简介：由于安全多方计算可在数据不离开各自节点的前提下，完成多方协同分析、处理和结果发布的特性，适合以下应用场景：*部门的系统和商业机构都需要查询信息，同时也要防止数据被泄露。利用安全多方计算技术，可以实现数据的安全查询。
1.MPC适用场景
1.1.数据安全查询
*部门的系统中往往储存了大量的公民和企业经营数据，很多商业机构需要查询信息用作商业用途，但*不希望数据被泄露或被拷贝走，同时，有些场景下商业机构也不希望*知道其查询条件。利用安全多方计算技术，可以实现数据的安全查询。
数据安全查询的解决方案还可应用在商业竞争、数据合作等众多领域中。
1.2.联合数据分析
跨机构的合作以及跨国公司的经营运作等经常需要从多个数据源获取数据，拼凑成全量数据再进行分析，已有的数据分析算法可能导致隐私暴露和数据所有权的转移，应用安全多方计算技术可以使原始数据在无需归集与共享的情况下实现计算，保护目标数据持有方的隐私及资产安全。
2.MPC应用范围
不论是在全球范围内流动的资源、货物、资本、技术、人、数据或是观念，还是由于各种现实世界摩擦造成的冲突、监管和制约等等，都在影响着各方对于经济、文化、教育、医疗、公共管理等各行各业信息的判断和使用。
数据的流动和协同分析在各行业都有着极其重要的价值，也推生了众多的应用需求：
1、金融业
金融本身就是一个经营风险的行业，风控与征信是金融业管理风险的重要手段。传统数据分析模式面临的难题是，数据采集范围局限、平台上传数据积极性低、更新不及时、接入门槛高等问题。而MPC征信模式可支持的数据本地采集方式，弥补了传统征信数据老旧、风险评估状况滞后的缺陷，更能支持数据类型多样化的协同计算，将数据分析范围从金融信贷数据，扩展至医疗、保险、交通等行业的征信评价体系中，获得更为广泛的社会信用评价画像。
2、制造业
制造业的数字化改造已经为各类制造业企业带来了更精准、更先进的工艺，以及更优良的产品。而对行业整体供给数据、生产频度、维修情况等的综合分析，能为行业降本增效提供有力数据支撑，减少产能过剩之痛。制造业全球分布的特性，以及相对金融业较低的信息技术运用程度，使得数据的流通和共享存在一定阻力。MPC技术在制造业的运用，可以使数据互操作脱离国家边境线的限制，为全球制造供应链优化提供保障；通过对行业整体数据或市场需求情况的深度挖掘和多维护剖析，可以准确地配置全球生产体系，更加灵活地安排各地市场产品的投放，随时把握产业动向。
3、医疗业
医疗数据的敏感性使得医疗机构、保险、药企、医疗设备供应商之间难以实现低成本、高效的医疗信息数据交换和共享，进而导致行业内大量的数据资源没有得到有效使用和深度分析。MPC技术在医疗行业的应用，可以在相对封闭的医疗数据参与方间，建立起安全可信的数据交换网络，实现医疗数据价值的最大效用。
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