【演讲合集】摩斯隐私计算在营销场景的应用实践

蚂蚁摩斯隐私计算论坛 2025-03-04 17:14:33

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。

 

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摩斯基础算法胡芯亿

 

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摩斯算法专家李漓春(左)

 

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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。

 

Morse营销科技,行业智能全域增长专家!

 

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内容概要:本文围绕“基于雅可比伪逆迭代的双臂协同轨迹规划与跟踪误差收敛性研究”展开,系统探讨了利用雅可比矩阵伪逆法实现双机械臂协同运动的轨迹规划方法,并通过Matlab代码实现了对系统跟踪误差收敛性的仿真验证。研究内容涵盖双臂协同的动力学建模、雅可比伪逆算法的迭代求解机制、轨迹跟踪控制器的设计,以及跟踪误差收敛性的数学证明与数值仿真分析,旨在提升多机械臂系统在复杂协作任务中的运动协调性、轨迹跟踪精度与控制稳定性。; 适合人群:具备机器人学、自动控制理论及数值计算基础,熟悉Matlab/Simulink仿真环境,从事多机械臂协同控制、轨迹规划算法开发及相关方向的研究生、科研人员或工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究双机械臂系统在协同作业中的运动规划与控制策略;②掌握雅可比伪逆法在冗余自由度机器人运动学求解中的应用原理;③实现并验证轨迹规划算法的仿真性能与误差收敛特性;④为工业装配、协作搬运、精密操作等多臂机器人应用场景提供算法支持与技术参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块分析算法实现细节,重点关注雅可比矩阵的构建方法、伪逆求解过程及其在迭代控制中的应用机制,同时通过仿真结果对比分析不同参数对系统收敛性与跟踪精度的影响,宜在实际调试中调整增益参数与初始条件以深化对控制性能的理解。

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