星云Clustar副總裁許振

6月9日，首屆 CTIS 2021消費者科技及創新展覽會在上海新國際博覽中心正式開幕。在鈦媒體聯合CTiS共同打造的“AI·創新數字生活主題論壇”上，星云Clustar副總裁許振進行了以“隱私計算構建AI基礎設施，釋放數據價值”為主題的分享。

機器學習是人工智能的一個細分領域，它是在海量數據的基礎上去挖掘數據的價值，如果我們抽象來看，它總結下來就是算法、算力和大數據共同工作的產物，它最革命性的東西就是能夠用算法和機器去代替人，去總結數據中的洞察。

“可是當我們面對產業時，我們發現數據并不大，大部分都是小數據，孤島，煙囪。我們在自己所擁有的這些數據上能夠做的挖掘，基本上已經達到了極致，我們再用更多的算法、更強大的算力，也只能去提升一兩個百分點，已經很難引起質變了?！痹S振說，“所以我們在許多場景中不得不需要引入外部新的數據，以對消費者進行畫像，預測和洞察消費者行為”。

由此就產生了一個矛盾，企業要提高自己人工智能的水平，必須引入外部數據，但引入外部數據又會受到數據保護法的限制，這一矛盾該如何解決成為了一個重要的問題。

而隱私計算就是回答這一問題的答案。許振介紹說，通過隱私計算技術，兩個機構進行聯合建模為需求方提供服務，但數據都依舊保持在本地，不用出數據庫。這就是隱私計算所解決的問題。

有機構曾預測，到2025年，有50%的企業都是隱私計算的用戶，不僅限于金融行業，還包括醫療、生物、政務、零售等行業，都會是隱私計算的潛在客戶。

“隱私計算這個賽道是剛剛起步，應用方興未艾?！痹S振說，“星云Clustar會堅持在隱私計算領域貢獻自己的科技力量?！?/p>

以下為許振演講實錄：

感謝主辦方的邀請，我是來自星云Clustar的許振。今天我所講的話題可能距離消費者端有點遠，它更加貼近產業端。

我今天所演講的話題，分享的內容主要是有兩個關鍵詞：一個是隱私計算，另一個則是基礎設施。

機器學習是人工智能的一個細分領域，它是在海量數據的基礎上去挖掘數據的價值，如果我們抽象來看，它總結下來就是算法、算力和大數據共同工作的產物，它最革命性的東西就是能夠用算法和機器去代替人，去總結數據中的洞察，這是它最大的突破。

最近幾年為什么機器學習這么火，也是因為五六年之前，谷歌的AlphaGo，還有李飛飛的貓，這兩個事件推進了深度學習，還有其他比較高效的算法，這些算法使得我們可以將數據的挖掘交由機器，這才進一步導致了后面行業的爆發。包括自動語音識別，視覺識別技術，大部分也都是用機器學習和深度學習去實現。抽象來說，就是讓機器在算法的驅動下，在數據中去尋找規律。

可是當我們面對產業時，我們發現數據并不大，大部分都是小數據，孤島，煙囪。我們在自己所擁有的這些數據上能夠做的挖掘，基本上已經達到了極致，我們再用更多的算法、更強大的算力，也只能去提升一兩個百分點，已經很難引起質變了。所以我們在許多場景中不得不需要引入外部新的數據，以對消費者進行畫像，預測和洞察消費者行為。

舉個例子，在金融行業，我們要對消費者信用等級進行評估，這個評估僅僅依靠金融行業內部、銀行內部的數據是不夠的，因為銀行內部可能只有消費者自己提交的家庭住址、學歷、收入水平，并沒有他的消費習慣、互聯網記錄。如果加入這些數據，銀行對去申請貸款的消費者的洞察會更加全面，銀行風控能力會更強。

但這涉及到了隱私問題，用消費者的數據去建立機器學習模型的過程中，是不是會侵犯隱私？

在歐洲和美國，對于隱私的保護是非常嚴厲的，比如CCPA和GDPR，他們很嚴苛，收集個人隱私數據的公司不能將這些數據共享出去，一旦發現隱私泄露，罰款額度是非常高的，大約占這個公司整體營業收入的2%，谷歌、Facebook都被罰過。

而在中國，個人隱私保護法也馬上就要上線了，去年《民法典》也已經明確規定了：隱私數據，特別是消費者的隱私數據，是不能外泄的。

由此就產生了一個矛盾，企業要提高自己人工智能的水平，必須引入外部數據，但引入外部數據又會受到數據保護法的限制，這一矛盾該如何解決成為了一個重要的問題。

其實，隱私計算就是能讓企業在引入外部數據時，保護消費者隱私的一種方法。

以前做法很簡單。比如互聯網機構和銀行做聯合建模，利用消費行為評估信用等級，互聯網公司就把數據拷到數據中心，這會導致數據的泄露，這是一種踏過紅線的、打擦邊球的做法。

第二種是數據脫敏，把關鍵字符，比如身份證號、手機號、家庭住址等等，做一些分析，然后再去做機器學習的模型，去探尋規律，這種方法的最后結果是不保真的。

而隱私計算是一種數據不用出本地的解決方案。比如兩個機構可以通過聯合建模的方法，在數據保持在本地的前提下，建出一個模型來為需求方做服務。這就衍生了一個非常好的商業優勢，就是它保護了數據的所有權，使數據的所有權和使用權相分離。

以前如果要做一個數據的模型，我們需要把數據拷出去，而隨著數據拷貝，這個數據的所有權也就喪失了。隱私計算是數據不出域的，也就是說你可以使用數據，但見不到數據，所以它保證了數據的所有權和使用權的隔離，這使得我們可以去激發整個市場數據。

