Сюжет
logo-clientсовместный проект
К главной

Юлия Гонтарь: «Цифровизация и конфиденциальные вычисления идут рука об руку»

Цифровизация бизнеса привела к тому, что количество данных увеличилось, а их ценность резко выросла. Чтобы извлечь максимальную пользу, компании стремятся обрабатывать данные совместно с партнерами. О том, как в этом помогают технологии конфиденциальной обработки данных, мы поговорили с директором по работе с ключевыми клиентами Intel Юлией Гонтарь.

Юлия Гонтарь
директор по работе с ключевыми клиентами Intel
Юлия, что сейчас изменилось в том, как бизнес работает с данными?

Компании стали более зрелыми в этом отношении. Еще несколько лет назад работу с данными отдавали на аутсорс: к профильным экспертам и специалистам обращались для решения разовых задач. Сегодня у многих уже есть собственная экспертиза, профессиональные внутренние команды дата-аналитиков. Компании понимают, что данные — это очень ценный актив, и работать с ними они стремятся самостоятельно.

К тому же сейчас растет роль сетевой экономики: бизнес хочет создавать совместные продукты и интегрированные предложения. Собственных данных для этого недостаточно, а купить их уже нельзя: за последние годы в этой сфере появилось много законодательных ограничений. В таких условиях компании начинают сотрудничать и строить партнерские проекты.

Что предполагает такое сотрудничество? Партнеры делятся данными друг с другом?

Сотрудничество предполагает совместную работу с данными. Проблема в том, что делиться информацией — подчас весьма чувствительной для бизнеса — никто не хочет даже с партнерами, поэтому реализовать такие проекты очень сложно. С одной стороны, участникам процесса надо договориться между собой, чтобы каждый был уверен в безопасности своих данных. С другой стороны, необходимо построить процесс так, чтобы сохранить конфиденциальность персональных данных в соответствии с нормативно-правовыми актами. Все это требует очень много времени, большая удача, если удастся что-то сделать за год.

Поэтому сейчас используют технологию конфиденциальных вычислений. Она позволяет сотрудничать и создавать совместные продукты, не передавая собственных данных партнерам и соблюдая все регулятивные нормы.

Как использование цифрового следа стало новой нормой жизни
Как это работает?

Компания Intel еще в 2015 году запустила технологию Intel® Software Guard Extensions (SGX), которая с недавним релизом серверных процессоров Intel® Xeon® Scalable 3-го поколения получила новый виток развития. Суть технологии заключается в том, что все вычисления производятся в специальных изолированных анклавах в оперативной памяти, объем таких анклавов может достигать 1 ТБ на сервер. Участники получают только результаты вычислений, предварительно согласованные с остальными партнерами. В процессе обработки данные остаются недоступны для операционной системы, гипервизора, других приложений и даже системного администратора с физическим доступом к серверу. Доступ к анклаву сохраняет только приложение, создавшее его.

С точки зрения закона и соблюдения конфиденциальности данных это удовлетворяет всем требованиям.

Какие задачи бизнес решает с помощью таких партнерств?

Есть три блока таких задач. Во-первых, вы точнее таргетируете рекламу. Во-вторых, благодаря более полной аналитике рынка лучше понимаете потребности клиента. Например, FMCG-бренд на основе данных от ретейлеров может узнать, на что лучше реагируют их общие клиенты, и адаптировать свое предложение. Банк по данным о регулярной покупке подгузников от ретейлера может понять, что у клиента родился ребенок, и предложить ему индивидуальные условия на покупку нового жилья.

В-третьих, «дружба данными» открывает новые возможности для построения и улучшения различных моделей, в том числе в банковском и страховом скоринге. Компания в этом случае хочет узнать больше о своей аудитории и может получить информацию, объединив данные с партнерами из других отраслей.

Бизнес стремится получить наиболее полное представление о своих клиентах, построить профиль клиента 360°. У разных компаний — разные данные о пользователях, и если их обрабатывать вместе, анализ даст больше полезных инсайтов. Основная цель такого сотрудничества — это повышение эффективности бизнеса.

4 уровня работы с данными
Можете объяснить на конкретных примерах, как это сейчас работает в крупных компаниях?

Есть пример «Магнита», который в конце 2019 года с нашим партнером — компанией Aggregion — запустил собственную платформу для совместной работы с данными. Она, в частности, позволяет FMCG-производителям повышать эффективность маркетинга на основе данных «Магнита» — сокращать затраты, связанные с размещением рекламы в цифровых каналах и повышать продажи товаров. С помощью решения «Магнит» уже провел около 1000 рекламных кампаний.

С ретейлом и продажами более-менее ясно. В каких еще сферах применяются конфиденциальные вычисления?

Очень важная сфера применения — фармацевтика и здравоохранение. Данные о здоровье пациентов строго конфиденциальны, и это накладывает серьезные ограничения с точки зрения их анализа. Чтобы проводить исследования новых препаратов, например, нужно оперировать множеством очень чувствительных данных об участниках тестирования.

Также в медицине сейчас растет применение устройств интернета вещей, и использование технологии очень актуально для анализа собираемых данных. Например, с помощью датчиков кардиостимулятора можно снимать множество показателей здоровья и на их основе помогать людям, но эта информация ни в коем случае не должна подвергаться рискам утечки. Конфиденциальные вычисления позволяют безопасно обрабатывать эти данные.

Еще один кейс применения Intel SGX в этой сфере был в начале пандемии COVID-19. Тогда в больницах не хватало ПЦР-тестов, и они не справлялись с нагрузкой. Благодаря конфиденциальным вычислениям удалось наладить диагностику по снимкам КТ с помощью алгоритма искусственного интеллекта. Без этой технологии медицинские учреждения просто не имели бы права предоставлять для анализа КТ-снимки пациентов.

Технология интернета вещей и машинное обучение применяются не только в медицине. Какие в этом плане перспективы в других областях?

Конфиденциальные вычисления открывают широкие возможности для применения этих технологий в сфере образования, государственного управления и городского хозяйства. Возьмем, к примеру, системы умного города. Они собирают огромные объемы данных, с помощью которых можно решать городские проблемы и улучшать инфраструктуру, но без конфиденциальных вычислений возможности их обработки сильно ограничены. Использование технологии SGX снимает эти ограничения и обеспечивает условия для привлечения в процесс партнеров, в том числе среди частных компаний.

Как устроены конфиденциальные вычисления в облаке Microsoft Azure
Насколько рынок готов «дружить данными»?

Технология Intel SGX существует с 2015 года, и сегодня на рынке есть удобные в использовании готовые решения на ее основе. Наш партнер Aggregion может за полтора месяца под ключ развернуть протокол конфиденциальных распределенных вычислений для крупной компании. А в облаке Microsoft Azure доступна готовая инфраструктура для конфиденциальных вычислений — MS Azure Confidential Computing на виртуальных машинах DCsv2 и новых DCsv3/DCdsv3. Все необходимые решения безопасности реализованы тут на аппаратном уровне на базе Intel SGX.

Востребованность таких решений только растет вместе с количеством подключенных к интернету устройств и объемами собираемых данных — конфиденциальные вычисления идут рука об руку с цифровизацией. Раньше кейсы использования совместных конфиденциальных вычислений часто ограничивались какой-то одной сферой, например медициной или финансами, но сейчас мы видим все больше примеров межотраслевого сотрудничества. И драйверами такого сотрудничества выступают банки, ретейл и телекоммуникационные компании.