特别是在金融行业，解决单一金融机构自有数据量小、建模样本数量不足的问题，通过隐私计算，可以将多家机构数据在不泄露的情况下融合应用，提高模型的准确性，用于信贷风险评估、供应链金融、多头借贷等关键环节。除了联合风控，政务数据、医药研发、债券指数编写、联合营销都是隐私计算典型的应用场景。于普通人而言，未来随着隐私计算应用在多种业务场景中不断推广，个人信息也会得到更有效保护。

  破除数据孤岛提升模型决策力

  隐私计算爆火之后，阿里巴巴、微众银行、蚂蚁集团、平安科技等以及初创企业为代表的玩家相继入局。不过，隐私计算大规模商业化落地仍有不少挑战，这其中既包括技术本身复杂性，也有行业内卷。而在政策支持和市场共识推动下，隐私计算发展整体趋势向好 。

  推动隐私计算走向大规模商用的关键时期，“AI+隐私计算”的深度结合，在跨业、跨域数据安全融合的基础上，实现了数据价值的深度挖掘与释放，成为打开数据流通之门新的钥匙。在一众入局隐私计算的企业当中，萨摩耶云走出了自己独特的探索之路。

  基于业界开源联邦学习框架Fate，萨摩耶云建立了自己的联邦学习平台。充分将联邦学习、多方安全计算、同态加密、秘密分享技术深度融入AI决策智能平台，平台统一了从特征工程、算法建模、模型训练、模型评估、模型发布等全流程，企业能够轻松地实现联邦模型的训练、上线以及模型管理等功能，可视化联邦拖拽建模、模型管理及模型监控，大幅节省部署成本。

  在萨摩耶云联邦学习平台中，每个参与方身份和地位相同，各方原始数据始终不出本地，数据提供者轻松进行联邦合作，建立虚拟共有模型，建模效果与传统中心式机器学习模型效果几乎一致。技术人员可以随时配置与调试各类策略模型，实时优化部署各项规则，快速响应业务决策。它允许从跨数据所有者分布的数据中构建集合模型，达到了数据安全可证明、模型性能可使用、机器学习效率可控、决策可解释、模型可监管，有效破除数据孤岛之困。

  而萨摩耶云联邦学习平台正探索将Automan自动建模工具包联邦化，以提供更多的模型，尤其是风控领域的模型，来高效完成样本建模任务，缩短原始样本与经营决策的距离，实现整体降本增效。同时萨摩耶云联邦学习平台与FDN、星云进行合作，打通多维度、跨行业、跨场景的数据体系，让模型预测效能大幅提升。

  技术融合保障数据可用不可见

  未来的数字世界构建在数据要素充分流通的基础上，而隐私计算作为能够完美解决数据安全流通的最优技术解，在智能风控、智能决策分析，以及跨平台信息共享等场景上展现出广阔的应用空间。

  深度融合决策智能、深度学习和隐私计算技术，萨摩耶云已为包括金融、政务、物流、电商等多个产业提供了完整的端到端云原生解决方案。一站式、全链路解决方案，通过公有云、私有云及本地化部署模式部署，借助萨摩耶云联邦学习平台，企业灵活组合和调用多种模型，在数据不出门的前提下，建立从风险感知、风险探测、智能研判到自动处理的智能风控、联合营销、联合科研等跨机构数据合作任务，提升商业决策能力，驱动业务数智化转型。

  强化治理体系，构筑数据安全底座。萨摩耶云通过了等保三级认证和ISO27001认证以及安全联盟行业验证、诚信网站等认证，其在信息安全和客户隐私保护上，执行行业最高信息技术安全标准，并建立数据安全应急处置机制，使用加密密钥和数字证书实现安全通信和数据传输，以提高系统弹性、可靠性和稳定性。

  从搭建自己的联邦学习平台出发，萨摩耶云在隐私计算方面走出了一大步，正将探索发展可信执行环境技术纳入规划，基于可信执行环境对加密数据进行Spark SQL分析、实现多方加密数据在远端进行联合建模，打造数据安全可信共享的基础设施，通过透明可信分布式架构，端到端的应用闭环，在保证数据安全和隐私保护的前提下，实现多参与方数据可信共享、协同计算，数据可用不可见。

  可信执行环境相比其他隐私计算技术，具有通用和高效的优势，不仅可以无缝支持通用计算框架和应用，而且计算性能基本可匹敌明文计算。它可以单独用于隐私计算，也可以与其他技术结合，尤其在安全可信云计算、大规模数据保密协作、隐私保护的深度学习等场景中发挥重要作用。

  可以肯定的是，随着技术性能以及市场认知的提高，隐私计算将持续推动数据价值安全流通，帮助各行各业重构技术设施，为数字经济形态的向好发展提供稳健助力。隐私计算元年已来，数据引发的变革仍将继续，对于萨摩耶云等站在浪潮之巅的弄潮者而言，未来充满着无限可能性！