隐私计算，WeLab汇立集团的“长期主义”战场数据时代，WeLab汇立集团如何用隐私计算“破局”？

　　当“数据就是生产力”成为行业共识，隐私计算正悄然改变金融科技的游戏规则。如何在保护用户隐私的同时，，化数据价值?这不仅是技术难题，更是金融机构长期发展的关键课题。WeLab汇立集团早在2017年就瞄准了这一赛道，成为行业中少有的“先行者”。从0到1，他们用技术实战解题，在隐私计算的探索中不断进化，试图在数据安全与效率之间找到最佳平衡点。

　　隐私计算是WeLab汇立集团四大技术领域的核心之一。根据2021年9月23日WeLab汇立集团正式发布的“科技全景图”，WeLab汇立集团以基础科技为基石，信贷科技及数字银行科技为抓手，智能风控、数据中台、人工智能、隐私计算四大技术领域为核心，涵盖智能金融全链路。

　　2017年起，WeLab汇立集团开始投入联邦学习、边缘计算等隐私计算领域研发，其专利边缘计算解决方案将在高效计算的基础上确保用户隐私数据的安全以及更精简的数据传输。2019年，WeLab汇立集团全面上线高维向量检索——ANN算法，运用这一算法可更高效地检测欺诈行为，并且摆脱了常规欺诈检测算法需要直接访问大量用户数据的问题，保护用户隐私。

　　2019年底，WeLab汇立集团创始人龙沛智在发布企业2020年三大战略时谈到，“隐私计算是WeLab汇立集团的三大战略目标之一，天冕科技更是投入了50%研发人员在隐私计算上。”目前，天冕在隐私计算方面已经积累了十余项专利。天冕联邦学习平台的开源，凸显WeLab汇立集团的开放共赢发展格局。

　　与大多数隐私计算厂商宣传的算法数据不同，天冕科技并不强调算法突出性，而是注重算法实用性，有效降低成本。数据显示，天冕联邦学习平台在某头部金融企业落地案例中，在建模训练3周后，模型KS提升17%，营销转化率提升20%，ROI提升18%。

　　从技术层面看，WeLab汇立集团在业界首创天冕联邦学习平台开发计算框架——函数计算，具有轻量级、一键部署优势。用户可以在Spark集群的基础上，选择函数计算，从而实现弹性计算，动态扩展资源，节省成本，提高效率的目的。

　　总体来看，隐私计算的价值，不止于技术突破，更在于落地应用的深度与广度。从联邦学习的实际部署到边缘计算的优化升级，WeLab汇立集团的每一次技术迭代，都是对数据安全边界的持续巩固。未来，随着隐私计算在金融场景中的不断深入，WeLab汇立集团会持续以技术为引擎，让数据安全与业务增长同行，为行业树立新的标杆。