icon隐私计算icon

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。

icon市场逐渐明朗: “数据为重要要素”的行业
对于新模式下的数据流通,需求量巨大且场景明确icon
金融安全

需求:金融机构与互联网企业、政务平台等机构联合构建信贷风控模型、反欺诈模型、金融营销模型等;常见行业:银行机构 | 保险企业 | 有贷款类、金融类业务的企业...

数字政务

需求:政务机构数据协同应用与联合分析,助力精准施策;金融机构、企业与政务数据联合建模与协同应用;常见行业:政府机关 | 政务机构

汽车出行

需求:自动驾驶技术离不开高精准的图像识别模型,车企与交通数据方联合建模,有效提高图像识别准确率;常见行业:新型汽车企业

智慧医疗

需求:打破医疗数据孤岛,通过联邦技术与加密能力加持,提升医疗技术研究与辅助医疗诊治判断;常见行业:医院 | 医疗企业

营销增长

需求:媒体平台与广告主联合构建专有营销模型,私域联合用户洞察助力智能营销、获客,提升广告效果;常见行业:泛互 | 营销公司 | 有增长需求但数据能力薄弱的企业...

icon用户痛点集中:如何合规、安全地使用数据,
释放数据最大价值成为目标客户的普遍痛点icon
痛点1-数据的流通:数据不可直接出域,数据内容不可直接共享
基于当前法律法规要求及客户自身数据利益,客户普遍要求本地数据不可出域,且数据不可直接共享的情况下,进行数据价值提升。
痛点2-数据的管控:数据可审计,数据使用有解释,使用记录可追溯
“数据被谁使用”、“数据用于何处”成为客户对于数据流通后最为关注的问题,故对数据的审计能力要求尤为严格。
痛点3-数据的效果:合规使用外部数据,提升模型效果,拓宽分析维度,提升数据分析建模准确性
针对数据的效果,是客户关注的重中之重。同时较多客户存在自身数据量少,需要通过外部合作来提升模型效果,如何合规帮助用户建立与外部数据的连接,也成为普遍关注的点。
icon腾讯云隐私计算平台整体架构icon

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。

icon产品集强安全、高性能、强稳定、易使用四大产品能力,
助力企业在政策法规下释放数据最大价值icon
高性能
跨机构异步并行计算、海量数据计算,支持CPU、GPU、FPGA等加速方案,1小时完成千万级样本联邦XGBoost模型训练稳定。
强稳定
基于MQ的跨公网通信框架,低时延、高吞吐量。多种容错机制,支持pipeline级别断点续训。
强安全
去中心化联邦算法协议,不依赖中心计算节点,支持同态加密、秘密分享、差分隐私、TEE等,支持128+比特计算安全参数 ,并支持国密。支持数据维度、项目维度等多颗粒的数据使用权限策略制定及针对数据使用流通日志记录。
易使用
云原生设计、容器化部署,支持YARN、K8s等资源管理,支持单机和集群模式。支持联邦学习、在线联邦推理、联合分析等,支持联邦LR、XGBoost、深度学习模型等。
icon权威认可icon

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。

icon隐私计算平台能帮您解决什么问题icon
icon防止信息查询泄露--隐匿查询,关键词:数据合作 | 非本地信息查询icon
多方数据合作,查询本地目标非本地数据信息为例
查询方痛点:查询方ID池属于高目标用户、高付费用户等优质用户群,具有非常重要的商业价值,信息需要受到严格保护。合作方痛点:支持返回查询方指定的ID的结果,但需要防止泄露其他可以供查询的信息或统计类信息。解决思路:在合作方进行筛选的过程中,隐匿查询技术会提前将客户ID模糊化,合作方收到请求后无法定位到个体。从而帮助查询方有效防止信息泄漏风险。于此同时,隐匿查询会对返回的数据进行特殊加密,合作方将符合模糊化条件的所有ID进行特殊的加密返回,但查询方只能解密其所查客群的目标评级。
icon节约数据消耗成本,提升数据建模效果 -- 安全求交icon

