机器学习|业内首款编译器级产品，瑞莱智慧为隐私计算加速落地破题( 二 ) 版权|字节跳动|resso|播放器|中

在安全的基础上，性能是衡量产品价值的关键。通过编译器驱动高效加密算法的优化，瑞莱智慧在隐私计算的性能上实现量级式飞跃，领先业内平均水平数十倍，隐私保护下完成全流程建模，总耗时实现从日级别缩短到小时级别，兼具极致安全与效能。
四、立足场景闭环数据价值随着市场日趋成熟，应用侧对隐私计算的关注焦点，已从单点能力转移到了对综合能力要求更高的场景落地层。因此，瑞莱智慧打造了“平台+数据+场景”的一站式隐私计算解决方案，推动隐私计算从功能论证阶段迈向业务落地闭环。
在数据生态方面，瑞莱智慧引入运营商、支付等数十种外部数据源，为企业风险决策及管理提供更丰富全面的数据支持。同时立足应用场景，凭借积累沉淀的模型能力，实现对金融、政务等不同业务场景的快速赋能。
金融领域，瑞莱智慧为某股份制银行提供的反欺诈案例，在多家银行之间不分享明文数据和匿踪查询的前提下，各行利用自有数据积累实现了“黑名单共享+横向联邦学习”的金融联盟风控反欺诈模式。从效果上看，该方案帮助银行安全合规地引入客户的支付行为、设备信息、社交习惯等数据，大幅提升了反欺诈模型的准确性和效率。政务领域，瑞莱智慧则助力政府加强数据开放能力、新型数据交易所的建设。
朱萌表示，隐私计算的终极价值是是解决各个数据应用场景中的业务问题，其本质是应用人工智能挖掘数据洞察，服务智能化转型。所以隐私计算需在场景需求尤其人工智能需求的牵引下，在实现跨业、跨域数据融合的同时深度挖掘，以实现数据价值的闭环。