人工智能浪潮席卷各行業，然而AI技術想要落地滲透，離不開全面、足量的大數據用于機器學習與模型計算，這讓數據作為重要生產要素被提升到前所未有的地位。

一方面是AI技術應用需要以大規模的“數據交換”為前提，另一方面，隨數據共享伴生的隱私泄露、數據濫用等問題，讓數據方又不敢放開手腳擁抱新技術。

2018年5月25日，號稱“史上最嚴”隱私保護法案的歐盟《通用數據保護條例》新規，在28個歐盟成員國統一實施生效。自此之后，從美國的《加利福尼亞州消費者隱私法案》，到中國的《數據安全法》、《網絡安全法》、《個人信息保護法》，法律法條的嚴格規范，讓數據所有者被迫形成了一個個大數據孤島。

但新技術升級的大勢不可逆轉，對于政府、企業等對數據管理與隱私保護有著嚴格要求的組織機構來說，如果存在有安全可靠的數據分享解決方案，那能夠帶來的發展價值將是不可估量的。

例如，某行業協會希望統計該行業當前的平均利潤，用來幫助指導企業與行業良性發展，但頭部的數家企業雖然也想了解行業數據，卻又不想披露自家的利潤情況，多方因此陷入了尷尬的處境。

“既要聯接多方數據，又要彼此互相保密”——面對如此困境，各方都在期待破局者的出現。

螞蟻提出共享智能讓數據共享不再畏首畏尾

為了解決這一難題，螞蟻提出了共享智能技術，希望能在多方參與且各數據提供方與平臺方互不信任的場景下，能夠聚合多方信息并保護參與方數據隱私，完成機器學習與數據分析。

類似在前面舉例的計算行業平均利潤困局中，螞蟻共享智能就是要幫助企業在看不見彼此數據的前提下完成一道“數學題”。

要實現這一目標，螞蟻結合了當下主流的TEE（Trusted Execution Environment，可信執行環境）與MPC（Multi-party Computation，多方安全計算）兩條數據共享技術路線，并結合螞蟻的自身業務場景特性，提供了聚焦于金融行業的應用解決方案。

TEE：偏硬件的解決思路打造一個“保險箱”

TEE的字面意思是可信執行環境，核心概念為以第三方硬件為載體，數據在由硬件創建的可信執行環境中進行共享。

可以想象在云端有一個各方都信的過的“保險箱”，大家把數據都密封好放進去，再由統一的訓練引擎在“保險箱”里完成計算，用戶彼此都看不到“保險箱”內的情況，完全避免了隱私泄露的可能。

MPC：偏軟件的解決思路讓數據“改頭換面”

MPC更多涉及密碼學的方式方法，通過創建特定的算法達成一個多方安全協議，把數據做相應的處理后再進行計算。

與TEE思路不同的是，MPC解決方案的數據都是保存在本地并執行任務的，讓用戶免去了上傳數據可能會外泄的顧慮。在實際訓練過程中，多方各自在本地分別執行一部分訓練任務，在有數據交互需要的時候，訓練中的雙方會通過多方安全協議進行信息交換，確保不會泄露雙方各自的數據。

綜合“軟硬件”思路 螞蟻共享智能聚焦金融領域定制解決方案

實際上，無論是TEE的集中式解決方案，還是基于MPC的分布式解決方案，在不同的場景下，兩種思路各有優劣。

目前，數據共享技術的落地都聚焦在對數據管控更為嚴格的金融領域，這也是螞蟻共享智能基于品牌業務積累所擅長的方向所在。以螞蟻與江蘇銀行合作的項目為例，在共享智能技術的支持下，江蘇銀行在行業內率先建立起了信貸聯合風控機制，顯著提升了信貸防控的效果。

過去，對于申請貸款的用戶，銀行必須要先進行貸款風控，然而因為各家銀行并未打通彼此的用戶數據，有時會出現同一用戶在不同銀行獲得不同審批結果的情況，可能會導致優質客戶流失、貸款不良率增加等各種問題，降低了銀行的經營效率，也影響到銀行的盈利能力。

而基于新建立的聯合風控機制，江蘇銀行可以參考各方的數據來進行更全面、更客觀的信貸評估與決策，既保護了自有用戶的數據和隱私，又提升了自身抗風險能力，銀行的經營效率和服務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信大幅度提高了風控能力，把原來傳統的線下模式，變成線上自動過審模式，完成授信只需5分鐘，8個月累計放款31.9億，授信成功人數44萬人，業務覆蓋20多個省區，300多縣城，10000多個鄉村。

數據安全共享讓各方互惠互利螞蟻共享智能持續助力打破禁錮

目前，數據共享下的機器學習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思路，希望能夠結合各自的業務特點，提供多元化的產品和服務，滿足不同的實際需求，最終推動大數據孤島的協同與聯接。

自2016年開始啟動共享智能研究至今，螞蟻共享智能成功整合了多種安全計算引擎，并支持多種機器學習算法以及各種數據預處理因子，并可以提供金融級的高效、穩定、系統的大規模集群化支撐。

為了持續鞏固用戶對于共享智能技術的信任，在多家智能信貸機構落地標桿型業務場景外，螞蟻還在積極推薦建立共享智能的行業標準、聯盟標準、國家標準以及IEEE、ITU-T等國際標準。

未來，會有越來越多的企業與機構利用AI技術謀求發展，并有意愿打破數據共享的禁錮，對此，螞蟻也在積極探索降低企業落地門檻的技術和方案，希望能夠有更多的企業參與進來共建共享智能的開放生態，共同解決業務痛點。最終，希望能夠在全行業打造一個完全互聯互通的共享智能數據網絡，讓公眾更好地享受普惠金融。