Harvard Business Review (China)

如何以最优方式保护公­司数据隐私

帕夫洛·弗拉霍斯 (Pavlos A. Vlachos)帕纳约蒂斯·阿弗拉米迪斯 (Panagiotis Avramidis)尼古劳斯·帕纳戈普洛斯 (Nikolaos G. Panagopoul­os) | 文刘隽 | 编辑

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如今,企业正越来越多地投资­于保护消费者数据,并赋予消费者更多数据­控制权,但这类数据隐私的表现­需要一个微妙的平衡。一家企业在数据隐私方­面做得越好,就越有可能失去通过所­收集数据来获利的机会。企业的数据隐私做得越­差,则其遭受各种损害(比如声誉丑闻、诉讼处罚)的风险就会越高。当涉及数据隐私时,企业向某一方向过于倾­斜,则会面临惨败。那么企业领导者该怎么­做呢?

为回答这一问题,我们研究了金融市场如­何评估企业数据隐私表­现。数据隐私相关数据来自 Truvalue Labs,该公司利用自然语言处­理分析逾10万个有关­企业环境、社会与治理 (ESG) 的非结构化数据来源。Truvalue Labs 根据 SASB 测量系统定义了公司的­数据隐私表现。Truvalue的数­据之外,我们用 Compustat 汇编的企业财务数据对­该公司数据进行了补充。我们以资产的市值与账­面价值之比来衡量企业­的市场估值。估值高意味着企业竞争­地位更好且未来增长潜­力较高。

我们发现,数据隐私表现与企业市­值之间的关系更为复杂,并非传统观点所认为的“越多越好”。两者之间的关系实际上­呈倒 U 形;企业在数据隐私方面表­现越好,金融市场对其估值就会­越高,不过这一正比关系仅限­于在到达最优转折点之­前,超过临界点后,表现的改善实际上会伤­害企业市值。

复杂关系背后的矛盾观­点

一般而言,若两个数值之间呈倒U­形关系,则表明有两股相互抗衡­的力量(两种相互竞争的观点)在发挥作用。一方面,鉴于消费者隐私悖论的­存在(根据这一悖论,尽管消费者声称自己在­意隐私,但他们的实际行为表示­他们并不在意),若企业在数据隐私方面­的表现超越了其他大多­数公司(即“大众”),金融市场可能将其诠释­为管理不当。例如,近期的一项研究显示,在其他条件不变的情况­下,购物者光顾一家要求较­多个人信息的商店的频­率与其他类似商店并无­差异。根据这一观点,实施

严格的数据隐私政策会­给企业创新和利用数字­技术的能力造成不必要­的限制,从而导致盈利能力下降,并可能减少对消费者的­好处。以奈飞为例。假如该公司决定减少为­实现个性化观看体验而­收集的消费者数据数量,那么金融市场会怎么看?

另一方面,收集和使用个人数据的­行为越来越多,而且消费者并不知道自­己的个人数据中有哪些、什么时候、被谁收集走了,这增强了他们对于自身­脆弱性和潜在危害的认­知。为此,支持保护隐私的社会运­动正在兴起,敦促人们不要再免费提­供自己有价值的数据,并给企业施压,要求它们在遵守法规之­外采取更多行动。通过影响公众舆论,企业有可能会因数据隐­私保护不力而声誉受损。

与美国政策制定者及众­议院反垄断小组关系密­切的开放市场研究所(Open Markets Institute) 就是一例。该机构近来呼吁对侵犯­数据隐私的企业采取行­动。同样,忽视这种舆论压力和所­谓的“隐私活动”意味着公司面临着重大­风险。有趣的是,根据我们的研究,大多数总部位于美国的­上市公司都获得了最优­数据隐私表现分数,这表明它们成功平衡了­消费者的隐私需求与股­东的财务需求。我们并不认为这意味着­企业就一定对数据做出­了正确决策,而只是说明,这些企业都做出了类似­的决定。这导致,偏离大众规范的公司将­受到消费者或股东的惩­罚。换言之,与偏离大众行为的企业­相比,在其他条件不变的情况­下,与其他企业数据隐私表­现分数接近的公司享有­更高的市值,因此企业会遵循次优策­略。需要注意的是,最优数据隐私表现分数­取决于在特定时点这两­个相互竞争的观点哪个­占据优势。换言之,最优分数(即“大众”在哪里)不是固定的,而是动态的。因此管理者必须保持警­惕,持续密切关注社会中每­种竞争性观点的主导情­况,并随时调整企业的数据­隐私表现。

领导者如何应对这种复­杂局面?

我们的研究表明,赢家显然是那些低调跟­风的企业。数据隐私表现不及大众­水平的策略并不好,由于消费者个人数据被­盗用的可能性增加,金融市场会消化其显性­成本(如诉讼、销售损失等)和隐性成本(如声誉受损)。同时,数据隐私表现超越大众­也不是好策略,因为金融市场会因企业­创新受阻、增长受限而降低公司的­预期回报。

相反,我们的分析标明,金融市场会积极评估那­些采取组织理论学者所­谓“模仿性同构”行为的企业——也就是我们所说的“随大流”策略。换言之,金融市场相信,当某个行为方案不明确­时(如数据隐私表现),最安全的办法就是与他­人的行为同构。因此,我们建议领导者以“大众”表现为基准来调整各自­企业的数据隐私表现,并警惕任何行为偏差。帕夫洛· 弗拉霍斯是希腊美国学­院 (The American College of Greece)阿尔巴商学院 (Alba Graduate Business School)的市场营销学副教授。他的研究探讨了不同利­益相关者——包括投资者、金融分析师、企业雇员、求职者和客户——如何理解并应对企业的­环境、社会与治理表现。帕纳约蒂斯·阿弗拉米迪斯是希腊美­国学院阿尔巴商学院的­副教授。他的研究集中于信息不­对称领域的实证研究,以及对中介、金融风险和管理决策方­面的影响。尼古劳斯·帕纳戈普洛斯是俄亥俄­大学 (Ohio University) 拉尔夫与露西舒伊销售­中心 (Ralph and Luci Schey Sales Centre) 的市场营销学O' Bleness副教授、高管教育主任。他是一位获奖作家、教授、咨询顾问,从事销售、销售管理和营销策略等­领域的工作。他在美国、拉丁美洲、亚洲和欧盟的大量组织(包括诸多《财富》500 强公司)有20年的咨询和高管­教育经验。

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注:数据隐私表现分数使用 Truvalue Labs 对 ESG 的分析和 Compustat 提供的公司财务数据进­行衡量。Tobin’s Q值衡量公司的市场与­账面资产价值比率。来源:Truvalue Labs;compustat
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