关键词:数据合作保护 | 提升建模效果 | 数字营销

icon保护数据合规合作,提升数据建模安全 – 联合建模/分析icon

关键词:数据使用合规 | 数据合作安全

icon业界首创:首创跨机构异步并行计算,性能提升10倍+icon
 
跨机构安全联合计算,一方需要等待接收另一方的计算结果。
跨公网通信,等待耗时长,系统效率低。需要实现计算与跨网通信时间重跌,通过改进联合计算的算法设计,尽可能的压缩计算等待时间。
通过启用多Spark executor,或者多TensorFlow worker,进行跨机构异步并行计算,进一步加速跨机构联合计算
支持百亿级数据联邦建模和联合分析,性能业界领先。
icon独创专利:非对称联邦体系icon
icon防止联合建模数据泄漏icon
icon联邦建模解决方案icon
icon可视化控制台低使用门槛icon

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。

icon视化控制台低使用门槛icon

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。

icon可视化控制台低使用门槛icon
icon能力认证:拥有多项的隐私计算技术专利,荣获多项高影响力技术认可icon
icon政务:协助某试发改委构建联合数据中心icon
客户痛点

贯彻响应国家:将数据价值服务于民生与社会产业的号召,但数据理解能力偏弱,无法把控数据开放尺度与内容。聚合多个地级数据中心与央级数据中心的协同及数据价值融合,需要有较强专业背景与品牌背书的技术支持,保证数据流通安全与“可用不可见”的数据隐私保护。

提供解决方案

地区级数据中心内部数据分级要素流通,一体化大数据中心安全数据流通。

价值与效果

结合不同级数据为产业升级、产业扶持政策优化调整提供更,科学的决策依据,全方位联合数据分析,构建战略政策的决策平台。实现政企一体化的数据资源体系,辅助普惠金融、企业风控。

icon金融:助力某银行完成客户评级,提升授信率icon

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。

客户痛点与诉求转化
需要提升借贷用户质量
自有数据量少,时效性差
数据建模
提供解决方案
联邦学习平台保证原始数据不出本地,数据合作高效安全
联合多方数据进行联邦建模
价值与效果
实际上线授信率提高10%
提升风控效果, 发挥数据价值,避免数据孤岛
icon泛互:提升客户智能推荐能力应用准确性icon

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。

客户痛点与诉求转化
数据量小、数据维度单一,需要更丰富维度的数据来提高推荐效果第三方数据需要结合客户具体行为数据实现数据闭环,更加精准地刻画用户画像。
提供解决方案
针对物料ID排序或批量打分,尤其针对较多物料的情况存在瓶颈。隐私计算技术协助客户完成与合作方数据学习。结合已有模型,联合学习,提升完善客户推荐服务应用效果。
价值与效果
效果达到客户预期
已复制到零售与泛互客户
icon保险:协助客户实现精准营销icon

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。

客户痛点与诉求转化
缺乏数据及建模能力
数据的合规使用
提供解决方案
【基于RTA进行投放前过滤】在广告平台投放前访问客户RTA服务询问是为否私域客户,同时为做到合规,混入一定比例的无关客户。
【提升RTA投放效果】基于一方用户标签+合作方数据组合投放策略模型,提升投放ROI。
价值与效果
投放转化率提升11%
icon营销:赋能某广告公司精准投放icon

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。

客户痛点与诉求转化
需要提升广告营销效果
广告商缺乏数据及建模能力
提供解决方案
联邦学习平台保证原始数据不出本地,数据合作高效安全
联合多方数据进行联邦建模
价值与效果
在较长的campaign活动中,投放效果比对照组(基于单方数据能力训练的模型)有显著提升
icon零售:助力客户,完成私域流失用户在公域捞回icon

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。

客户痛点与诉求转化
客户缺乏线上运维经验,召回率偏低
数据的合规使用
提供解决方案
使用非对称求交等手段,将新客户号码包与第三方号码包求得交集部分的同时,为保证数据合规,将真正的新客户交集混淆在无关客户当中,在牺牲一定精确性的代价下进行合规的私域回捞(相比纯粹基于投放平台人群标签要更准确)
价值与效果
流失用户召回率提升17%
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