【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 2025-03-05 10:38:08

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“基于杜鹃优化算法分时电价的综合能源系统双层协同调度研究”展开,结合Matlab代码实现,提出了一种融合杜鹃优化算法(Cuckoo Search Algorithm)与分时电价机制的综合能源系统双层协同优化调度模型。研究旨在通过需求响应机制优化能源资源配置,实现系统运行成本最小化与低碳化运行的双重目标。模型充分考虑了氢能、氨气等新型清洁能源的集成利用,体现了较强的创新性与前瞻性。研究内容涵盖综合能源系统建模、双层优化架构设计、多目标协同调度策略及智能算法求解全过程,并附有大量相关研究方向拓展,如储能选址定容、微电网调度、虚拟电厂优化、多目标智能优化算法应用等,展现出广泛的学术与工程应用价值。; 适合人群:具备电力系统、优化理论、能源管理及Matlab/Simulink编程基础的研究生、科研人员和工程技术人员,特别适合从事综合能源系统、需求响应、智能优化算法、低碳调度等方向研究的专业人士。; 使用场景及目标:① 为科研人员提供基于杜鹃优化算法的综合能源系统双层调度模型构建与仿真方法;② 探索分时电价与需求响应机制下,含氢能、氨气等新型能源的综合能源系统协同优化运行策略;③ 为解决储能配置、微电网经济调度、碳交易机制等实际工程问题提供算法支持与代码参考; 其他说明:该研究成果属于“创新未发表”类别,突出算法的原创性与实践指导意义,可通过提供的网盘链接获取完整资源,建议读者结合文中列举的多种优化算法与应用场景进行深入学习与拓展研究。
内容概要:本文档聚焦于“配电网两阶段鲁棒故障恢复研究”,通过Matlab代码实现相关算法,旨在应对配电网中突发故障后的快速、可靠恢复问题。研究采用鲁棒优化方法,有效应对可再生能源出力、负荷需求等不确定性因素,确保系统在最不利条件下仍能安全稳定运行。解决方案分为两个阶段:第一阶段为故障后的紧急响应与网络重构,核心目标是隔离故障区域并最大化重要负荷的供电恢复;第二阶段为灾后资源再调度,利用储能、可控分布式电源等进行精细化调整,以实现经济性与可靠性的最优平衡。文中提供的Matlab代码完整实现了建模、求解与仿真全过程,是对高水平学术论文的复现,兼具理论深度与实践价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及电力行业工程师。; 使用场景及目标:① 学习和掌握电力系统故障恢复、鲁棒优化、两阶段随机规划等高级理论与方法;② 复现顶刊论文的仿真案例,服务于自身课题研究、论文撰写或技术汇报;③ 将核心算法思想迁移应用于微电网、主动配电网等新型电力系统的优化调度项目中。; 阅读建议:此资源以Matlab代码为核心载体,因此学习者应重点研读代码结构,结合电力系统专业知识理解其背后的数学模型与物理意义。建议读者先梳理清楚“故障恢复”的整体流程,再分模块(如潮流计算、约束定义、优化求解器调用)进行代码调试与分析,通过修改参数和算例来加深理解。

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