隐私计算及联邦学习平台
产品特点
我们提供全方位的数据安全解决方案，满足金融和政府领域严格的数据保护要求
安全多方计算
采用同态加密、秘密共享等密码学技术，确保数据在计算过程中不泄露原始信息，满足金融级安全要求。
联邦学习框架
支持横向和纵向联邦学习，实现跨机构数据协作建模，提升模型准确率同时保护数据隐私。
高性能计算引擎
优化分布式计算架构，满足金融风控和政府大数据分析的高并发需求。
可视化建模平台
提供低代码可视化界面，业务人员可快速构建风控模型，降低技术门槛，提高工作效率。
数据溯源审计
完整记录数据使用轨迹，满足监管合规要求，实现数据流向可追溯、用途可管控。
合规性保障
始终秉持严谨负责的态度，在数据处理全流程中，严格遵循《个人信息保护法》《数据安全法》等法规，筑牢安全防线。
应用场景
为金融和政府领域提供定制化解决方案，助力数字化转型
银行风控与反欺诈
联合多家银行构建风控模型，在不共享客户原始数据前提下，提升欺诈识别准确率，降低坏账率。
政府数据开放与共享
接入大量政务数据，凭借专业技术与完善机制，达成跨部门数据的安全融合。