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综合“软硬件”解决方案 解读蚂蚁共享智能背后的技术原理

倩倩 来源:IT168 2020-07-25 10:09 次阅读

人工智能浪潮席卷各行业,然而AI技术想要落地渗透,离不开全面、足量的大数据用于机器学习与模型计算,这让数据作为重要生产要素被提升到前所未有的地位。

一方面是AI技术应用需要以大规模的“数据交换”为前提,另一方面,随数据共享伴生的隐私泄露、数据滥用等问题,让数据方又不敢放开手脚拥抱新技术。

2018年5月25日,号称“史上最严”隐私保护法案的欧盟《通用数据保护条例》新规,在28个欧盟成员国统一实施生效。自此之后,从美国的《加利福尼亚州消费者隐私法案》,到中国的《数据安全法》、《网络安全法》、《个人信息保护法》,法律法条的严格规范,让数据所有者被迫形成了一个个大数据孤岛。

但新技术升级的大势不可逆转,对于政府、企业等对数据管理与隐私保护有着严格要求的组织机构来说,如果存在有安全可靠的数据分享解决方案,那能够带来的发展价值将是不可估量的。

例如,某行业协会希望统计该行业当前的平均利润,用来帮助指导企业与行业良性发展,但头部的数家企业虽然也想了解行业数据,却又不想披露自家的利润情况,多方因此陷入了尴尬的处境。

“既要联接多方数据,又要彼此互相保密”——面对如此困境,各方都在期待破局者的出现。

蚂蚁提出共享智能让数据共享不再畏首畏尾

为了解决这一难题,蚂蚁提出了共享智能技术,希望能在多方参与且各数据提供方与平台方互不信任的场景下,能够聚合多方信息并保护参与方数据隐私,完成机器学习与数据分析。

类似在前面举例的计算行业平均利润困局中,蚂蚁共享智能就是要帮助企业在看不见彼此数据的前提下完成一道“数学题”。

要实现这一目标,蚂蚁结合了当下主流的TEE(Trusted Execution Environment,可信执行环境)与MPC(Multi-party Computation,多方安全计算)两条数据共享技术路线,并结合蚂蚁的自身业务场景特性,提供了聚焦于金融行业的应用解决方案。

TEE:偏硬件的解决思路打造一个“保险箱”

TEE的字面意思是可信执行环境,核心概念为以第三方硬件为载体,数据在由硬件创建的可信执行环境中进行共享。

可以想象在云端有一个各方都信的过的“保险箱”,大家把数据都密封好放进去,再由统一的训练引擎在“保险箱”里完成计算,用户彼此都看不到“保险箱”内的情况,完全避免了隐私泄露的可能。

MPC:偏软件的解决思路让数据“改头换面”

MPC更多涉及密码学的方式方法,通过创建特定的算法达成一个多方安全协议,把数据做相应的处理后再进行计算。

与TEE思路不同的是,MPC解决方案的数据都是保存在本地并执行任务的,让用户免去了上传数据可能会外泄的顾虑。在实际训练过程中,多方各自在本地分别执行一部分训练任务,在有数据交互需要的时候,训练中的双方会通过多方安全协议进行信息交换,确保不会泄露双方各自的数据。

综合“软硬件”思路 蚂蚁共享智能聚焦金融领域定制解决方案

实际上,无论是TEE的集中式解决方案,还是基于MPC的分布式解决方案,在不同的场景下,两种思路各有优劣。

目前,数据共享技术的落地都聚焦在对数据管控更为严格的金融领域,这也是蚂蚁共享智能基于品牌业务积累所擅长的方向所在。以蚂蚁与江苏银行合作的项目为例,在共享智能技术的支持下,江苏银行在行业内率先建立起了信贷联合风控机制,显著提升了信贷防控的效果。

过去,对于申请贷款的用户,银行必须要先进行贷款风控,然而因为各家银行并未打通彼此的用户数据,有时会出现同一用户在不同银行获得不同审批结果的情况,可能会导致优质客户流失、贷款不良率增加等各种问题,降低了银行的经营效率,也影响到银行的盈利能力。

而基于新建立的联合风控机制,江苏银行可以参考各方的数据来进行更全面、更客观的信贷评估与决策,既保护了自有用户的数据和隐私,又提升了自身抗风险能力,银行的经营效率和服务水平得到了显著提升。

除江苏银行外,蚂蚁共享智能还同样帮助中和农信大幅度提高了风控能力,把原来传统的线下模式,变成线上自动过审模式,完成授信只需5分钟,8个月累计放款31.9亿,授信成功人数44万人,业务覆盖20多个省区,300多县城,10000多个乡村。

数据安全共享让各方互惠互利蚂蚁共享智能持续助力打破禁锢

目前,数据共享下的机器学习仍然还有很多待突破的地方,而蚂蚁共享智能并不拘泥于具体的技术思路,希望能够结合各自的业务特点,提供多元化的产品和服务,满足不同的实际需求,最终推动大数据孤岛的协同与联接。

自2016年开始启动共享智能研究至今,蚂蚁共享智能成功整合了多种安全计算引擎,并支持多种机器学习算法以及各种数据预处理因子,并可以提供金融级的高效、稳定、系统的大规模集群化支撑。

为了持续巩固用户对于共享智能技术的信任,在多家智能信贷机构落地标杆型业务场景外,蚂蚁还在积极推荐建立共享智能的行业标准、联盟标准、国家标准以及IEEE、ITU-T等国际标准。

未来,会有越来越多的企业与机构利用AI技术谋求发展,并有意愿打破数据共享的禁锢,对此,蚂蚁也在积极探索降低企业落地门槛的技术和方案,希望能够有更多的企业参与进来共建共享智能的开放生态,共同解决业务痛点。最终,希望能够在全行业打造一个完全互联互通的共享智能数据网络,让公众更好地享受普惠金融。

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