「业务型」外部数据价值的安全连接器
安全：信通院权威测评认证，安全的数据连接，安心地使用数据
便捷：沉淀多年业务积累，场景数据+模型 开箱即用，跨产品无缝对接
有效：严格的三方数据准入标准，定期督查，确保数据实效性、可用性
画像洞察：人群对比分析报告，洞察公域中的用户画像情况
特征增强：完善私域用户画像，基础信息+兴趣偏好+消费偏好
模型预测：购买预测模型+线索评级模型+流失归因模型
安全多方计算（Secure Multi-Party Computation / MPC）
技术: 秘密共享/不经意传输/混淆电路/同态加密/隐私信息检索/零知识证明等
说明: 在加密状态下进行数据计算，彼此不知对方的数据，却能得到正确的计算结果
应用: 利用多个数据源的不同特征，基于约定的函数规则，计算出最终的结果并应用
联邦学习（Federated Machine Learning / FL）
技术: 横/纵向联邦学习，支持逻辑回归/随机森林/XGBoost/LightGBM/神经网络等
说明: 数据不动模型动，多方共同参与模型训练和预测，多轮迭代收敛产生训练模型
应用: 线索评级模型/战败归因模型/购买预测模型等
匿踪查询（Private Information Retrieval / PIR）
技术: 隐私信息检索，不经意传输(Oblivious Transfer - OT)/非对称加密等
说明: 查询方发起查询请求，数据服务方提供匹配的查询结果却无法获知对应哪个查询对象
应用: 特征增强，向三方数据源查询特定场景模型分值
隐私求交（Private Set Intersection / PSI）
技术: 不经意传输(Oblivious Transfer - OT)/非对称加密/可交换加密等
说明: 找到双方数据中交集部分，而不暴露各自交集以外（补集）的任何数据集合信息
应用: 精准圈群、特征增强、样本安全匹配
400+顶尖企业的共同选择
面对着海量用户但活跃度偏低，运营人员数量有限，精细化运营无法有效达成等挑战，浦发银行基于现有数据管理平台，通过DM Hub 产品搭建互联网营销运营平台，实现精准高效的客户互动和营销活动参与率的大幅提升，形成数据驱动的自动化精准营销能力。
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