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在全流程可信安全计算的护航下，提供从数据融合到模型部署的全栈式产品解决方案，助力金融企业联合建模，拒绝“数据孤岛”。

源数据安全管理
支持用户加密上传数据并进行线上管理，保障数据安全和用户隐私不外泄

数据安全融合
在多种安全技术方案（MesaTEE/MPC/隔离域）保障下支持用户创建融合任务实现双方乃至多方数据地安全融合

模型安全构建
在多种安全技术方案（MesaTEE/MPC/隔离域）保障明细数据可用不可见的前提下建模并开始训练

模型安全预测
支持用户挑选最优模型、下载模型文件、获取预测结果、进行安全部署等操作

应用场景

风控反欺诈
金融企业对客户的风险缺乏全面认识，加入其他数据可进行更有效的风控反欺诈

精算定价
金融企业对客户的价格偏好缺乏全面认识，加入其他数据可进行更有效的精算定价

产品优势

安全可信的建模环境
基于芯片保护、内存安全等技术，使建模环境之内各方数据可用不可见，建模环境之外加密数据不可被穿透破译，确保全程端到端的加密

丰富多样的算法储备
基于RUST内存安全的多算子、多模型算法的实现，保障数据安全计算的同时满足多模型构建需求

灵活便捷的平台功能
建模流程简单明了，菜单切换方便快捷，用户可自主建模，快速迭代，更好的应对业务变化

客户案例

某银行

信贷风险管理
客户介绍：某银行需要在互联网渠道开展线上信贷业务，但无线上风险管理经验，担心不良率居高不下
解决方案：由银行提供样本数据与风控规则，与互联网渠道的数据进行融合训练，产出信贷风控黑名单，帮助银行控制风险

方案成果：日均调用量50W+，贷后表现良好，不良率低于业界平均水平10%，降低了风险，节省了成本

某财险公司
车险精算定价
客户介绍：费改以来，某财险公司谋求扩大其车险线上化率，同时维持一个合理的保费规模，因此寻求提高互联网渠道的车险精算模型区分度
解决方案：由保险公司提供相关的赔付率、赔付金额，与互联网渠道的数据进行融合训练，并将模型结果应用于车险精算模型
方案成果：加入互联网数据后精算模型区分度提升1.25倍