在數字化轉型的浪潮中，數據已成為企業的核心資產。然而，數據孤島、隱私安全、合規風險等問題如同無形的枷鎖，限制了數據的自由流動與價值釋放。據IBM研究顯示，高達68%的企業數據未被有效利用，而數據泄露事件每年給全球企業造成的損失高達數萬億美元。

與此同時，人工智能（AI）的迅猛發展對高質量、可信賴的數據提出了前所未有的需求。如何打破數據壁壘，在保障安全與合規的前提下，實現數據的可信共享與智能應用？可信數據空間（Trusted Data Space） 的出現，為這一難題提供了系統性解決方案。而將可信數據空間與AI深度融合，更將開啟數據驅動智能決策的新篇章。

一、 可信數據空間：數據流通的“信任基石”

可信數據空間并非一個簡單的存儲倉庫，而是一個基于互操作標準、強信任機制和主權原則構建的分布式數據協作生態系統。它確保參與方在數據主權不受侵犯的前提下，安全、可控地共享和使用數據。

可信數據空間的四大核心支柱：

1. 數據主權與合規性： 數據所有者始終掌控其數據的使用權限和范圍，所有操作嚴格遵循GDPR、CCPA等國內外數據法規要求。

2. 安全與隱私保護： 采用先進的加密技術（如同態加密、零知識證明）、訪問控制策略和審計機制，確保數據在傳輸、存儲和使用過程中的機密性、完整性和可用性。

3. 互操作性與標準化： 基于國際通用標準（如IDS， Gaia-X），實現不同平臺、不同系統間的無縫數據交換與接口互通。

4. 可信治理與協作： 建立透明的規則框架和多方共識機制，明確參與各方的權責利，營造公平、可信的合作環境。

二、 AI賦能可信數據空間：破解核心痛點

可信數據空間解決了數據流通的基礎信任問題，而AI技術則為其注入了強大的智能引擎，解決更深層次的效率與價值挑戰：

1. 智能數據發現與目錄管理：

• 痛點： 海量數據分散在不同空間節點，人工查找和識別有價值數據如同大海撈針。

• AI解法： 利用自然語言處理（NLP）和機器學習（ML）技術，自動掃描、理解和標記數據資產，構建智能化的數據目錄。AI能理解數據的語義信息，根據用戶需求（如“查找近三年華東地區的銷售數據”）精準推薦相關數據集。

• 價值： 顯著提升數據發現效率，降低數據搜索成本。

• 痛點： 人工進行數據敏感度分級和合規性檢查耗時耗力，且易出錯。

• AI解法： 訓練AI模型識別數據類型（如個人身份信息PII、財務數據、商業秘密），自動打上敏感度標簽，并實時檢查數據使用是否符合預設的合規策略（如“包含PII的數據不得流出歐盟”）。

• 價值： 實現數據治理的自動化、精細化，大幅降低合規風險。

• 痛點： 靜態的訪問控制規則難以應對復雜多變的訪問場景，惡意或異常行為難以實時發現。

• AI解法： 基于用戶行為分析（UEBA）和上下文信息，AI可以動態調整訪問權限（如“該用戶通常在辦公時間訪問此數據，深夜訪問需二次驗證”）。同時，AI持續監控數據訪問模式，實時識別異常行為（如大規模數據下載、非工作時間高頻訪問）并發出警報。

• 價值： 提升安全防護的主動性和精準性，筑牢數據安全防線。

• 痛點： 數據因隱私或競爭原因無法離開本地，限制了聯合建模與分析。

• AI解法： 利用聯邦學習（Federated Learning） 和隱私計算（Privacy-Preserving Computation） 技術（如安全多方計算MPC、差分隱私DP）。在數據不出域的前提下，各參與方協作訓練AI模型或進行聯合分析，僅共享加密的模型參數或計算結果。

• 價值： 突破數據隱私壁壘，實現“數據不動價值動”，解鎖跨組織協作的AI潛能。例如，多家醫院可在不共享患者原始病歷的情況下，聯合訓練更精準的疾病預測模型。

三、 融合應用場景：釋放行業新動能

可信數據空間與AI的融合已在多個行業落地生根，展現出巨大潛力：

1. 智能制造：

• 場景： 產業鏈上下游企業（原材料供應商、制造商、物流商）共享生產、庫存、物流數據。

• 融合應用： AI基于可信數據空間內的實時數據，優化供應鏈協同預測（如精準預測零部件需求），實現設備預測性維護（如分析設備傳感器數據預測故障），提升整體生產效率。例如，某汽車制造商通過可信數據空間與供應商共享生產計劃和質量數據，AI模型預測潛在供應鏈中斷風險，提前率提升30%。

• 場景： 銀行、保險公司、征信機構在合規前提下共享部分客戶數據（經脫敏或授權）。

• 融合應用： AI結合多方數據，構建更全面的客戶畫像和風險評估模型，提升反欺詐能力（如識別跨機構的異常交易模式），優化信貸審批效率，開發個性化金融產品。例如，利用聯邦學習技術，多家銀行可聯合訓練反洗錢模型，在不泄露各自客戶交易細節的情況下，顯著提高識別可疑交易的準確率。

