联邦学习平台
基于新型分布式的机器学习范式，能够有效解决数据孤岛问题，让多个参与方在不共享数据的基础上，通过最新的密码学手段保护交换的模型参数、梯度信息的安全性，从技术上实现安全合规的 AI 协作。
数据管理
提供安全可靠的数据隐私保护能力
模型开发
简单易用的可视化编排建模
联邦推理
提供在线、离线联邦推理能力
安全防护
提供全链路安全防护体系
产品优势
一站式可视化开发
提供从接入数据到发布联邦推理服务一站式的开发能力，可视化编排联邦训练流程，降低门槛
联邦过程安全
全程无需上传用户数据，计算过程均采用满足国际/国家级隐私安全计算框架和加密算法
融入现有数据生产流程
可无缝对接数据开放、数据开发以及AI应用的数据流程，让联邦学习融入现有的数据生产流程
快速工程落地
可选购联邦学习容器化交付，快速扩展联邦节点，最大程度降低环境、算力的影响，快速落地
产品价值
01
数据隔离
联邦学习的整套机制在合作过程中，数据不会传递到外部，不存在一方主导另外一方。
02
无损建模
通过联邦学习分散建模的效果和把数据合在一起建模的效果对比，几乎是无损的。
03
对等合作
合作过程中，合作双方是对等的。
应用场景
客户成功故事
某头部自主品牌汽车客户增换购大数据创新项目
以保客为基盘，引入三方合法数据源，进行大数据联合建模，支撑该车企开展增换购的潜客线索挖掘、增换购车型偏好识别、增换购意向度分级等。节省增换购营销成本、提升基盘客户贡献率，提高客户再购体验。
助力企业数字化转型 让每个决策都有数据支撑