广告客户资料：如何管理并保护您的商业秘密？

如何管理并保护您的商业秘密？

在如今竞争激烈的市场中，拥有商业秘密是企业成功的关键之一。这些秘密可能包括自有技术、客户列表、业务计划和营销策略等信息。因此，保护商业秘密已成为企业管理的要点之一。在这篇文章中，我们将从以下四个方面探讨如何管理并保护您的商业秘密。

1. 规范员工行为

管理并保护商业秘密的第一步就是规范员工行为。确定谁可以访问这些信息，以及如何访问这些信息非常重要。员工应该签署保密协议，明确禁止泄露商业秘密的行为，并且应该经过培训，以确保他们知道如何正确地管理这些信息。企业可以采用访问控制技术，例如密码、门禁卡和指纹扫描，限制员工访问商业秘密的时间和范围。另外，企业还可以使用监控技术，例如安装摄像头和员工电脑监控软件，以便检测员工是否存在泄露商业秘密的行为。在规范员工行为时，企业应该明确这些行为的后果，例如追究法律责任和失去工作等。

2. 加密商业秘密的存储和传输

加密是保护商业秘密的重要手段。对商业秘密的存储和传输进行加密，可以有效地防止黑客和恶意软件的攻击。企业可以使用数据加密技术，例如AES和RSA，对商业秘密进行加密。另外，企业还可以使用加密电子邮件、VPN和FTP等安全传输协议，保护商业秘密的传输过程。

3. 确保第三方合同

与第三方公司合作时，企业应该明确该公司的保密义务，并对透露商业秘密进行限制。企业可以在合同中包括保密条款，明确允许哪些数据可以透露，以及如何处理这些数据。在签署合同之前，企业应该对合作伙伴进行实地考察，了解其安全保护机制，并定期审查其执行情况。

4. 做好数据备份和紧急处理

在保护商业秘密时，数据备份和紧急处理也是非常重要的。企业应该定期备份所有商业秘密数据，以确保在数据丢失或损坏的情况下，可以尽快地恢复数据。此外，企业还应该确定紧急处理计划，在出现紧急情况时，迅速停止泄露和扩散商业秘密的行为。

总结归纳

保护商业秘密是企业管理的重要工作之一。从规范员工行为、加密商业秘密存储和传输、确保第三方合同、数据备份和紧急处理四个方面，企业可以有效地保护商业秘密。在保护商业秘密时，企业应该采用多种方法，确保企业信息安全。同时，企业还应该建立安全意识和保密文化，让员工形成正确的安全防范意识，最大程度地避免泄露商业秘密的行为。

问答话题

Q1：如何防止员工泄露商业秘密？
A1：企业可以采用以下方法防止员工泄露商业秘密：
1. 规范员工行为，签署保密协议，进行相关培训。
2. 使用访问控制技术，限制员工访问商业秘密的时间和范围。
3. 使用监控技术，例如安装摄像头和员工电脑监控软件，检测员工泄露行为。Q2：如何确保第三方保护商业秘密？
A2：企业可以采用以下方法确保第三方保护商业秘密：
1. 在合同中包括保密条款，明确允许哪些数据可以透露，以及如何处理这些数据。
2. 实地考察合作伙伴，并定期审查其执行情况。
3. 如果需要，签署保密协议，明确保密义务。

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4、引人入胜的故事

5、玩家在游戏中将成为一名管理者，你需要合理安排员工的工作，从而为公司创造更多价值。

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每(mei)經(jing)記(ji)者(zhe)：孫(sun)嘉(jia)夏(xia) 每经實(shi)習(xi)记者：黃(huang)海(hai) 每经編(bian)輯(ji)：董(dong)興(xing)生(sheng)

“這(zhe)個(ge)世(shi)界(jie)不(bu)存(cun)在(zai)魔(mo)術(shu)，不存在壹(yi)个大模型‘啪(pa)’得(de)一瞬(shun)間(jian)把(ba)所(suo)有(you)問(wen)題(ti)都(dou)解(jie)決(jue)了(le)。”

