各参与方都无需外传隐私数据的情况下,完成数据合作的一项技术。数据合作场景包括金融风控、数字化营销、智慧医疗等。而技术主要有:联邦学习、多方安全计算和可信执行环境三种。
基于密码学、联邦学习等技术,围绕数据的:使用安全与隐私保护打造通用性隐私计算平台。通过端到端的实现方式,实现数据合规流通与赋能。
产品:于2019年通过软件著作权,并是首批参与信通院测试并通过所有功能评测,并获得相关证书。性能:首批参加测试,并在XGB、IV等金融常见应用上获得第一。安全:算法安全性认证与国密认证。
关键词:数据合作保护 | 提升建模效果 | 数字营销
关键词:数据使用合规 | 数据合作安全
通过在控制台的节点管理页面添加和删除节点,可管理与什么银行合作。
通过在控制台的数据管理页面,双方可注册授权用于建模的数据,对数据安全有充分把握。
背景:某银行旗下的分期借贷产品,需要把控借贷用户质量,期望可以在:申请准入环节与数据合作方B展开合作,基于提升样本量级、样本时效性的诉求下,双方一致决定通过联邦学习平台进行联邦建模。
背景:个保法等限制下,客户数据量小、数据维度单一、推荐内容少,极大地限制了推荐效果。希望通过联邦推荐服务可以弥补基础推荐中数据无法深度合作的问题,有效保障效果。
背景:Top保险平台为开展新险种套餐推广,希望通过隐私计算平台在数据使用合规的基础下,基于RTA进行投放前用户过滤。
背景:为提升某4A广告公司的客户广告营销效果,期望联合第3方数据服务商B和C,通过多轮多方模型训练,提升线上营销效果。
背景:某头部奢侈品零售客户,希望通过隐私计算技术与数据合作方合作,针对公域投放运营策略召回流失用户。
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