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聯(lián)通數(shù)科率先布局隱私計(jì)算 助力金融產(chǎn)業(yè)發(fā)展

2021/06/07 14:18      IT產(chǎn)業(yè)網(wǎng) [No.YZT]


  近年來(lái),數(shù)據(jù)融合應(yīng)用驅(qū)動(dòng)著各行各業(yè)走向數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化和智能化。為防止個(gè)人信息泄露和濫用風(fēng)險(xiǎn),促進(jìn)金融和網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)合理有序流動(dòng),助力數(shù)字經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展,金融和通信兩大行業(yè)積極制定標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范。人民銀行牽頭制定了《個(gè)人金融信息保護(hù)技術(shù)規(guī)范》、《金融數(shù)據(jù)安全數(shù)據(jù)安全分級(jí)指南》及《多方安全計(jì)算金融應(yīng)用技術(shù)規(guī)范》等多個(gè)規(guī)范性文件。在此背景下,聯(lián)通數(shù)字科技有限公司率先推進(jìn)多方安全計(jì)算、聯(lián)邦學(xué)習(xí)等新技術(shù)落地,在保護(hù)數(shù)據(jù)安全的同時(shí)實(shí)現(xiàn)多源數(shù)據(jù)跨域合作,破解了數(shù)據(jù)保護(hù)與融合應(yīng)用難題,助力金融產(chǎn)業(yè)健康發(fā)展。

  聯(lián)通數(shù)科于2020年便率先布局投入了隱私計(jì)算的算法研究與平臺(tái)開(kāi)發(fā);趥鹘y(tǒng)聯(lián)合建模經(jīng)驗(yàn)的積累,聚焦金融客戶,在銀行反詐、風(fēng)控、營(yíng)銷以及保險(xiǎn)行業(yè)進(jìn)行創(chuàng)新和探索。同時(shí)充分發(fā)揮自身數(shù)據(jù)技術(shù)優(yōu)勢(shì),在積極向合作伙伴輸出算法技術(shù)的同時(shí),還將海量的數(shù)據(jù)以“可用不可見(jiàn)”的形式融入到金融行業(yè)的C端場(chǎng)景中。

  場(chǎng)景一:反欺詐提升網(wǎng)絡(luò)詐騙監(jiān)管

  在對(duì)金主、窩點(diǎn)、平臺(tái)、資金鏈等問(wèn)題的信息研判支撐和抓捕線索獲取中,公安機(jī)關(guān)同運(yùn)營(yíng)商和金融機(jī)構(gòu)通過(guò)可信方式進(jìn)行數(shù)據(jù)共享和聯(lián)合建模,綜合利用運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)和金融數(shù)據(jù),形成包括人機(jī)識(shí)別、窩點(diǎn)(貓池)識(shí)別、資金鏈溯源等一系列的信息研判和抓捕線索支撐,有效提升了電信網(wǎng)絡(luò)詐騙犯罪打防管控的精準(zhǔn)度和時(shí)效性。

  場(chǎng)景二:黑名單共享降低犯罪風(fēng)險(xiǎn)

  圍繞電信網(wǎng)絡(luò)詐騙,公安和金融機(jī)構(gòu)根據(jù)自身業(yè)務(wù)此前都已經(jīng)建立各自的黑名單。各部門(mén)和機(jī)構(gòu)間合理共享黑名單,可以有效降低犯罪風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生,形成系統(tǒng)管控和預(yù)防能力。但在實(shí)際業(yè)務(wù)中,黑名單屬于各機(jī)構(gòu)私有財(cái)產(chǎn),直接明文共享會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)庫(kù)泄露,同時(shí)也有用戶隱私的法律風(fēng)險(xiǎn)。

  現(xiàn)在,基于借密碼學(xué)、多方隱私計(jì)算、不經(jīng)意傳輸?shù)燃夹g(shù),使得各部門(mén)在不泄露原始數(shù)據(jù)的情況下實(shí)現(xiàn)匿名查詢,有效保護(hù)了本方數(shù)據(jù)庫(kù)信息。

  場(chǎng)景三:助力保險(xiǎn)行業(yè)私域流量運(yùn)營(yíng)

  在保險(xiǎn)行業(yè),用戶數(shù)據(jù)信息是其核心資產(chǎn)。同時(shí),對(duì)用戶的隱私保護(hù)關(guān)系到企業(yè)形象和社會(huì)責(zé)任,保險(xiǎn)公司非常注重用戶隱私數(shù)據(jù)的安全保護(hù)。目前,保險(xiǎn)公司基本都擁有完整的客戶管理系統(tǒng),并且建立了客戶層級(jí)分類模型。但依靠自身有限的歷史數(shù)據(jù),導(dǎo)致客戶分層模型精度不高,優(yōu)先級(jí)判斷效率低下。而保險(xiǎn)公司與運(yùn)營(yíng)商建立的聯(lián)合客戶分層模型,有效改善了模型精度。

  聯(lián)通數(shù)科隱私計(jì)算技術(shù)的應(yīng)用,一方面有效保護(hù)了個(gè)人信息在使用過(guò)程中的安全;另一方面能夠?qū)?shù)據(jù)融合應(yīng)用于更多場(chǎng)景,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)價(jià)值的最大化,助力數(shù)字經(jīng)濟(jì)與社會(huì)高質(zhì)量發(fā)展。

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