7月(yue)6日(ri)至(zhi)8日，2023世界人工智(zhi)能(neng)大會(hui)在上(shang)海舉(ju)辦(ban)。6日下(xia)午(wu)，数库科技创始人兼(jian)總(zong)裁(cai)沈鑫在大会現(xian)場(chang)接(jie)受(shou)了《每日经濟(ji)新(xin)聞(wen)》记者專(zhuan)訪(fang)。

沈鑫圖(tu)片(pian)來(lai)源(yuan)：企(qi)業(ye)供图

数库科技成(cheng)立(li)於(yu)2009年(nian)，是一家(jia)专註(zhu)產(chan)融(rong)数字(zi)化(hua)的数据科技公(gong)司(si)，主(zhu)要(yao)在金(jin)融及(ji)产业領(ling)域(yu)提(ti)供基(ji)于产业邏(luo)辑的智能数据产品(pin)與(yu)系(xi)統(tong)服(fu)務(wu)，幫(bang)助(zhu)金融機(ji)構(gou)、企业集(ji)團(tuan)、政(zheng)府(fu)部(bu)門(men)解决业务场景(jing)中(zhong)的数据和(he)系统需(xu)求(qiu)。

本(ben)次(ci)大会期(qi)间，数库科技將(jiang)發(fa)布(bu)融合(he)统一产品图譜(pu)體(ti)系与大模型的概(gai)念(nian)型产品“istari”。记者现场觀(guan)察(cha)到(dao)，用戶(hu)輸(shu)入(ru)问题後(hou)，istari可以(yi)将需求轉(zhuan)化成统一产品知(zhi)識(shi)图谱（UPG）相(xiang)關(guan)的查(zha)詢(xun)，並(bing)呈(cheng)现出(chu)相关的专业产业知识以及各(ge)个知识點(dian)之(zhi)间的关系。

据沈鑫介(jie)紹(shao)，目(mu)前(qian)，istari主要通(tong)過(guo)大模型来做(zuo)产业关系的推(tui)演(yan)。“以前我(wo)們(men)只(zhi)有單(dan)純(chun)的上下遊(you)关系，今(jin)天(tian)大模型可以通过各種(zhong)各樣(yang)的資(zi)訊(xun)，来反(fan)推除(chu)了产业关系之外(wai)潛(qian)在的经營(ying)聯(lian)系。”

在談(tan)及通用大模型是否(fou)会取(qu)代(dai)行(xing)业大模型時(shi)，沈鑫表(biao)示(shi)，通用大模型如(ru)果(guo)真的做到垂(chui)直(zhi)领域，经过很(hen)高級(ji)別(bie)的訓(xun)練(lian)之后，可以做得很好(hao)。“但(dan)是问题在于，能夠(gou)真正供大模型使用的高质量的数据是非常缺乏的……（做得好的）幾(ji)家肯(ken)定(ding)不会把数据貢(gong)獻(xian)給(gei)别人，所以（通用大模型取代行业大模型）其(qi)实是一个漫(man)長(chang)的过程(cheng)，沒(mei)有大家想(xiang)象(xiang)得那(na)麽(me)快(kuai)。

以下是部分(fen)问答(da)实錄(lu)：

NBD：对于當(dang)今市(shi)场而(er)言(yan)，产业鏈(lian)数据價(jia)值(zhi)体现在哪(na)裏(li)？

沈鑫：我们講(jiang)数据想要用好，必(bi)須(xu)要数数相連(lian)，要有连接逻辑，产业关系是唯(wei)一一个可以连接中國(guo)所有企业的关系。我跟(gen)妳(ni)之间哪怕(pa)没有金錢(qian)往(wang)来，有了金钱往来那叫(jiao)供應(ying)链，（但）直接和间接，兩(liang)个企业之间一定会有产业的傳(chuan)導(dao)路(lu)徑(jing)。

