人工智能浪潮席卷各行業(yè)，然而AI技術(shù)想要落地滲透，離不開(kāi)全面、足量的大數(shù)據(jù)用于機(jī)器學(xué)習(xí)與模型計(jì)算，這讓數(shù)據(jù)作為重要生產(chǎn)要素被提升到前所未有的地位。

一方面是AI技術(shù)應(yīng)用需要以大規(guī)模的“數(shù)據(jù)交換”為前提，另一方面，隨數(shù)據(jù)共享伴生的隱私泄露、數(shù)據(jù)濫用等問(wèn)題，讓數(shù)據(jù)方又不敢放開(kāi)手腳擁抱新技術(shù)。

2018年5月25日，號(hào)稱“史上最嚴(yán)”隱私保護(hù)法案的歐盟《通用數(shù)據(jù)保護(hù)條例》新規(guī)，在28個(gè)歐盟成員國(guó)統(tǒng)一實(shí)施生效。自此之后，從美國(guó)的《加利福尼亞州消費(fèi)者隱私法案》，到中國(guó)的《數(shù)據(jù)安全法》、《網(wǎng)絡(luò)安全法》、《個(gè)人信息保護(hù)法》，法律法條的嚴(yán)格規(guī)范，讓數(shù)據(jù)所有者被迫形成了一個(gè)個(gè)大數(shù)據(jù)孤島。

但新技術(shù)升級(jí)的大勢(shì)不可逆轉(zhuǎn)，對(duì)于政府、企業(yè)等對(duì)數(shù)據(jù)管理與隱私保護(hù)有著嚴(yán)格要求的組織機(jī)構(gòu)來(lái)說(shuō)，如果存在有安全可靠的數(shù)據(jù)分享解決方案，那能夠帶來(lái)的發(fā)展價(jià)值將是不可估量的。

例如，某行業(yè)協(xié)會(huì)希望統(tǒng)計(jì)該行業(yè)當(dāng)前的平均利潤(rùn)，用來(lái)幫助指導(dǎo)企業(yè)與行業(yè)良性發(fā)展，但頭部的數(shù)家企業(yè)雖然也想了解行業(yè)數(shù)據(jù)，卻又不想披露自家的利潤(rùn)情況，多方因此陷入了尷尬的處境。

“既要聯(lián)接多方數(shù)據(jù)，又要彼此互相保密”——面對(duì)如此困境，各方都在期待破局者的出現(xiàn)。

螞蟻提出共享智能讓數(shù)據(jù)共享不再畏首畏尾

為了解決這一難題，螞蟻提出了共享智能技術(shù)，希望能在多方參與且各數(shù)據(jù)提供方與平臺(tái)方互不信任的場(chǎng)景下，能夠聚合多方信息并保護(hù)參與方數(shù)據(jù)隱私，完成機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)分析。

類(lèi)似在前面舉例的計(jì)算行業(yè)平均利潤(rùn)困局中，螞蟻共享智能就是要幫助企業(yè)在看不見(jiàn)彼此數(shù)據(jù)的前提下完成一道“數(shù)學(xué)題”。

要實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，螞蟻結(jié)合了當(dāng)下主流的TEE（Trusted Execution Environment，可信執(zhí)行環(huán)境）與MPC（Multi-party Computation，多方安全計(jì)算）兩條數(shù)據(jù)共享技術(shù)路線，并結(jié)合螞蟻的自身業(yè)務(wù)場(chǎng)景特性，提供了聚焦于金融行業(yè)的應(yīng)用解決方案。

TEE：偏硬件的解決思路打造一個(gè)“保險(xiǎn)箱”

TEE的字面意思是可信執(zhí)行環(huán)境，核心概念為以第三方硬件為載體，數(shù)據(jù)在由硬件創(chuàng)建的可信執(zhí)行環(huán)境中進(jìn)行共享。

可以想象在云端有一個(gè)各方都信的過(guò)的“保險(xiǎn)箱”，大家把數(shù)據(jù)都密封好放進(jìn)去，再由統(tǒng)一的訓(xùn)練引擎在“保險(xiǎn)箱”里完成計(jì)算，用戶彼此都看不到“保險(xiǎn)箱”內(nèi)的情況，完全避免了隱私泄露的可能。

MPC：偏軟件的解決思路讓數(shù)據(jù)“改頭換面”

MPC更多涉及密碼學(xué)的方式方法，通過(guò)創(chuàng)建特定的算法達(dá)成一個(gè)多方安全協(xié)議，把數(shù)據(jù)做相應(yīng)的處理后再進(jìn)行計(jì)算。

