【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 2025-03-10 16:12:50

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:本文提出了一种促进可再生能源发电消纳的用户侧典型资源需求响应策略,并通过Matlab代码实现进行仿真验证。该策略聚焦于通过优化用户侧用电行为来提升电网对可再生能源波动性的适应能力,重点研究了需求响应机制下典型负荷资源的建模与调度方法。通过对用户侧可调节负荷(如温控负荷、电动汽车等)的特性分析,建立标准化的需求响应模型,结合电价激励或直接控制手段,引导用户在可再生能源出力高峰时段增加用电,在低谷时段减少用电,从而实现削峰填谷、提升新能源消纳水平的目标。研究还深入探讨了与共享储能系统的协同优化机制,进一步增强系统的灵活性和调节能力,为高比例可再生能源接入背景下的源网荷储协调运行提供技术支撑。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识,从事新能源、需求响应、综合能源系统、电力市场等相关领域研究的科研人员及研究生。; 使用场景及目标:① 学习和复现用户侧需求响应在促进新能源消纳中的应用;② 掌握典型可调节负荷的精细化建模方法及其在Matlab中的程序实现;③ 为研究源网荷储协同优化、电力市场机制设计、综合能源系统调度等前沿课题提供可扩展的技术参考和代码基础。; 阅读建议:此资源包含完整的Matlab代码实现,建议读者在学习理论模型的同时,务必动手运行和调试代码,结合仿真结果深入理解需求响应策略的作用机理、优化过程及与共享储能协同的增益效果。
内容概要:本文围绕一个供应链产能分析项目的面试技术问题展开,深入探讨了LangGraph的状态机机制、工具调用原理、业务逻辑实现、流式传输、记忆管理、并发安全及系统优化方向。重点解析了State共享机制、reducer的作用、条件路由与循环控制、@tool装饰器自动生成Schema的原理,以及主子Agent分层设计带来的工具调用清晰性。同时指出了当前实现中存在的风险点,如共享状态导致的并发问题、明文配置安全隐患、模拟流式而非真正token流等,并提出了改进思路,包括引入锁机制、异步无状态架构、密钥管理服务和长期记忆RAG设计。此外还涉及测试缺失与性能瓶颈(如网关延迟、上下文膨胀)的应对策略。; 适合人群:具备一定Python与FastAPI开发经验,熟悉LangChain/LangGraph框架,正在准备AI工程化或供应链智能化相关岗位面试的中高级研发人员(工作2-5年)。; 使用场景及目标:①深入理解LangGraph在复杂业务场景中的状态流转与多Agent协作机制;②掌握工具调用、流式响应、记忆管理和安全性设计的最佳实践与常见陷阱;③在面试中展现对系统边界、稳定性、可扩展性的深度思考,提升技术表达的专业度与说服力。; 阅读建议:此资料适用于面试前冲刺复盘,建议结合“面试准备_精华版”对照学习,重点关注问题背后的架构权衡与改进方案,不仅能“背答案”,更要能“讲设计”。

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