我们把产业数据網(wang)絡(luo)搭(da)起(qi)来以后，第(di)一，它(ta)本身(shen)是个数据集，你可以看(kan)到企业上下游的情(qing)況(kuang)，可以做企业定位(wei)，它可以单獨(du)当成一个数据集来用，同(tong)时它又(you)是一个数据编制(zhi)的核(he)心(xin)逻辑，我们可以把宏(hong)观行业的信(xin)息(xi)、公司相关的信息、某(mou)一个产品的产能价格(ge)等(deng)定到产品節(jie)点上。

本来是孤(gu)島(dao)式(shi)的数据现在有了逻辑，再(zai)去(qu)疊(die)加(jia)模型的时候(hou)，你会发现它的判(pan)斷(duan)就(jiu)更(geng)加精(jing)準(zhun)。所以我们主要是做数据融合和数据組(zu)裝(zhuang)。通过各种各样的大数据線(xian)索(suo)把这些(xie)数据融合起来建(jian)模，得出一个决策(ce)的結(jie)論(lun)，讓(rang)我们的客(ke)户能够在最(zui)佳(jia)的市场时机去切(qie)入这些企业，去授(shou)信也(ye)好，去服务也好，找(zhao)到企业生命(ming)周(zhou)期中最好的介入时间点。

图片来源：每经实习记者黄海攝(she)

NBD：公司过去这十(shi)年中遇(yu)到最大的難(nan)点是在哪？

沈鑫：其实难点很多(duo)，為(wei)什(shen)么讲数据行业实際(ji)上门檻(kan)比(bi)較(jiao)高，首(shou)先(xian)想做好数据融合，数据就要做到高度(du)的结构化和標(biao)准化，这件(jian)事(shi)情就有点像(xiang)石(shi)油(you)冶(ye)煉(lian)一样，怎(zen)么把粗(cu)的、顆(ke)粒(li)的数据變(bian)成更加结构化、更加精細(xi)的，我们叫“好料(liao)子(zi)”，这有个提炼的过程。

在过去的十多年，我们用很多的人工智能技术，通过工程化建設(she)打(da)造(zao)自(zi)己(ji)的数据工廠(chang)，这个数据工厂会把一些非标数据转換(huan)成高度结构化和标准化的数据。在開(kai)始的时候，机器(qi)生产数据肯定是不如人的，它需要很多年的積(ji)累(lei)，但今天它已(yi)经突(tu)破(po)了邊(bian)界，生产的精度已经超(chao)过人了。

我们相信的一点是，要用工业化的思(si)維(wei)来经营一家企业，我们不能回(hui)到勞(lao)動(dong)密(mi)集型老(lao)路上去。

NBD：如何(he)看待(dai)大模型的应用？

沈鑫：这个世界不存在魔术，不存在一个大模型“啪”得一瞬间把所有问题都解决了。它本身是一个效率工具，我们现在会把大模型的一些技术融入到数据生产端(duan)，進(jin)一步(bu)去提升(sheng)生产效率。这个实际上是我们看待大模型的一个点，就是不要为了技术而技术。

NBD：如何看待通用大模型和行业大模型之间的应用场景沖(chong)突？

沈鑫：如果通用大模型发展(zhan)到極(ji)致(zhi)的话，我覺(jiao)得也就不存在什么行业大模型，但这是一个非常漫长的过程。

能够真正供大模型使用的高质量数据是非常缺乏的。你看我们行业里，能把金融相关数据标准做到很高的公司，可能掰(bai)手(shou)指(zhi)頭(tou)都数得出来，而这几家肯定不会把数据贡献给别人。所以它其实是一个漫长的过程，没有大家想象得那么快。

另(ling)外一个点，很多的场景是不需要用到大模型的。可能在咨(zi)询服务類(lei)的场景中大模型有很大的用场，但是在金融这种对数据要求很嚴(yan)謹(jin)的行业內(nei)，大模型实际是没有意(yi)義(yi)的，因(yin)为回饋(kui)是相对比较模糊(hu)的。

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