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超級自動化是機器人流程自動化、流程挖掘、智能業務流程管理等多種技術能力與軟件工具的組合，是智能流程自動化、集成自動化等概念的進一步延伸。超級自動化實現了海量復雜業務的自動化處理，已在財務會計、人力管理、系統運維等多類業務場景中得到了廣泛應用。超級自動化可有效提升組織業務流轉的效率和質量，其相關能力對組織的數字化轉型發展產生了積極的推動作用。

加快數字化發展是我國“十四五”規劃綱要提出的重點方向，綱要明確指出了云計算、大數據、人工智能等技術服務社會的發展需求。作為前沿技術的“試驗田”和企業轉型的“切入點”，超級自動化相關能力正在加速融入社會經濟活動之中。在組織層面，追 求更高的業務效率和服務水平，要求組織善于挖掘業務痛點、科學優化流程結構、高效執行任務進程；在個人層面，尋求創新活動和價值提升，需要個人利用新的替代工具、開辟新的執行方法、實施 新的流轉手段。超級自動化是組織發展提質、個人勞動解放的有效途徑，是技術融合發展、業務協同共生的最佳實踐。

本報告重點對超級自動化的概念范圍、技術體系、應用場景進行了梳理和分析。概念范圍上，通過對比分析多方給出的相關概念，明晰了超級自動化的定義，并闡明其與傳統自動化在要素、技術和應用上的重要區別。技術體系上，點明了機器人流程自動化、流程挖掘、智能業務流程管理等超級自動化關鍵技術，以及云數智等支撐技術對超級自動化發展的深刻影響。應用場景上，介紹了超級自動化在財會、人社等通用場景和金融、政務等專用場景上的應用模式，給出多方探索應用的超級自動化實踐案例。最后，本報告 指出了當前超級自動化發展面臨的問題及挑戰，給出建議并提出參考模式。

超級自動化已進入發展快車道，技術融合持續加強，應用場景不斷拓寬，產業生態加速完善。本研究報告對超級自動化技術與應用研究認識和理解還有待加強，報告中如有不足之處，還請各方專家讀者不吝指正。

數字經濟發展中，數據價值融合的需求催生了隱私計算技術 的蓬勃發展。2021 年以來，隱私計算在金融、政務、醫療、交 通、能源等真實商業場景中落地實施，為各行業發展數字經濟帶 來新的契機、注入新的動能。國家層面，一方面，國務院發布《關 于構建更加完善的要素市場化配置的體制機制的意見》出臺，首次將數據增列為生產要素，數字經濟正在成為驅動我國經濟實現 又好又快的增長的新引擎。另一方面，《數據安全法》與《個人 信息保護法》的相繼發布，為各行業加強數據的合法使用與合規 經營提供了指引，也促進了整個數據產業的健康發展。

中國移動提前在隱私計算方向布局，在推動數據安全共享、 深化數據場景應用、促進數據生態合作方面不斷前行，深入開展 聯邦學習的研究及試點實踐，強化多方安全計算、可信執行環境 等新技術體系，確立出一套較為完善的隱私計算安全審核機制， 通過打造“中國移動隱私計算平臺”與生態建立穩固的鏈接，深 化各行業真實場景中落地實踐，致力于運營商數據要素生產力釋 放，推動數字經濟高質量發展。

本白皮書以探討隱私計算的關鍵技術路徑為出發點，聚焦國 內外的隱私計算應用場景以及移動運營商在相關領域的實踐，進 一步從技術、應用、法律等視角對隱私計算的發展進行了展望。期望與業界分享，共同促進隱私計算生態的創新、發展、繁榮。

圖片

在前期《隱私保護計算技術研究報告》《隱私保護計算與合規應用研究報告》研究基礎上，本報告聚焦隱私保護計算技術產業落地缺乏參考的問題，對數據、數據價值、隱私保護計算如何助力數據價值釋放以及在金融、醫療、政務領域場景的應用價值進行探討與探索，為隱私保護計算技術的應用落地及數據價值釋放提供參考。

