2020年1月13日-14日第十三届亚洲金融论坛(AFF 2020)在香港会议展览中心举行。星云Clustar携全新产品线PAI (Privacy Preserving AI) 亮相FintechHK初创专区。PAI是ㄧ款最新数据安全与隐私保护的AI算力解决方案，在不泄漏用户数据隐私的前提下，⽀持密态AI计算场景，实现数据在加密状态下进行AI模型训练与模型推理的全过程。
AFF 2020是亚洲极具影响力之金融盛事，汇聚了全球金融投资精英和商界翘楚，共同探讨亚洲市场的最新发展、趋势与机遇。其中，全新FintechHK初创专区让金融科技初创公司向论坛参与者展示其前沿技术和行业解决方案，应用领域涵盖了人工智能、大数据、区块链和网络安全等，包括星云Clustar在内的诸多科技企业共聚盛会。
香港特区长官林郑月娥出席AFF 2020
AFF 2020 现场
PAI聚焦数据隐私与安全
继欧盟GDPR后，美国加州消费者隐私法案（CCPA）也于今年1月1日生效，这无疑是宣告着全球数据安全保卫战再度升级。随着隐私政策的逐步完善，企业对于数据安全领域的重视程度日益增大，为了顺应这一趋势，星云Clustar推出高性能密态计算产品PAI，采用软硬件一体的方案，满足企业在数据安全、数据交换、数据共享建模及政府合规等需求。星云Clustar采用同态加密技术，使所有敏感数据在传输、分析、返回结果的全过程中都处于加密状态，第三方无法获得原始数据以及计算结果。
同时，PAI也在多方合作数据建模的关键一环上发力。多方合作数据建模涉及到的一个重要问题在于如何保障各方的数据隐私，近年来人工智能领域新兴的热门技术之一的联邦学习便是其破局之道，此技术能使多方企业在不泄漏数据的前提下进行联合建模，打破小数据和数据孤岛的困境，亦满足政府安全合规要求。然而，联邦学习对处理多方密态数据计算的算力提出巨大要求，纯软件⽅案在性能上已无法满足。星云Clustar自主研发的PAI密态计算加速卡，充分发挥硬件算力，最大化加速数据加密以及数据密态计算，解决联邦学习中涉及到海量密态数据计算的棘手问题。
AI算力解决方案PAI的展台(注：REDBIRD为星云Clustar的香港分公司，公司名称现已统一为星云Clustar)
PAI的实战沙盘：金融、医疗
涉及敏感数据的行业是PAI落地的绝佳场景。
在金融业中，用户数据敏感，多维且分布广泛，隐私保护、数据安全法规又相当严格，有明确的数据加密和计算需求。如信贷风控企业，为了更准确地构建信贷风控和逾期预期模型，往往需要将来自不同金融机构、用于描绘用户信用画像的多方数据源，在保护各家数据安全的前提下联合起来训练模型。
在医疗领域，不仅患者个人信息敏感，还有着结构化数据欠缺、病例数据量不足、病例报告质量不高和标准化难以实现等痛点，为了有效构建某一疾病预测模型，需要打通整个医疗体系，连结数据孤岛，通过多方数据融合，才能真正挖掘数据价值。PAI可以在不泄露患者隐私的前提下，让多方数据加密后，共同进行统计分析和AI模型训练，取得更精准的AI预测模型，协助医生提升诊断速度和准确度，为患者提供更优质的诊疗方案。
PAI还可以保障数据在云端的安全。对于一些有着数据上云需求的机构如基层医院，由于技术水平和设施规模有限，在疾病诊断的过程中，需要把诊疗数据上传到云端，进⾏上下级医院的联合诊断，或者通过调用云端的AI模型的服务接口进⾏辅助诊断，在调用AI服务的过程中，可能有加密的需求。在PAI的密态解决方案的支持下，都无需担心患者就诊数据的泄漏。
可适用企业除了上述需要多方数据协作的行业外，数据分散碎片化的行业、大数据交易所、算法交易平台、模型评测平台、SaaS服务提供商等都可通过PAI的助力实现数据安全合作的有效成果。
近年来，随着人工智能的进一步发展，联邦学习为解决企业数据孤岛和联合建模的作用也日益凸显，作为IEEE联邦学习标准制定工作组的企业成员之一，星云Clustar负责制定IEEE联邦学习底层系统架构标准，承担数据安全和平台加速等核心技术的制定工作，为联邦学习作出积极贡献。星云Clustar致力于打破数据屏障，为企业间提供数据安全和隐私保护的新一代算力方案，助力人工智能带来的红利落实到社会各行各业。
算力一直都是AI技术发展的关键。成⽴于2018年1⽉的星云Clustar，是全球领先的AI算⼒解决⽅案提供商，致⼒于将⾼性能⽹络、同态加密等创新性技术应⽤到⼈⼯智能及数据安全领域。星云Clustar 在北京、深圳和⾹港都设有产品和研发中⼼，⽬前团队规模50余⼈，其中80%以上为产品研发团队。
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