随着各地数据保护立法的变化，各种操作系统及平台的技术演进，默认数据隐私被破坏的风暴正在发生，了解全球数据隐私保护法规及相应技术的变化将如何影响组织业务，成为永续经营的关键。事实上数据使用权限影响消费者对品牌的信任，消费者希望拥有隐私保护和个性化选项，他们会因此选择不同品牌，甚至在信任的平台和品牌间做出抉择。2022 年起谷歌将在浏览器上阻挡第三方 Cookie，包括已经采取相同行动的浏览器如 Safari 和 Firefox ，这一系列消息让营销行业陷入疯狂，营销人员、开发人员和研发专业人士不断思考如何为即将到来且不确定的未来做好准备。根据一项国际调研显示，基于隐私保护的消费者行为已经越来越多，有50%的互联网用户会定期从他们的设备中删除 Cookie，由此证明了 Cookie 已经不合效率的说法；若与使用广告拦截器及无痕浏览窗口等其他注重隐私保护的做法结合，使用避免在线追踪和定位的用户比例则上升到75%。尽管有33%的使用者表示“担心企业非法使用他们的个人信息”，如果企业提供需要付费的免费服务，却有40%的使用者乐意提供他们的个人信息作为交换；值得注意的是，虽然有31%的使用者愿意在网上保持匿名，却有27%的使用者对追踪他们睡眠、步行等活动的应用程序感到满意。这种隐私保护的矛盾现象有会越来越多的倾向，也就是使用者一方面担心在线追踪技术的骚扰，一方面又享受技术追踪所能提供的日常便利。
对于谷歌和苹果等大型平台公司而言，追踪个人信息的技术转变通常以隐私保护的名义进行，以搏取使用者的认可。尤其是推动以“隐私导向的产品设计”为核心概念，要求相关的系统、工具和程序，从设计开始就采用数据隐私保护的方法构建，以苹果在今年第二季推出的新应用程序为例，增加 iPhone 用户退出跨应用程序追踪的操作选项广受好评，结果证明只有大约 3% 的用户选择接受应用程序的追踪。目前受欢迎的联邦学习(FLoC)是另一个典型案例，以观察一群具有相同行为的使用者为目标，避免针对特定使用者，进而保护其隐私安全。目的是在保护数据安全及合法合规的基础上实现共同建模，进而提升人工智能学习的效果。联邦学习能够提供与第三方Cookie相似的讯号，且与第三方Cookie追踪相比，每一单位成本的花费，联邦学习可以获得至少95%的转换率。这一系列隐私导向的产品设计，在谷歌等平台的推波助澜下，期望在不提取使用者数据、保护隐私的前提下，让使用者仍然可以享受人工智能带来的崭新体验。
隐私保护的矛盾现象证实了隐私导向设计的未来。由于消费者已经习惯了第三方Cookie所提供的便捷性和个性化，用户借由能够参与更透明的数据交换机制，获得有益于他们的服务，最典型的是从用户需要付费的厂商获得免费内容（如某国际财经杂志的 10 篇免费文章）或使用更优化功能欣赏已订阅内容（如免费高清视频）。这些机制运作的关键前提是取得使用者的同意；也就是通过选择加入，数据成为用户可以控制的货币，进一步改善他们在互联网的浏览体验与价值。
事实上，对于跨平台和跨设备的用户提供一致的控制和选择权，并且在所有广告生态系统中，让各方利益者都忠实且负责任地尊重用户的选择及控制权，最终将可形成“可预测的隐私保护机制”，进而取得消费者完美的信任。因此绝对尊重用户的偏好，并确保他们的选择被可靠地了解及记录，通过广告供应链忠实传递，借由可审计的数据结构，识别同意参与数字体验及利益交换的用户，揭露任何恶意违规行为。如此形成完善的数据隐私保护问责制，一方面保证消费者选择及控制倾向被忠实地记录与传达，一方面确保消费者所信任的品牌展现合理实在的数据保护机制，进而为各方利益参与者提供公平互利的生态系统，如此我们可以有信心地预见，下一波数字经济创新浪潮已近在眼前！
