百融云创成为隐私计算联盟会员 公司研发转化提速
应用场景更丰富的纵向联邦学习是百融云创(06608.HK)此前的主要研发攻关领域,纵向联邦学习模式的特点是适用于数据特征重叠较少、参与者训练样本ID重叠较多的情况,同一地区的银行和电商的共同客户数据就属于这类特征,所以纵向联邦学习的开发与应用方向更为适合对穿透力要求深、对场景渗透性要求强、对精准触达效率期望高的头部或区域金融机构。
金融机构是数据流通与安全应用最主要的需求者,百融云创还将传统的智能分析、建模等业务拓展到基于联邦学习平台等的隐私计算服务中,如在实际业务中,百融云创(06608.HK)通过联邦学习为国内一家头部金融机构升级信评模型,提高了客户模型评价指标如KS/AUS。另一案例中,为帮助某金融机构降低获客信用风险,百融云创(06608.HK)依托联邦学习技术与该机构联合建模,保证多方数据安全交集,有效满足了该机构对客源的授信参数需求,为业务各个节点上提供一线决策依据。
百融云创(06608.HK)还率先进军用户移动终端与机构端(CtoB)信用反诈方案领域,提出一种用户移动终端(如手机)与机构间(C to B)的反欺诈技术方案,在保护用户隐私不泄露的情况,机构可以借助用户移动终端的信息实现金融业务的顺利开展。
去年12月,中国信通院公布了第五批可信隐私计算评测结果,百融云创(06608.HK)的产品“百融INDRA-隐私计算平台”获得评测通过,其特点是易用的可视化交互、原始数据安全、建模效果明显超过本地建模,以及训练速度更快等。公司在公告中表示,将继续加强在联邦学习、卷积神经网络等的深耕,推动核心客户数量和单客户收入不断提升。
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