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近几年来随着大数据时代到来，每个人的隐私信息都几乎无处遁形，暴露在网络之上。但是数据平台数量的增多也使得数据壁垒出现，许多数据的价值得不到释放。那么如何在数据隐私保护与数据可用性之间保持一种平衡？作为一家致力于探索人工智能和大数据在金融领域应用的科技企业，百融云创给出了答案。
首先百融云创针对隐私保护推出了隐私计算关键技术，这项技术主要包括联邦学习与安全多方计算两种方式。其中联邦学习，是由两个或以上参与方共同参与，在保证各数据方的原始数据不出库的前提下，协作构建并使用机器学习模型的人工智能技术。在整个联邦学习的过程中，终端数据始终存储在本地，来避免数据泄露的风险。
而安全多方计算则是可以保证多个参与方获得正确计算结果的同时，没有办法得到除了计算结果外的信息，从而保证多方主体数据的安全和私密。它的优势在于，各参与方对其所拥有的数据拥有百分之百的控制权，不用担心其基本数据和信息遭到泄露。
其次百融云创为了提高数据的可用性也推出了解码百融云创Indra平台，向使用者展现了平台架构图、平台系统流程图、平台系统流程图等平台逻辑图纸，让使用者根据需求来放心选择。
Indra平台能够为合作方、客户之间提供了一种安全、高效的数据合作模式，帮助多方主体在保证数据私密性的情况下仍然可以挖掘其信息价值，确保使用数据时的合规性。所以Indra平台的应用场景十分多样，包括黑名单匹配、在线预测、联合建模、数据中介等。
相信在未来，百融云创会增加对隐私保护技术与数据利用技术的研发和创新，成为金融行业科技创新的引领者。
