应用大数据推动政府监管是政府治理能力现代化的重要途径。在政府监管的场景下，出于数据隐私安全和自身利益的考虑，被监管方不会轻易地分享这些数据，监管方存储海量数据也存在着巨大的数据泄露风险。通过多方安全计算技术能够在不暴露数据明文的前提下，以数据密文形态进行统计和分析，既保证了被监管方的数据使用安全，又降低了监管方存储的海量数据泄露的风险。

数字经济时代，数据背后日益凸显的潜在价值，使得市场上有更高的数据流通和共享需求。数据将如同石油、股票成为金融市场上新的资产交易类别。如何“既保护数据所有权，又提供数据使用权”成为了数据交易中的痛点。通过多方安全计算技术能够实现数据使用权、所有权的分离，为数据真正成为法律和金融意义上的资产，进而实现大规模数据交易奠定技术基础。

对于企业而言，联合产业链上多方数据进行联合挖掘，能够得到更有效的行业分析结果，帮助企业清晰了解自身在行业中的定位，明确优势和不足，为生产、运营、管理、优化等战略决策提供依据。然而隐私数据泄露的风险和信任机制的缺失，给企业数据联合分析带来了难以逾越的壁垒。多方安全计算技术以其密文运算特性解决了“融合”与“安全”这一对矛盾，保证了联合分析中各参与企业的数据安全性，为深化企业数据合作、挖掘行业数据价值创造了前提。

在广泛的数据供需场景下，如何使数据增值成为备受关注的话题。由于数据可复制易流失的特性和数据共享的合规性要求，数据增值在基于明文数据计算的体系下陷入了困境。多方安全计算技术能够在提供数据服务的过程中保护原始数据隐私，同时做到精确控制数据使用方的用法和用量，通过变现数据的使用权而保留数据所有权的方式，实现合规的、可持续的数据增值。

AI 预测过程涉及模型数据、比对数据、输入数据和结果数据等多种数据，其中不乏企业重要的数据资产、需要保护的知识产权或者重要的个人生物特征信息。一旦数据流失，将会造成大量重要数据的泄漏。通过多方安全计算技术将采集的数据进行加密，并且基于密文数据进行预测，整个预测过程在加密状态下进行，避免了AI预测过程中明文数据泄露的风险，极大地保护了用户数据资产。

人工智能算法模型的基础是数据，模型的准确率又取决于数据的“质”和“量”。联合全行业数据，基于海量多维数据进行模型训练，可以有效提高模型的准确率，帮助行业内个体从人工智能算法的创新和突破中获得更大收益。然而出于对商业机密和数据安全的考虑，个体的数据割据成为实现联合模型训练的掣肘。多方安全计算技术使各方数据能够以密文形态进行协同计算，其确保数据可用不可见的特性使行业间的联合模型训练成为可能。