在近年来对隐私计算技术的探索过程中，阿里巴巴内部也在积极促进业务数据安全流通，并沉淀下了丰富的实践案例。
2020年4月，《意见》将数据列为五大生产要素之一，2021年出台《数据安全法》和《个人信息保护法》。
一方面是明确数据的经济主体地位及加大开放，而另一方面是推进各种立法及监管，看似矛盾的背后其实有非常强的指向性：
· 数据需流通整合，才能对社会及各商业主体产生更大经济价值
· 传统的直接明文或简单加密分享已行不通，需要应用新技术
· 数据流通共享需要被有效监管，满足最小化合理必要且安全措施得当
这必然催生对数据在计算过程中的安全保护成为新命题，隐私计算技术因此成为了数据价值安全释放的关键突破口。
12月16日，《阿里巴巴隐私计算应用纷享会》(内部分享）在阿里巴巴总部西溪园区成功举办，超1000位集团员工在线收看了本次活动直播。
作为阿里巴巴集团内部首场隐私计算应用分享论坛，本次活动邀请到了来自CTO线数据安全生产平台负责人宗超、法务&合规线国内数据合规工作负责人清络、CRO线数据安全研发团队负责人僧辩，以及来自大淘宝用户发展与运营中心、达摩院智能计算实验室、瓴羊等部门的众多专家学者，一同探讨了隐私计算与数据流通话题，深度聚焦隐私计算应用的现状、难点、发展方向等问题，分享了丰富的实践经验与最新研究成果。
01- 数据流通与隐私计算布局
面对数据流通所遭遇的多种挑战，包括监管要求、信任缺失等问题。宗超表示需从产品、技术、策略及业务等方面进行优化管理，从而在集团内部共建起更强大的流通能力。在技术维度，持续深入隐私计算等数据安全技术的研究，建立行业影响力，增强需求方对瓴羊隐私计算的信任；通过产品能力，做好用户、监管、技术的桥梁，将安全合规问题转化为确定的商业业务问题。
基于隐私计算主题，特邀嘉宾分享了如何在法务合规环节拓展和部署隐私计算技术；数据安全相关的技术研究应用；阿里巴巴流通中心如何通过可信数据空间，构建起新一代数据流通体系；国内外标准现状及重点标准解读化；联邦设定下图数据相关的机器学习应用，以及隐私计算产品开源项目等一系列精彩内容。
02-金融行业营销场景用例
围绕电商平台年度活跃消费者，以及高价值客群，通过隐私计算技术，可以帮助金融客户实现丰富的营销活动落地。
例如在电商平台多链路营销场景，植入多样化营销活动设计，帮助银行客户持续曝光强化品牌，同时使用银行卡满减权益等方式回馈用户，促使订单量和成交额的大幅提升。
针对银行和电商平台的交集客群，采用不同手段的精细化运营，进行针对性新客激活及沉睡客户召回，帮助品牌主提升用户活跃度……
02- 汽车行业线索评级用例
摆在车企面前的增长主要有两个方向：一个是新客挖掘，一个是老客增换购。无论针对何种客群开展数字化营销，必然要基于数据资产来刻画消费者需求。
因此，车企需要寻找一条合法合规路径，联合第三方伙伴，借助数据流通能力来优化营销效果。
不同客户、不同场景对数据交付模式、数据响应性能上都有不同程度要求，因此需要更多灵活的安全交互方案适配客户需求。
通过隐私计算的联邦学习能力，在确保数据安全合规的前提下，利用内外部数据联合多方建模、训练、模型调优，识别目标用户特质，进而对特定目标客群进行运营，从而给出后链路用户运营建议，帮助车企持续挖掘销售机会。
04-瓴羊隐私计算产品进展
隐私计算的安全性依赖密码学与隐私保护技术，这些技术往往涉及较为复杂的密码学、概率统计等原理。如何证明隐私计算产品的实现原理遵从所声明的隐私计算技术，如何证明产品背后的团队具备行业领先的研究和落地能力，是隐私计算产品得到客户认可的重要方向。
瓴羊隐私计算起源于阿里数据中台，研发团队从学术研究出发，在阿里巴巴GitHub学术仓库开源其隐私计算底层库mpc4j（github.com/alibaba-edu/mpc4j）。mpc4j涵盖了产研团队在信息安全、数据库领域顶级会议论文的代码实现，是目前仅有的3项入选隐私计算联盟开源工作组的开源项目。
mpc4j涵盖了瓴羊隐私计算底层算法的原理和参考实现，客户可依托mpc4j构建自己的单机版本隐私计算产品，并与瓴羊隐私计算对接。瓴羊隐私计算产品架构（数据链路图）：
目前，瓴羊隐私计算已在众多行业中落地了丰富的应用场景，例如：
银行-风控策略优化
安全合规地使用三方数据进行联合风控，通过多维数据刻画用户，优化风控策略，识别欺诈客户。
零售-品牌精细运营
品牌方通过联动多平台的数据，在保护个体隐私及数据安全的前提下构建品牌数智化运营能力，优化人货场地配置，拉动业务增长。
政务—跨部门合作
帮助实现政府各部门数据的互联互通，通过数据可用不可见的隐私计算能力，提升一体化大数据平台对公共数据开放的支撑能力，赋能各行各业。
媒体-投放管理
采用MLP联邦学习框架+差分隐私，对广告主与媒体双方的数据资产进行保护，通过联合建模和预测，以及投放后联合效果分析，挖掘出匹配的目标群体，获得1+1>2的营销成果。
隐私计算并不属于一种新的技术，只是最近几年随着从GDPR到中国的各项法律的实施，大家对隐私保护及对数据价值的的意识加强，隐私计算得到了极大的使用和推动发展。
相信在数据要素生产力、数字经济的政策引领下，隐私计算技术能够为数据安全流通保驾护航，帮助千行百业的企业充分释放数据的商业价值。
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瓴羊是一家专注企业数智服务的DaaS公司，由阿里巴巴集团数据中台、业务中台、客服系统、供应链服务等多个部门融合升级而来，沉淀了阿里十年来数字化实践的经验与能力，是“阿里巴巴最佳实践”完整、系统、产品化的全面对外输出。
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