【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 蚂蚁摩斯隐私计算论坛 墨衍会员 · AI 创作全网分发 墨衍智能分发 通过墨衍一键同步至各平台 可同步平台 CSDN微信公众号微博知乎掘金百家号博客园抖音小红书 你的文章也可以这样分发 墨衍会员 ¥399起/年,写一次发全网 我也要 + 加入社区

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。

 

图片

摩斯基础算法胡芯亿

 

图片

摩斯算法专家李漓春(左)

 

图片

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!

 

关注我,获取更多资讯~

...全文

相关推荐

MATLABSimulink模拟及会议论文,关于具备自动温度控制和能耗分析的智能太阳能热水系统。.zip

1.版本:matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点:参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象:计算机,电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。

海神之光

完美复现基于自适应虚拟谐波阬的光储VSG并网电流谐波抑制模型(Simulink仿真实现)

内容概要:本文围绕基于自适应虚拟谐波阬的光储VSG并网电流谐波抑制模型展开研究,提出了一种结合虚拟同步发电机(VSG)控制与自适应虚拟谐波阬技术的谐波治理方案,旨在有效应对光伏发电与储能系统并网过程中产生的特定次谐波问题。通过在Simulink中构建完整的系统仿真模型,详细实现了VSG的惯量阻尼控制、功率环调控以及自适应谐波阬的频率识别与阻抗重塑机制,能够动态跟踪并抑制并网电流中的谐波成分,从而提升电能质量和系统并网稳定性。文章深入剖析了控制器结构设计、关键参数整定方法及谐波抑制效果的仿真验证过程,充分验证了该方法在复杂工况下的有效性、鲁棒性与工程应用潜力。; 适合人群:具备电力电子、新能源并网、电力系统分析等相关专业知识背景的科研人员与工程技术人员,尤其适用于熟悉Simulink仿真环境、掌握基本控制理论与信号处理技术的研究生、高校教师及企业研发人员。; 使用场景及目标:①应用于光伏-储能联合系统的并网逆变器控制设计;②用于提升VSG并网系统的电能质量与抗扰动能力;③为高比例新能源接入场景下的谐波分析与主动抑制策略提供仿真验证平台与技术支撑;④辅助开展新型电力系统中电能质量治理相关的教学与科研工作。; 阅读建议:建议读者结合提供的Simulink模型文件进行同步仿真操作,重点理解VSG控制架构与自适应虚拟谐波阬模块的耦合关系,关注谐波检测、频率自适应调整与复矢量控制的实现细节,并可通过改变负载条件或电网阻抗参数进行多工况测试,以深入掌握系统的动态响应特性与控制性能边界。

@橘柑橙柠桔柚

机械三维3D设计图-食品皮带机输送除尘消毒设备.zip

机械三维3D设计图-食品皮带机输送除尘消毒设备.zip

ZL4120505

机械三维3D设计图-膜厚测定自动搬送设备.zip

机械三维3D设计图-膜厚测定自动搬送设备.zip

ZL4120505

负荷预测基于LSTM-Attention、蜣螂优化DBO-LSTM-Attention的负荷预测研究(Python代码实现)

内容概要:本文围绕基于LSTM-Attention与蜣螂优化算法(DBO)改进的LSTM-Attention模型在电力负荷预测中的应用展开研究,采用Python代码实现。研究结合长短期记忆网络(LSTM)对时间序列长期依赖关系的建模能力与注意力机制(Attention)对关键时间步特征的加权聚焦能力,构建基础预测模型,并引入新型群智能优化算法——蜣螂优化算法(DBO),用于自动寻优模型超参数,有效提升模型收敛速度与预测精度。文中详述了模型架构设计、优化流程集成及实验验证过程,通过对比实验证明该混合模型在负荷预测任务中相较传统方法具有更强的非线性拟合能力和更高的预测准确性。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习背景,从事电力系统分析、能源管理或相关领域研究的科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于短期或中期电力负荷预测任务,提高电网调度的科学性与经济性;②为深度学习与智能优化算法在能源领域的融合应用提供实践案例,促进模型性能优化与实际部署。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码,深入理解LSTM-Attention模型的构建细节与DBO优化流程,建议在实际数据集上复现实验,进一步掌握参数调优技巧与模型评估方法。

欢多天天写代码
评论
收藏 已收藏
分享
返回顶部