• 場景： 醫院、研究機構、藥企共享匿名的醫療影像、基因組學數據、臨床試驗數據。

• 融合應用： AI在保護患者隱私的前提下，加速新藥研發（如分析海量生物標記物數據），輔助疾病診斷（如基于多中心影像數據訓練AI診斷工具），促進精準醫療發展。例如，多個研究機構通過隱私計算技術，協作分析罕見病數據，大大縮短了致病基因的發現周期。

• 場景： 政府各部門（交通、環保、能源、安防）及公用事業企業共享城市運行數據。

• 融合應用： AI整合多源數據，優化交通流量調度（如預測擁堵并調整信號燈），提升環境監測與預警能力（如分析空氣質量、水質數據），實現更高效的城市管理和應急響應。

四、 億信華辰：可信數據空間與AI融合的賦能者

作為國內領先的數據治理與人工智能解決方案提供商，億信華辰深刻理解企業在數據流通與智能化轉型中的挑戰，并致力于提供安全、可信、智能的一站式服務。在可信數據空間領域，億信華辰具備以下核心能力與服務：

1. 全棧式可信數據空間平臺構建能力：

• 提供從底層基礎設施（支持國產化環境）、數據連接器、核心服務（身份認證、訪問控制、審計追溯）到上層應用（數據目錄、共享交換）的全棧解決方案。

• 平臺嚴格遵循國際主流可信數據空間標準（如IDS），確保開放性和互操作性。

• 智能數據目錄： 運用NLP和知識圖譜技術，自動化發現、理解、分類和編目數據資產，構建企業級數據知識庫。

• 自動化數據分級分類與合規： 內置強大的AI模型庫，支持自動識別敏感數據（PII、PCI等），并依據預設策略進行合規性檢查與風險預警。

• 數據質量智能監控與修復： AI持續監測數據質量指標，自動識別異常模式，并推薦或執行修復規則。

• 平臺原生集成或無縫對接多種隱私計算技術（如MPC、FL、TEE），為跨組織數據協作提供安全計算環境。

• 提供易用的聯邦學習框架，支持企業在數據不出本地的情況下，安全地進行聯合模型訓練與推理。

• 針對不同行業（如金融、制造、能源、政府）的特定需求，提供融合了可信數據空間與AI技術的場景化解決方案。

• 擁有經驗豐富的咨詢、實施和運維團隊，提供從藍圖規劃、平臺建設到持續運營的全生命周期服務，確?？蛻舫晒?。

• 億信華辰積極構建開放生態，與云計算廠商、硬件供應商、行業ISV等伙伴緊密合作，共同為客戶提供更完善、更落地的可信數據空間與AI融合應用。

案例：某大型能源集團數據共享平臺
億信華辰為該集團構建了基于可信數據空間理念的企業級數據共享平臺。平臺利用AI能力實現了：

• 自動化梳理和分類集團內外部數百個系統的數據資產。

• 對共享數據實施動態的敏感數據識別和脫敏處理。

• 支持集團內部不同業務單元及外部合作伙伴在安全合規前提下，按需訂閱和使用數據。

• 基于共享的實時運行數據，利用AI模型優化能源調度效率，降低了運營成本。該項目顯著提升了集團的數據資產化水平和協同效率。

五、 企業如何邁向可信數據空間與AI融合之路？

對于企業軟件選型人員而言，推動可信數據空間與AI融合是一項戰略投資。以下關鍵步驟可供參考：

1. 明確業務目標與場景： 首先聚焦核心業務痛點（如供應鏈協同、客戶洞察、風險控制），選擇1-2個高價值場景作為切入點，避免盲目建設。

2. 評估數據基礎與治理現狀： 審視現有數據資產、質量、治理成熟度及合規風險，為平臺建設奠定堅實基礎。

3. 選擇開放、可擴展的技術平臺：

• 核心要求： 確保平臺支持主流可信數據空間標準（如IDS），具備強大的安全隱私能力（加密、訪問控制、審計）。

• 關鍵能力： 重點考察平臺的AI融合能力（智能目錄、自動治理、隱私計算/聯邦學習支持）和易用性。

• 廠商評估： 關注廠商的技術實力（如億信華辰在數據治理和AI領域的深厚積累）、行業經驗、平臺開放性和服務能力。

結語：融合共生，智贏未來

可信數據空間與AI的融合，絕非簡單的技術疊加，而是構建數據驅動未來的新型基礎設施。它解決了數據流通的核心矛盾——在保障安全、隱私與主權的前提下，釋放數據的流動性與智能價值。

對于企業而言，擁抱這一融合趨勢，意味著能夠更安全地整合內外部數據資源，更智能地驅動業務決策與創新，在日益激烈的市場競爭中獲得可持續的數據競爭優勢。億信華辰作為可信數據空間與AI融合的積極推動者和賦能者，將持續以創新的技術和專業的服務，助力企業駕馭數據洪流，開啟智能決策的新紀元。