【演讲合集】摩斯隐私计算在营销场景的应用实践

2025-03-04 17:03:36 879 阅读 AI 写同款 · GEO 优化AI 选题数据监测一键分发 ›

在Matlab中开发AutoSAR模型的流程（自下而上）前面介绍了AutoSAR软件组件开发的两种方式，其中自下向上的方式，是从模型出发，流程如下。阅读详情

近日，摩斯团队多位技术老师分别在TOP100案例峰会、2024CCF中国数字金融大会、2024开放原子开发者大会上发表演讲。围绕“隐私计算”、“营销业务”等话题，从摩斯密码库、隐私计算技术到摩斯隐私计算在营销场景应用、助力营销业务增长与数据合规等多方面进行详细阐述。

大会演讲

摩斯团队基础算法同学胡芯忆的演讲《MorseCrypto：国家商用密码算法的高速软件实现》，为大家介绍了MorseCrypto以及SM2、SM4优化实现方法及性能优势。摩斯算法专家李漓春在《摩斯隐私计算助力营销数据合规与业务创新》演讲中，介绍了针对金融业营销方案以及支撑方案的三大核心能力，并阐述了摩斯在隐私计算领域的技术创新。摩斯高级技术专家王华忠在TOP100峰会，“数据治理/数据要素”分会场带来分享——《隐私计算在营销科技的应用》，着重对隐私计算在企业数智化增长、联合建模等多个营销场景的应用进行详细阐述。

摩斯基础算法胡芯亿

摩斯算法专家李漓春（左）

摩斯高级技术专家王华忠（右）

营销场景对隐私计算性能要求高

在营销场景中，存在大量的数据流通，隐私计算技术作为一门应用于跨机构数据合作、解决互不信任参与方之间保护隐私协同计算问题的交叉融合技术，可用来进行关键数据的保护实现数据的合规安全流通。

营销场景数据量大、时效性强，对产品性能要求高，摩斯基于多年金融营销场景打磨，利用协议算法库MorseCrypto进一步构建出高性能的半同态算法(ElGamal、Paillier)、GC、OT等MPC基础协议的高性能实现，极大地提升了摩斯隐私计算产品的性能。摩斯是行业内为数不多的同时通过信通院多方安全（MPC）和联邦学习（FL）隐私计算大规模性能认证的厂商。

目前摩斯隐私计算产品已在上百家银行等金融机构部署使用，建立了以隐私计算节点连接的数据和流量资源生态网络。通过隐私计算安全连接的全渠道分布式流量场景平台、数据源等，助力数据安全流通与价值释放。

摩斯营销科技助力行业全域智能增长

摩斯隐私计算技术在营销业务中应用广泛，已在企业数智化增长、跨域营销数据安全、联合营销建模、营销实时决策等营销场景落地，根据客户不同的需求给出对应的方案。

针对银行卡营销，摩斯在发卡、绑卡、促活等各阶段提供全生命周期的营销服务。结合交易场景制定精细化权益发放策略，帮助银行用户提升开卡效率和用户留存率。

针对其他机构营销，摩斯基于隐私计算技术：1、利用多方数据帮助增强金融机构与场景数据的联动。2、通过用户支付行为分析+覆盖多支付机构和多消费场景，能更精确的触达对应的场景和权益。3、充分了解用户支付偏好+覆盖含衣食住行在内的各类消费场景和各支付机构，可更高效的分发支付机构。构建了全域场景，结合包括摩斯自有数据、广告主数据、媒体数据、数据源数据在内多方数据形成的全域数据，搭建了全域场景+全域数据的数智营销模型体系。服务于金融、零售、互联网行业，为他们提供智能营销平台、智能营销助理、营销生态网络等精准营销能力。