隐私计算
利用联邦学习、多方安全计算等技术打造高效安全的数据合作解决方案
- 产品功能
- 产品优势
- 适用场景
产品功能
联邦学习
该技术保证在各方特征数据不出域情况下，进行联合建模，例如建立逻辑回归分类、XGboost分类模型
匿踪查询
旨在给各方提供查询对方数据的通道，在数据不出域的情况下，给查询方返回查询最终结果
隐私求交
在多方数据不出域的情况下，完成共有交集，返回值是公共的交集
产品优势
-
丰富的应用场景
广泛存在的数据合规流通需求，隐私计算应用范围广泛，包括政务、医疗、金融、广告、供应链等行业
-
海量交易数据
银联商务深耕支付行业20余年，沉淀海量的商户和交易数据，可通过隐私计算转换成有用的知识和信息
-
数据可用不可见
数据流通过程中保护隐私信息，实现“可用不可见”、“可用并可控”、“可控可计量”
适用场景
-
黑名单匿踪查询
通过匿踪查询技术在保证数据不出域前提下实现多方机构黑名单数据的共享，预防商户入网、贷款审核阶段的风险
-
小微商户贷款推荐
联合多方数据进行合作建模，打造信贷产品推荐模型，帮助金融机构进行精准营销
-
贷款逾期预测
联合多方数据，预测用户贷款是否会逾期，帮助金融机构规避贷款逾期风险
意见反馈
感谢您反馈问题或意见
类型
- 卡顿
- 登录或账号问题
- 功能使用异常
- 意见或建议
- 其他
描述
点击上传图片；单张图片应小于1M。
0/200