天翼云联邦学习产品_数据融合应用

天翼云联邦学习产品

天翼云联邦学习产品通过一种加密的分布式机器学习技术，为合作机构提供数据隐私保护的技术方案，在数据不出本地的情况下联合多方数据源建模并提供模型推理与预测服务。本产品以天翼云物理资源池为底座，依托于中国电信大数据能力，赋能多行业多领域产品应用，聚焦DPI、金融风控、政务等典型应用场景，在保证数据安全的前提下，帮助合作机构提升模型效果，实现数据融合应用。

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产品优势一站式全流程闭环管理

产品优势数据隐私保护操作安全合规

产品功能精准人群识别

重要通知

产品类型

DPI领域

适用于金融机构、互联网机构、广告商，帮助合作机构提升“用户促活提频“场景下的模型效果，降低机构运营成本

适用场景

助力银行联合建模，提升反欺诈模型水平。
助力广告程序化交易联合建模，提升广告主投放效果和用户体验。
助力政府数据开放，实现精准施策。

产品优势

全流程一站式

全流程联邦学习平台，从数据接入、同态加密、联合模型训练到模型部署发布形成闭环
丰富的特征库

基于开放电信生态数据能力，用户覆盖大、数据种类多、数据真实可靠、动态更新、全周期数据安全保障
数据安全保证

结合高性能加密算法库，进一步保证数据安全，解决数据孤岛及隐私保护问题
可视化高效率

开发验证流程可视化，灵活对接，实现高效便捷快速迭代

产品功能

高质量用户促活提频模型

依托中国电信大数据能力，覆盖全国31个省份的电信用户数据，数据种类多、数据真实可靠、动态更新。在用户促活提频场景中，在不交换用户原始数据和标签的前提下，帮助合作机构基于电信海量特征池建立高质量的用户促活提频模型。

依托中国电信大数据能力，覆盖全国31个省份的电信用户数据，数据种类多、数据真实可靠、动态更新。在用户促活提频场景中，在不交换用户原始数据和标签的前提下，帮助合作机构基于电信海量特征池建立高质量的用户促活提频模型。
数据隐私保护操作安全合规

利用高性能隐私计算算法库，将数据进行加密。通过隐私计算组件对客户仅在与客户端对端的网络打通之后，才能发起联合建模服务。所有操作都有日志留存，减小违规隐患，能够实现业务溯源

利用高性能隐私计算算法库，将数据进行加密。通过隐私计算组件对客户仅在与客户端对端的网络打通之后，才能发起联合建模服务。所有操作都有日志留存，减小违规隐患，能够实现业务溯源

应用场景

用户促活提频模型优化
金融场景——识别高危欺诈用户

存量客户广告投放，投放前筛选高价值客户

某科技公司每天从千万级已授权的存量客户中识别高意向客户，但基于自身客户画像标签对高价值客户识别效果不明显，同时该机构非常注重用户隐私数据的安全保护，不希望与外部数据进行直接交互。

产品优势

1、依托中国电信大数据能力，覆盖全国31个省份的电信用户数据，数据种类多、数据真实可靠、动态更新。

2、交互过程中仅仅交换加密参数及中间计算数据，达到对双方原始数据的保护。

3、模型能极大提高合作机构的用户分层预测精度，提升数据利用效率和价值，降低运营成本。

场景特点

通过隐私求交对齐双方共有客户，同时保证双方交集之外的用户互不泄露。

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