百融云创搭建Indra平台 用隐私计算筑起金融安全护城河

当前，数字化浪潮方兴未艾，以人工智能、大数据、云计算、区块链等为代表的新兴科技创新助推金融业变革升级，迸发出无限生机活力。随着业务扩展和数字化转型加速，数据成为了公司的核心资产，并且数据安全逐渐成为支撑自身业务发展的基石，成为公司战略重要的一环。为此，在数字经济正盛的时代，各行各业对于个人隐私和数据安全需求及重视程度也逐渐提升。

百融云创作为国内领先的独立AI技术平台，近年来通过不断发力深入研究数字技术，开创了一种面向数据隐私保护的机器学习新范式。百融云创从隐私集合求交集、联邦学习等方向入手，以密码学领域的重要理论和技术为基础，结合大数据具体应用场景，搭建了安全多方计算平台Indra，促进安全多方计算、机器学习等理论研究的落地。在这种新的框架下，各参与方通过联邦学习机制实现了多赢的局面，也为金融行业人工智能技术的应用提供了一种新的应用前景。

隐私安全计算目前在市场上获得了强烈的反响，在2020年更是被称之为“隐私计算元年”。百融云创通过Indra平台，可以为合作商及客户提供高效、安全的数据合作模式，并且通过在多种具体场景的科技应用保证了数据价值挖掘深度和数据使用的的合规性和隐蔽性，进而满足数据发展过程中的隐私保护需求。

值得一提的是，在进一步精准确定用户“名单”的过程中，Indra平台采用并改进多种隐私集合求交集算法，可以应用于不同数据量、离/在线、是否含附加消息等各种场景，能够消除黑名单共享以及营销匹配场景中可能出现的非目标用户的信息泄漏隐患。联邦学习则将解决用户数据隐私安全和合规性问题进一步深化。百融云创的Indra平台会根据所服务的金融机构的具体业务，对重叠数据进行处理和训练，进而使数据应用条件更合规，匹配效果更精准，同时也能保证模型推理过程中客户数据的隐私保护。

百融云创将保护隐私的原则、理念和方法融入到企业管理中，始终将保护客户和个人隐私信息放在首位。对于数据安全方面，百融云创率先探索联邦机器学习，一方面可以实现数据隔离，保障参与方的数据不会泄露到外部，满足用户隐私保护和数据安全的需求；另一方面，通过联邦学习能够保证模型质量无损，不会出现负迁移，保证联邦模型比割裂的独立模型效果好。同时，创新推出安全多方计算平台Indra，通过在多种具体场景的科技应用保证了数据价值挖掘深度和数据使用的的安全性，为合作商及客户提供高效、安全的数据分析服务。

未来，百融云创将以成为金融数字化转型的科技引擎为目标，继续加大对隐私计算等技术的研发力量，为企业营造健康与安全的金融生态环境提供数据帮助，让数据发挥更大的价值。

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