- 产品概述
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- 产品优势
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- 客户案例
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产品概述
支持多方数据安全“融合”及建模分析计算，提供从数据分析、模型训练、评估到应用部署的全流程服务，兼具云/端不同服务部署方式。解决如风险控制、精准营销和新用户冷启动等多场景的业务需求，打破数据应用孤岛，有效保障数据安全与用户隐私，实现数据的可用不可见、安全合规、流动共享。
产品矩阵
百度点石联邦学习
采用分布式架构，基于MPC、FL、DP等技术，为数据联合分析、联合计算、联合建模全流程提供数据安全及隐私保护能力。
百度点石机密计算
基于可信硬件构建的通用安全计算平台，提供高性能数据流通服务和隐私计算服务。
百度点石数据安全沙箱
安全可控的数据安全共享平台，协助政府及机构解决数据开放过程中数据安全问题和隐私保护问题。
产品优势
自主研发技术优势
自主研发的异构隐私计算解决方案，全面适配信创体系；拥有国内外专利300余篇，顶会论文20余篇；多次参与隐私计算相关行业标准的制定。
丰富的开放形态
信通院隐私计算联盟成员、Linux基金会CCC机密计算联盟成员；PaddleFL和Apache Teaclave 隐私计算与机密计算开源项目发起者。
成熟的行业经验
在政务、生物医疗、交通、制造等多领域拥有成熟的交付经验；丰富模型训练经验涵盖旧客挖掘、准入、反欺诈、黑产、风控等场景。
产品功能
安全数据融合
- 多种安全保障
- 提供基于联邦学习、安全多方计算、数据安全沙箱、可信计算等技术的数据安全融合方案。
- 自主研发技术
- 自主研发的异构隐私计算解决方案，保障数据存储及计算安全的同时实现数据可用不可见。
多种建模方式
- 表单式交互
- 用户可以通过表单式交互轻松完成模型构建与迭代。
- 个性化建模
- 产品也支持在安全的计算环境中，进行个性化建模分析与调优。
快速服务部署
- 快速部署模型
- 支持将训练好的模型快速部署和发布，并且可无缝对接到客户的不同业务应用系统中。
- 服务性能监控
- 提供服务性能监控，保障服务稳定性；同时支持动态扩容。
应用场景
金融反欺诈
营销洞察
政务数据开放
场景概述
当前金融环境复杂，金融诈骗风险不断提升，但传统反诈骗手段单一、效率低下、范围受限，难以应对层出不穷的新型诈骗手段。
我们能提供
领先的技术
在保障数据安全的基础上，支持多方数据安全融合及建模计算
全流程服务
供从模型训练、评估到应用部署的全流程服务，帮助金融客户识别全业务流程中的欺诈风险
