创略科技使用区块链技术结合AI,实现跨企业数据交换与洞察

来源:创略科技 时间: 2020-05-27

作者简介

区块链产品经理 王翊帆 Jude

负责创略科技APEX联邦学习产品设计和工程实现,对机器学习和区块链等前沿技术有深入的研究和洞察。

 

随着苹果2009年发布iPhone,智能手机掀起移动互联网革命,使得企业收集消费者数据变得容易,企业获得了海量的消费者数据,而这些消费者数据又能反哺企业的业务线,加速公司发展。

 

然而,当下流行的人工智能依赖于海量的消费者数据。一般而言,消费者数据越多,人工智能模型的性能越出色。

为此,行业进化出CDP这个概念产品来标准化,统一化企业内数据,以收集企业内更多的潜在价值数据。

 

然而,有些企业的业务严重依赖于第三方数据,或者说很多企业需要第三方数据以提升自己的AI模型性能,在这方面最为刚需的是从事互联网信贷业务的公司。

 

由于数据关乎企业的发展节奏,行业内数据滥用的现象数不胜数。

 

◇  2018年6月,Facebook向包括智能手机、平板电脑和其他设备制造商在内的商业伙伴提供了深入获取用户个人信息的渠道,让一些公司能够有效地获取用户的隐私设置。剑桥公司以此来操纵2015年美国大选。

 

◇  2019年9月,国内多家第三方数据公司被查。某金融数据公司非法获利超10亿!数据滥用乱象终将被监管终结,整个行业也将越来越规范。

 

◇  2018年5月25日,欧盟出台《通用数据保护条例》。

 

◇  2019年4月,央行发布了《中国人民银行2019年规章制定工作计划》中,其中就包括制定《个人金融信息(数据)保护试行办法》。

 

◇  2020年5月25日,《栗战书:个人信息保护法将制定》

 

为此,我们不由得思考,有什么方法可以在保护消费者数据的同时,又能使得企业间可以共享数据,以提升各自的AI模型性能。

 

我们整合了区块链,密码学和机器学习等技术,推出了APEX 联邦学习.

 

APEX 联邦学习开箱即用,傻瓜式操作,结合APEX NEXUS可以为用户提供仅营销人员即可,独立可基于私域数据构建营销场景CDP(客户数据中台),帮助企业营销人员在线索收集,潜客培育转化,老客留存,传播营销等。

 

在线索收集的重要阶段,搭配APEX 联邦学习,使用CDP的用户可以快速获知线索的相似特征,帮助企业迅速找到目标线索群体。

 

在潜客培育阶段,通过APEX 联邦学习,企业用户可以快速从极少的用户属性维度数据中,获取关于用户的更多维度的信息,并且迅速帮助企业判定,潜客是否是高价值和高意向的用户,避免了不安全和高法律风险的三方数据交易。

 

APEX 联邦学习基于密码学,区块链技术,可使多家企业去中心化的构建AI模型和服务,任何一家企业都无法获取或破解另外一家企业的数据,甚至可以保证数据的分布和上下界。

 

APEX 联邦学习的必要性

 

APEX 联邦学习与CDP,NEXUS形成互补,旨在打破企业间的数据孤岛,提升企业AI效能,以加速公司发展。

 

这里以两家公司为例,概述一下APEX 联邦学习建模过程:

 

有大型零售企业R和车企C:

 

车企C希望构建一个AI模型来预测一个消费者是否为潜在客户,车企C已经掌握了一些消费者的数据,比如消费者与企业客户经理的一些导购咨询数据,但是这些数据不足以直接构建一个性能出色的AI预测模型。

 

车企C在APEX 联邦学习 server中查询潜在的数据服务企业,车企C发现自身已有的消费者与零售企业R之间存在很多的交集客户。(由于采用了RSA  intersection,此过程双方企业只可知道哪些消费者是双方的交集客户,而其他客户的信息对方都一无所知)

这时由车企C发起APEX 联邦学习建模任务,零售企业R提供数据服务,在这个过程中,车企C提供给零售企业R的数据完全是经过同态加密后的聚合数据,整个过程完全去中心化,并且关键日志记录于区块链上。当建模完成后,车企C的预测任务需要零售企业R进行协助。在这个过程中,车企C提升了模型的性能。零售企业R为车企C提供了数据服务,此服务会向车企C收取一定的费用。而建模和预测中使用的消费者数据,消费者将会获得一定的消费优惠。当然,零售企业R提供预测服务,需要获得消费者授权。

 

由于APEX Technologies创略科技已经有了很多企业客户,现有客户可以直接转化为APEX 联邦学习的联盟成员,整个联盟的企业成员可以同时是数据需求方和数据提供方。当APEX 联邦学习生态进一步繁荣,ALF联盟可以进一步发展基于区块链的数字积分业务,以进一步提升联盟内的消费者忠诚度,使得APEX 联邦学习生态形成业务闭环。

 

APEX 联邦学习去除了第三方数据服务公司,去中心的降低企业获取外界数据的成本,这在一定程度上可以最大化消费者和企业利益。

 

数据需求企业也可以通过APEX 联邦学习的任务看板查看模型稳定性,投入产出比等重要信息,并设置后续营销行为,实时监控模型状态。

由于APEX 联邦学习的隐私安全性,相比于第三方大数据公司,APEX 联邦学习更加安全合规。面对政府的监管需求,可降低企业的经营风险。

 

APEX 联邦学习的数据隐私安全性,更容易获得消费者的信赖,并可提升企业的品牌形象与价值,这将有益于企业的长期发展。

 

对于企业而言,出于博弈策略,先加入APEX 联邦学习的企业往往具有先发优势,可以率先挖掘联盟内的数据价值。

 

 

APEX 联邦学习产品优势

 

 

APEX 联邦学习在多方面优于传统第三方数据公司

 

◇  基于密码学技术,APEX 联邦学习不泄露原始数据,甚至原始数据的分布,上下界都不会泄露

 

◇  APEX 联邦学习性能出色,相比于原始数据上合并直接建模,性能上无损

 

◇  APEX 联邦学习支持多种AI算法,加密算法并没有限制机器学习的自由度

 

◇  APEX 联邦学习借鉴区块链layer2层思想,链上记录必要log信息,防止企业作恶,相比于直接建模对企业更有约束力

 

◇  APEX 联邦学习以区块链为中枢,整个建模完全去中心化,任何主体无法获取或破解其他主体持有的数据。完全去除第三方中心服务,降低数据的获取成本。