用户痛点
数据隐私安全问题
在数字化转型的浪潮中，各行业都面临着严峻的数据隐私保护要求，如何在确保数据隐私安全的前提下，实现数据的流通和利用，完成数据价值变现，是政企单位面临的首要问题。
数据孤岛
金融、政务、医疗、交通等各行业积累了海量的数据，且各自拥有，但这些数据存在数据维度单一的问题，无法在保证“数据不出域”的情况下，解决多元、复杂的业务场景，面临着“数据孤岛”问题。
合规性风险
数据安全事件频发，出于对国家安全、个人信息等隐私数据的保护，企业参与数据流通的主动性、积极性因此降低，面临数据流通的安全风险问题。
核心能力
算力加速
基于密态计算加速卡，解决隐私计算过程中的性能瓶颈，大幅提升计算效率，算子性能比CPU平均提升70-100倍，缩短端到端任务计算耗时。
数据生态圈
联合多家数据源厂商，建立“数据生态圈”，从源头把控数据规范和数据质量，为数据需求方提供安全可信的海量数据。
全栈场景能力
隐私计算平台具备横/纵向的联邦学习、单条/批量匿踪查询、多类型安全求交、横/纵向多方安全计算全栈场景能力。
客户价值
满足合规安全需求
平台采用联邦学习、多方安全计算、TEE等主流隐私计算保护技术，能够实现“数据可用不可见”，满足安全法及相关行业规范的要求。
提高计算性能
基于密态计算加速卡，高效执行联邦建模等计算任务，为客户提供了强大的数据处理能力，大幅缩短计算时间，提升整体计算效率。
数据共享生态
利用联邦学习技术，各参与方在不获取其他任意一方原始数据的情况下完成联合建模，共享数据资源，打造数据和价值之间最安全可靠的桥梁。
客户案例
某银行
搭建多方安全建模平台
通过为客户搭建总行级平台，打通银行内外部数据源壁垒，合规利用数据资源实现业务增长。
某股份制银行
某股份制银行XX贷精准营销
通过联邦学习技术，将互联网数据和银行自身数据进行联合建模，扩充模型数据纬度，并将建模结果应用到银行营销系统，将贷款成单率提高3.5倍以上。
某保险公司
助力某保司精准拉新获客
通过隐私计算平台，接入互联网数据，对全量客户群体分别做投保意愿模型以及风险险评估模型，利用模型筛选客户，保司整体营销转化率提升2.5倍，出险率降低30%。
