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天融信隐私计算平台toppcp-凯发k8国际首页登录

算法领先丨多节点数据网络丨轻量部署丨生命周期管理

申请试用

天融信隐私计算平台toppcp-mds概述

toppcp-mds是赋能集团/企业与外部企业数据跨节点计算及价值挖掘的轻量级隐私计算产品。toppcp-mds提供包括联邦学习、多方安全计算等核心隐私计算算法及隐私安全计算环境，提供全流程的节点发现、数据发现、授权管理、计算管理、任务管理等功能，实现多方数据安全流通和价值挖掘的全生命周期管理。

活动&公告

产品优势

领先的隐私计算算法

集成联邦学习及多方安全计算算法，性能行业领先。

分布式多节点数据网络

所有计算原始数据不出域，数据无需物理汇集至第三方。

轻量部署友好易用

部署所需资源全面瘦身，最快小时级部署，无需代码基础也可使用。

全生命周期管理

覆盖节点发现、任务管理、授权管理等全流程所需功能。

应用场景

场景描述

企业针对其存量客户往往有精细化运营的需求，如对沉睡客户进行召回概率评估，从而根据用户分层制定精细化的召回计划。但企业拥有的一方用户数据往往丰度不足，无法进行精准画像；一些外部数据源，比如运营商数据能为企业提供极有价值的用户画像补充，但受限于数据合规要求，传统数据出域的合作方式难以持续。

解决的问题

利用toppcp-mds，企业可在其一方及数据源方各自部署隐私计算节点，利用隐私求交及联邦学习技术进行联合建模，在数据不出域的前提下构建存客评级模型，并用于存客预测。

场景描述

随着数字化营销的推进，企业的新客营销往往依赖于媒体后台的标签体系，而传统的标签圈客营销手段，效果难以预测，且无法描述复杂的用户转化逻辑。受限于企业与媒体方的数据合规限制，媒体数据很难与企业的一方投放效果数据联合使用。

解决的问题

利用toppcp-mds，企业可在其一方及数据源方各自部署隐私计算节点，利用隐私求交及联邦学习技术进行联合建模，在数据不出域的前提下构建新客转化概率预测模型，从而在媒体庞大的人群库中，根据广告主投放预算及投放规模，选取目标受众，并完成投放。

客户价值

保障数据流通中的安全

通过使用隐私计算技术，可以在数据交换和计算的过程中确保数据的安全性，避免数据泄露的风险，符合数据20条“原始数据不出域、数据可用不可见”的要求，以模型服务等形式向社会提供服务。

打破数据孤岛、驱动业务创新

通过建立符合法律规定的数据共享机制，促进跨部门、跨领域的信息流通，消除数据壁垒，以推动业务创新。

流通的不是数据本身、而是数据的价值

让数据在保护隐私的前提下进行流动，真正实现了数据价值的流转，而不仅仅是数据本身的传输。

数据融合、信任共赢

基于隐私计算技术通过提供安全的数据共享环境，增强了参与方之间的信任，促进了数据的融合，实现了多方共赢的局面。

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