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摩斯隐私计算在金融场景的应用案例荣获“2024金创奖”
摩斯基于隐私计算技术的全渠道数据融合解决方案
来破解(https://www.ucrack.top/)2025年08月28日讯息:
摩斯基于隐私计算技术的全渠道数据融合解决方案 当前金融机构数据要素流通主要存在几大堵点 1、单一金融机构数据样本量有限,造成模型推理和预测不准确,表现 在拓展业务方面,无法及时识别精准人群,错失营销机会,在风控方 面无法精准识别风险。 2、部分金融机构数据处理能力有限,金融机构智能化处理能力低,例如 需要投入大量人力资源对可疑交易、目标客户进行筛选识别,耗费成本 高、效率低。 3、金融数据由于敏感性高、监管严格,难以出域使用。 针对以上的堵点问题,摩斯的方案如下: 利用隐私计算技术连接全渠道数据,摩斯利用多方安全计算、联邦学 习、可信执行环境等技术打造了大规模金融级隐私计算平台,通过该平 台加密、分布式连接全渠道多方数据源,实现数据隐私保护、可用不可 见。目前该平台已连接金融行业所需的全面覆盖千行百业的企业和用户 数据,可以通过API、数据库、文件等多种方式加密接入和使用。 利用隐私建模能力进行多方数据联合建模分析,通过联合建模的方式解 决单一金融机构数据样本量不足和数据处理能力有限的痛点问题,保障 数据安全的同时提升模型效果,实现更精准的人群刻画和风险识别。主 要用在风控、营销、客群经营等应用场景。 摩斯营销科技助力机构客群经营与增长 目前摩斯隐私计算产品已在上百家银行等金融机构部署使用,全 行业已部署300多家,建立以隐私计算节点连接的数据和流量资源生态 网络。 在金融机构营销场景,摩斯通过隐私计算技术,可以打通机构公私域客 群,进行客群一体化分析,通过多方资源连接,共建密态模型, 进行用户洞察分析,帮助机构制定拉新、促活、召回全生命周期客群经 营增长策略,通过摩斯营销平台连接支付宝、饿了么等数十个流量平 台,帮助机构进行自助化、智能化营销投放。 在银行卡营销场景中,结合交易场景制定精细化权益发放策略,进行绑 卡、促活、提频提额,帮助银行用户提升开卡效率和用户留存率。 未来展望 面向未来,积极探索前沿技术落地和应用场景,拥抱AI和大模型,摩斯 研发了大模型隐私保护产品,并提供,GPU云算力托管服务,保障 机构客户大模型数据和模型隐私安全,同时,摩斯积极研发营销智能 体,将在摩斯营销平台落地应用,帮助客户快速制定营销投放策略。
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