型进程，并取得了显著的成效。但随着数字化转型向纵深发 展，央企面临的挑战也越来越大：一是数字化人才严重不足； 二是数据质量差；三是缺乏数字化经验；四是数字化转型的管 理能力不足；五是部门协调困难，资源分散，内部信息不畅； 六是信息化投资规模大，支出效率低 （1） 缺乏数字技术应用 目前部分企业尚未形成成熟的数字化技术体系，在智能 化、新基建等方面还存在短板，缺少先进的数字化技术、产品 和 司(简称武汉昆仑公司)持续优化营商环境、提升服务质量，对下 辖黄家湖客服中心进行了全面升级，通过优化工作流程、服务设 施升级、目视化改造、员工教育培训等措施进行“软硬件”改造。 （2） 需求分析 ①进线渠道比较分散 大部分客户都是拨打服务热线进行咨询，也有通过微信公众号进行 在线咨询。 ②客户信息同步难 现有服务的用户基数比较大，客服人员调取进线用户数据 比较困难，无法及时掌握用户需求和痛点。

如《加州消费者隐私法》（CCPA）还有金融领域的《格雷姆-里奇=比利雷法》（GLBA）和健康领域的《健康保险流通和责 任法》（HIPPAA）等。美国至今没有一部保护数据产权方面的法律，即使是数据隐私的相关法规也相对分散，管理较为宽 松—只要不涉及公民隐私，企业通过政府开放平台、网络爬取、提供产品或服务中获得等各种方式得到的数据，都可以自由 使用和流通。 美国的数据基础设施探索实践 使用技术或方案 覆盖企业全部供应链、生产链、生态链 联邦学习是一种创新的机器学习框架。它是一种分布式机器学习方法，允许多个参与者在不共享原始数据的情况下共同 训练模型。这种方法在保护数据隐私的同时，利用多方数据进行模型训练，适用于数据孤岛场景，使企业能够在保护用户隐 私的同时，使用分散的数据源进行模型训练。在Google Cloud的架构中，联邦学习嵌入整个数据处理流程，与BigQuery和 EDC紧密配合。当服务提供商利用EDC访问BigQuery中的消费者数据时，联邦学习技术确保数据仅在本地进行计算，交换的 金融、医疗与工业领域落地： 政务领域支撑温州、北京等地数据共享与资产凭证； 金融领域通过“元件+隐私计算”实现银行风险评估， 企业提供脱敏经营数据即可生成信用评分； 医疗工业领域破解核心数据分散难题，支持新药研发与 智能制造，推动数据安全共享与产业融合。 突破方向 隐私保护计算技术应重点突破以下方向： 通信优化：参数压缩（剪枝/量化）与异步调度减 少传输量； 分层防御：DP+HE加密梯度，TEE硬件隔离，协议层

性成为重要课题，需要重塑现有的 HR 员工服务体系。此外， 集团还面临着大量的制度政策等文档（超过 10000 份）的使用 和学习成本高的问题，以及在面对大量 HR 重复问题咨询时需 要投入大量人力资源的挑战。由于服务分散，导致无法形成标 准化。此外，每次查阅战略类文档并总结关键信息都需要耗费 大量的人力和时间。 为了应对这些挑战，集团提出了以下核心需求：统一服务 入口，通过一个入口受理和解决集团内部各类问题；快速构建