與TEE思路不同的是，MPC解決方案的數(shù)據(jù)都是保存在本地并執(zhí)行任務(wù)的，讓用戶免去了上傳數(shù)據(jù)可能會(huì)外泄的顧慮。在實(shí)際訓(xùn)練過(guò)程中，多方各自在本地分別執(zhí)行一部分訓(xùn)練任務(wù)，在有數(shù)據(jù)交互需要的時(shí)候，訓(xùn)練中的雙方會(huì)通過(guò)多方安全協(xié)議進(jìn)行信息交換，確保不會(huì)泄露雙方各自的數(shù)據(jù)。

綜合“軟硬件”思路 螞蟻共享智能聚焦金融領(lǐng)域定制解決方案

實(shí)際上，無(wú)論是TEE的集中式解決方案，還是基于MPC的分布式解決方案，在不同的場(chǎng)景下，兩種思路各有優(yōu)劣。

目前，數(shù)據(jù)共享技術(shù)的落地都聚焦在對(duì)數(shù)據(jù)管控更為嚴(yán)格的金融領(lǐng)域，這也是螞蟻共享智能基于品牌業(yè)務(wù)積累所擅長(zhǎng)的方向所在。以螞蟻與江蘇銀行合作的項(xiàng)目為例，在共享智能技術(shù)的支持下，江蘇銀行在行業(yè)內(nèi)率先建立起了信貸聯(lián)合風(fēng)控機(jī)制，顯著提升了信貸防控的效果。

過(guò)去，對(duì)于申請(qǐng)貸款的用戶，銀行必須要先進(jìn)行貸款風(fēng)控，然而因?yàn)楦骷毅y行并未打通彼此的用戶數(shù)據(jù)，有時(shí)會(huì)出現(xiàn)同一用戶在不同銀行獲得不同審批結(jié)果的情況，可能會(huì)導(dǎo)致優(yōu)質(zhì)客戶流失、貸款不良率增加等各種問(wèn)題，降低了銀行的經(jīng)營(yíng)效率，也影響到銀行的盈利能力。

而基于新建立的聯(lián)合風(fēng)控機(jī)制，江蘇銀行可以參考各方的數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行更全面、更客觀的信貸評(píng)估與決策，既保護(hù)了自有用戶的數(shù)據(jù)和隱私，又提升了自身抗風(fēng)險(xiǎn)能力，銀行的經(jīng)營(yíng)效率和服務(wù)水平得到了顯著提升。

除江蘇銀行外，螞蟻共享智能還同樣幫助中和農(nóng)信大幅度提高了風(fēng)控能力，把原來(lái)傳統(tǒng)的線下模式，變成線上自動(dòng)過(guò)審模式，完成授信只需5分鐘，8個(gè)月累計(jì)放款31.9億，授信成功人數(shù)44萬(wàn)人，業(yè)務(wù)覆蓋20多個(gè)省區(qū)，300多縣城，10000多個(gè)鄉(xiāng)村。

數(shù)據(jù)安全共享讓各方互惠互利螞蟻共享智能持續(xù)助力打破禁錮

目前，數(shù)據(jù)共享下的機(jī)器學(xué)習(xí)仍然還有很多待突破的地方，而螞蟻共享智能并不拘泥于具體的技術(shù)思路，希望能夠結(jié)合各自的業(yè)務(wù)特點(diǎn)，提供多元化的產(chǎn)品和服務(wù)，滿足不同的實(shí)際需求，最終推動(dòng)大數(shù)據(jù)孤島的協(xié)同與聯(lián)接。

自2016年開(kāi)始啟動(dòng)共享智能研究至今，螞蟻共享智能成功整合了多種安全計(jì)算引擎，并支持多種機(jī)器學(xué)習(xí)算法以及各種數(shù)據(jù)預(yù)處理因子，并可以提供金融級(jí)的高效、穩(wěn)定、系統(tǒng)的大規(guī)模集群化支撐。

為了持續(xù)鞏固用戶對(duì)于共享智能技術(shù)的信任，在多家智能信貸機(jī)構(gòu)落地標(biāo)桿型業(yè)務(wù)場(chǎng)景外，螞蟻還在積極推薦建立共享智能的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)、聯(lián)盟標(biāo)準(zhǔn)、國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)以及IEEE、ITU-T等國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)。

未來(lái)，會(huì)有越來(lái)越多的企業(yè)與機(jī)構(gòu)利用AI技術(shù)謀求發(fā)展，并有意愿打破數(shù)據(jù)共享的禁錮，對(duì)此，螞蟻也在積極探索降低企業(yè)落地門(mén)檻的技術(shù)和方案，希望能夠有更多的企業(yè)參與進(jìn)來(lái)共建共享智能的開(kāi)放生態(tài)，共同解決業(yè)務(wù)痛點(diǎn)。最終，希望能夠在全行業(yè)打造一個(gè)完全互聯(lián)互通的共享智能數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)，讓公眾更好地享受普惠金融。