如今，隨著人們越來越重視個人隱私權、政策法規愈發嚴格、數據協作和隱私保護矛盾日益凸出，隱私計算已然成為全球新興的一大產業。

而聯邦學習（Federated Learning）作為一種隱私保護的重要解決方案之一，近年來也得到了飛速的發展和足夠多的關注。

在今年 7 月發布的 2021 年度Gartner 技術成熟度曲線中，聯邦學習被首次納入“隱私計算的技術成熟度曲線 — 2021”，根據此次 Gartner 預測內容，在 2021-2025 年這一周期中，聯邦學習將發揮主流作用，引導該領域的商業化大潮。

近日，清華大學人工智能研究院知識智能中心和清華—中國工程院知識智能聯合研究中心和智譜 AI 聯合發布了《2021 聯邦學習全球研究與應用趨勢報告》（以下簡稱“報告”），報告從科研論文、專利、書籍、行業應用、學者地圖與畫像、技術發展趨勢等多個角度，全景展示和分析了聯邦學習技術自從 2016 年被提出以來至 2020 年的重要進展，并展望了該技術的未來發展方向與前景。

主要核心要點如下：

• 聯邦學習科研發展呈現出整體熱度逐年上升態勢。研究論文產出量以及專利申請受理量均以中美兩國為領先主導；全球該領域學者也主要聚集在這兩個國家；

• 聯邦學習高被引論文半數以上來自中美兩國，兩國間的合作論文數量也是全球最多；

• 聯邦學習論文研究和專利申請的熱點主要聚焦在機器學習方法、模型訓練、隱私保護三方面；

• 企業比學術機構更積極地開展聯邦學習相關研究，不僅在專利申請量前十機構之中占八席，而且引領論文量前十機構，也是聯邦學習系統框架的主要推出者；

• 行業應用研究方向呈現出不斷與區塊鏈、物聯網、車輛交互、5G等技術融合的態勢。

數字經濟時代，科技革命和產業變革日新月異，深刻改變著社會生產生活方式和社會治理體系。企業作為社會治理體系中重要的一環，在數字經濟時代加速數字化轉型的過程中，同時面臨著嚴峻的治理挑戰。當前，企業數字化轉型使得企業治理環境和治理對象數字化，治理活動也需要走向數字化，建立數字化治理機制，受到企業管理者的關注。越來越多的企業決策者認為運用技術手段對組織內部人員、組織、業務、流程、基礎設施、數字資產等各要素實施科學管控，才能保障企業數字化轉型的成功。

數字化轉型的核心是新基礎設施的建設和新業務模式以及與之匹配新生態體系的建設。數字化治理是對數字化轉型過程中的安全、隱私保護等核心風險的管控，以及整體組織形態、運營管理模式的優化調整，是對數字化轉型過程中生產關系的重塑，兼顧風險防范和效能提升。

企業數字化治理應用發展報告（2021年）

本報告通過總結隱私保護計算關鍵技術、詳細梳理我國個人信息和隱私保護法律法規框架，分析隱私保護計算技術相關的個人信息和隱私保護的關鍵合規點，深入討論了隱私保護計算技術如何幫助企業更好的滿足個人信息和隱私保護的要求。最后，圍繞建立健全法律法規體系、加快標準體系建設、強化全流程風險防控、明確安全與發展并舉以及人才培養進行了展望，并為關注個人信息和隱私保護的社會各界提供有益參考。

報告目錄 一、隱私保護計算技術概述 （一）隱私保護計算技術定義 （二）隱私保護計算關鍵技術 （三）隱私保護計算技術解決的主要問題

二、個人信息和隱私保護立法與監管 （一）個人信息和隱私保護立法 （二）個人信息和隱私保護監管與執法 （三）金融領域個人信息和隱私保護立法與監管

三、合規要點與隱私保護計算技術 （一）重要合規要點 （二）隱私保護計算技術合規應用探討

四、發展展望 （一）堅持良法善治，完善法律法規體系 （二）強化標準引領，加快標準體系建設 （三）立足風險評估，強化全流程風險防控 （四）深化雙輪驅動，明晰安全與發展并舉 （五）著力固本培元，造就高水平人才隊伍