Три пути для бизнеса в работе с большими данными и ИИ
На форуме «Цифровые решения» заместитель руководителя направления Т1 ИИ Сергей Карпович представил три сценария, которые позволят компаниям безопасно работать с big data и искусственным интеллектом.
По словам эксперта, рынок технологий конфиденциальных вычислений переживает взрывной рост. Если несколько лет назад его объем в России исчислялся миллиардами рублей, то к 2030 году он может достичь 100 млрд. Глобальная динамика ещё ярче — плюс 25% ежегодно. Этот тренд движим ужесточающимся регулированием и фундаментальным сдвигом в сознании бизнеса: компании больше не готовы безоговорочно передавать свои данные для анализа, опасаясь утечек и потери контроля.
«Однако переход на новые стандарты приватности сопряжен с высокими барьерами. Развертывание собственных серверных комплексов может обойтись в 15–20 миллионов рублей, а их эксплуатация потребует высококвалифицированной команды. Для многих, особенно для представителей МСП, это серьезное препятствие», — отметил Карпович.
В этой ситуации, считает эксперт, у компаний есть три стратегических пути.
Первый путь — доверенные среды. Речь идет о специализированных облачных или локальных решениях, где данные шифруются и обрабатываются таким образом, что даже оператор инфраструктуры не имеет к ним прямого доступа. Это позволяет использовать внешние вычислительные мощности, не рискуя конфиденциальностью.
Второй путь — объединение усилий. Технология безопасных совместных вычислений (Secure Multi-Party Computation, SMPC) позволяет нескольким организациям — например, банкам — совместно обучать ИИ-модель, скажем, для оценки рисков, не раскрывая друг другу исходные данные клиентов. Каждая сторона работает только со своим зашифрованным фрагментом, а итоговый результат становится доступен всем участникам консорциума.
Третий, футуристичный путь — шифрование, которое не мешает вычислениям. Гомоморфное шифрование — технология, позволяющая производить математические операции прямо с зашифрованными данными, получая на выходе тоже зашифрованный результат. Хотя метод пока требует огромных вычислительных ресурсов и далек от массового применения, пилотные проекты, например в системах электронного голосования, уже доказывают его потенциал.
ИТ-холдинг Т1, как отметил Карпович, не только анализирует тренды, но и предлагает конкретные решения. Так, программно-аппаратный комплекс «Эвирис» создан для безопасного объединения данных из разных источников в едином доверенном пространстве для разработки ИИ-моделей. Процесс полностью автоматизирован, что исключает «человеческий фактор» и гарантирует соответствие регуляторным нормам. Дополнительные сервисы холдинга позволяют применять эти модели в реальном времени для скоринга или мониторинга транзакций, а также визуализировать результаты.
«Уже в ближайшие два года конфиденциальные вычисления станут одной из ключевых технологий, формирующих новый цифровой уклад, — уверен Сергей Карпович. — Эти три подхода не конкурируют, а дополняют друг друга. Задача бизнеса — адекватно оценить свои потребности и выбрать оптимальную комбинацию инструментов для максимально безопасного и эффективного использования своих данных».