我們國家一直強調要讓數據成為生產要素。既然是生產要素，就是商品，就要定價流通，所以隱私計算的衍生品就是讓數據可以變成商品，成為可流通的、有價值、可定價的東西。所以這是隱私計算的副產品，也是它未來可能對這個行業帶來的最大的創新源泉。

說到隱私計算，內部還有細分，有三大門派。“華山派”就是指的比較早的可信計算、安全屋，比較流行的像英特爾和阿里螞蟻的TEE，這種技術可以保證安全可信的計算環境；第二個叫“少林派”，指的是多方安全計算，它的做法就是用秘密分享，不經意傳輸，混淆電路等算法，保證你的數據既能使用又安全；第三個“武當派”，就是聯邦學習，聯邦學習是最近比較火的話題，就是在多個分布式的節點，使數據能夠進行交互，最后不僅能訓練出一個模型來，還能保證數據的隱私和安全性。從三個不同技術的對比可以看出來，聯邦學習是最能保證數據的隱私，又能保證效果的一個方法。

現在的隱私計算在金融行業還是非?；鸨?。第一，金融行業對外部數據的依賴程度很大，因為金融行業本身就比較閉塞，能夠收集到的客戶數據非常少，風險控制對于銀行來講是一個非常重要的部門，它要提高風險控制能力，降低壞賬率，提高業務水平，所以隱私計算在金融行業是非常重要的。

其次，在一些其他的消費者隱私數據比較敏感的地方，比如醫療、政府等等大數據領域，甚至后邊可以擴散到小微企業、產業鏈金融、還有工業，對個人數據價值的保護，還有數據資產的界定，隱私計算都是非常好的一種解決方案。現在我們正處于一個技術的啟動期，大概在2019年的時候，各種技術已經基本成熟了，2020年有些產業開始做一些試點和試用（POC），還有一些點到點的打通。而到了2021年，這個產業就逐漸開始爆發。

舉幾個例子，隱私計算在金融的幾個細分領域應用范圍也是比較廣的，主要是反洗錢、聯合定價、聯合信貸風控，還有客戶價值的營銷篩選模型，在這些領域中隱私計算都已經有落地案例了。

隱私計算的口號就是打破數據孤島。

數據孤島分為內部孤島和外部孤島。一個大型的集團，比如像長安這種汽車集團，它下面有很多分公司，比如有保險公司、金融公司、汽車公司、車聯網公司，這些公司有各種各樣的數據，如果長安集團想做數據打通，它是不能把數據拷在一起的，如果拷在一起就違反了《數據安全法》，就出域了。

另外一個，機構和機構之間的數據打通，比如要反洗錢，上海某個銀行要和銀聯進行數據打通，銀聯的數據不能出來，銀行的數據也不能出去，這種情況下就需要機構和機構之間的數據打通。

除了金融行業，還有其他行業，比如樣本數據的共享，我們知道CV樣本是很難獲取的，因為有時候我們去檢測缺陷，缺陷并不容易出現，一旦出現，我們即便是標注好了，它的數據樣本依然是不夠的，所以如果我們大量的人都參與這個行業，去標注自己的樣本，樣本又能共享，變成一個樣本池。同時，這個樣本又只屬于我自己，你用我的樣本，但不會擁有這個樣本，這時候又生成了一個產業，對于CV數據的共享，隱私計算也能發揮非常大的作用。

這是金融行業幾個比較典型的案例，包括增強風控能力，合規，還有小微企業的貸款幾個方面。舉個小例子，現在我們都講供應鏈金融，想給小微企業貸款，很難，特別是它的信用貸，它沒有辦法證明自己的還款能力。什么能證明？發票，稅務局有它的開票記錄，有它的一切經營記錄，這些經營記錄可以作為它信貸風控的依據。但是這些數據在哪里，可能是在阿里，它可能是阿里上的小微企業，有它的交易流水記錄，也可能在稅務局，這個數據就在三個方面。用聯邦學習的技術，進行數據打通，增加小微企業畫像的完整度，銀行就可以給小微企業做一個非?？陀^的信用評分，再給它一個授信額度，小微企業就得到了企業資金的滿足。

星云Clustar在這里邊做什么呢？

隱私計算是機器學習的一個分支，機器學習是人工智能的一個分支，所有的行業都在用人工智能的技術去解決它的問題，星云Clustar想做的事情就是用隱私計算去為企業提供一個全棧的解決方案，這包括從算力層到計算框架層，再到最上層的數據。隱私計算就意味著數據是要打通的，要有外部數據輸入才能完成一個完整的流程和場景，星云Clustar在這三個方面都是給客戶提供一站式的解決方案，只要有了這三個東西，客戶落地一個隱私計算或者聯邦學習的業務場景是非常快的。

星云Clustar是秉承開源的，現在聯邦學習最大的開源社區叫FATE，星云在里邊主要做算力加速，還有大規模集群式的管理，我們在持續為FATE社區進行貢獻。還有包括聯邦學習的產業委員會，星云Clustar也在里面起到了非常大的推動作用。

有一個機構曾做了一個預測，到2025年的時候，有50%的企業都是隱私計算的用戶，所以我們可以想像一下，我們在做一些業務決策的時候，要做BI，要做各種數據的匯總，CRM、ERP，那都是內部的數據，引入外部數據意味著比你自己在數據上去做各種升維降維、衍生變量，效率更高。所以除了剛才我們提到的金融行業，還有醫療、生物、政務、零售等行業，都會是隱私計算的潛在客戶。

所以隱私計算這個賽道是剛剛起步，而且應用方興未艾，星云Clustar將會堅持在隱私計算領域貢獻自己的科技力量。

我的介紹到這里，謝謝。

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