Mas maraming data, mas maganda. Gusto ng platform na kumolekta ng impormasyon ng user, gustong malaman ng mga pinansyal na institusyon ang mga ari-arian ng kanilang mga kliyente, at gustong makakuha ng higit pang data ang AI upang mapabuti ang kanilang kakayahan. Ngunit ngayon, maaaring kailangang baguhin ang ganitong pananaw. Mas maraming data ay nangangahulugan ng mas mataas na gastos sa pag-iimbak, mas malaking responsibilidad sa pagpapamahala, at mas malaking panganib ng paglabas. Lalo na para sa mga pinansyal na institusyon, ang pagkuha ng lahat ng data ng user ay hindi laging magandang bagay. Binanggit ni Vitalik sa Devcon Mumbai na dapat isaalang-alang ang data bilang toxic waste, at kung hindi kailangan, huwag itong kumolekta o iimbak. Kung ang isang negosyo ay maaaring makumpleto ang pag-verify ng kanilang mga transaksyon nang hindi nakakakuha ng lahat ng pribadong impormasyon ng user, mas mataas ba ang efficiency ng paggamit ng data? Ang zkTLS na sinusuri ni @primus_labs ay maaaring i-verify ang katotohanan ng data mula sa mga Web2 platform, at kasama ang zkVM, maaari itong gawing posible ang pagkalkula at pagpapatotoo ng aplikasyon batay sa data. Ibig sabihin nito, sa hinaharap, maaaring kailanganin lamang ng isang aplikasyong pinansyal na patunayan na sumasapat ang user sa isang partikular na kondisyon, nang hindi direktang makakakuha ng lahat ng impormasyon sa account ng user. Para sa user, mas kaunting pagpapakita ng pribadong impormasyon; para sa negosyo, may pagkakataon ding bawasan ang hindi kinakailangang burden sa pagpapamahala ng data. Siyempre, mayroon pa ring maraming praktikal na hamon: kung tama ba ang pinagmulan ng data, kung ligtas ba ang pahintulot, at kung sapat ba ang mababang gastos sa pag-verify—lahat ito ay kailangang patunayan sa totoong aplikasyon. Sa palagay ko, ang tunay na komersyal na halaga ng teknolohiya sa pribadong impormasyon ay hindi lamang ang pagprotekta sa user laban sa pagmamasid ng iba, kundi ang pagbibigay-daan sa mga negosyo na maglunsad ng kanilang mga operasyon nang mas kaunting paghawak sa sensitibong data. Kung maaaring gawin ni Primus na madaling i-integrate at gustong gamitin ng mga user ang ganitong kakayahan, hindi na ito isang simpleng tool sa pribadong impormasyon. Kundi isang bagong paraan ng paggamit ng data para sa susunod na henerasyon ng digital na pinansya at AI applications.