聲稱擁有台灣 2300 萬民眾的詳細資訊，其中國民黨員、宜蘭縣縣長林志妙的個人資訊也在其中。
10 月 21 日早上，海外論壇「Breach Forums」出現一篇文章，一名ＩＤ為「ＯＫ
週二
各國公佈10月製造業及服務業PMI初值，留意製造業預計仍將維持萎縮的勢頭，顯示經濟依然呈現修復的狀態，但其中美國的數據可望繼續保持兼任，而歐元區需要重點關注德國數據 會否進一步呈現疲憊。
歐洲時段英國公佈9月就業報告，預計勞動力持續短缺將讓英國失業率持續維持在低水平，但處於就業市場非常強勁，
李劍翔、楊穎露、天南星是警署秘密執行的「神略計劃」小組成員。此系統透過人工智慧與大數據，將與主案相關的輔案資料，以關聯度比對數據呈現。由於有侵犯民眾隱私的疑慮，無法過問取得來源及何處相關避免順藤摸瓜，必須靠人力去進一步分析結果，遂鎖定了「豐原一家三口焚屍案」來破解。
只要大數據有未來性，它就是可以敞開心胸接納的科技，AI也是。
2022 年 Google Analytics 4 網站分析工具，搭配 BigQuery 免費儲存資料，一手掌握第一方數據；OTT 與 CTV 廣告衡量技術，強化洞察彙整、成效歸因的細緻度；社群則有 Meta 大改演算機制，主推 Reels 短影音貼近年輕世代喜好，持續尋找新潮流突破口。
根據大紀元的報導，傳統基金會數據分析中心的研究員 EJ Antoni 表示：「有大量證據表明，非農就業數據的『重複計算』問題，在最近加速擴大。」
我們在 7 月的快訊<非農數據不能說的秘密！>中提到：非農的數據是會紀錄重複工作的部分，比如說一個人同時兼職兩份工，在非農會被計算成兩個工作崗位！
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