作為社交大數(shù)據(jù)領(lǐng)域領(lǐng)跑行業(yè)發(fā)展的人工智能技術(shù)公司，慧科訊業(yè)基于累積多年的AI技術(shù)實(shí)力與27年豐富客戶服務(wù)經(jīng)驗(yàn)，落地于AI驅(qū)動(dòng)的知識(shí)圖譜技術(shù)提升數(shù)據(jù)價(jià)值和效率，實(shí)現(xiàn)AI在營(yíng)銷中的實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用，充分釋放商業(yè)價(jià)值。
背靠擁有100+ AI及大數(shù)據(jù)專家的Wisers AI Lab，立足于自研四大模型和三大獨(dú)有AI技術(shù)，慧科訊業(yè)自研的行業(yè)權(quán)威媒介大數(shù)據(jù)挖掘分析模型(Wisers Industry LLM)在數(shù)據(jù)處理和分析的全面性、準(zhǔn)確性、時(shí)效性等方面都在業(yè)界遙遙領(lǐng)先。準(zhǔn)確率引領(lǐng)行業(yè)最高標(biāo)準(zhǔn)，可對(duì)標(biāo)DeepSeek R1 Level；性能優(yōu)勢(shì)顯著，處理每個(gè)調(diào)用平均時(shí)長(zhǎng)僅為通用LLM的1/20。在穩(wěn)定性方面，實(shí)現(xiàn)更高并發(fā)和高性能的同時(shí)，慧科訊業(yè)已基于火山引擎和華為云上的DeepSeek，使用雙活LLM及自由蒸餾行業(yè)化模型（2+1）的模式規(guī)?；?wù)客戶，實(shí)現(xiàn)更準(zhǔn)確、速度快、情感準(zhǔn)的行業(yè)化應(yīng)用，賦能客戶最大化挖掘和商用社交媒體數(shù)據(jù)價(jià)值。
近年來(lái)，隨著大模型的崛起，大量數(shù)據(jù)被用于訓(xùn)練及提升大模型，數(shù)據(jù)的價(jià)值越發(fā)得到重視，各行業(yè)數(shù)字化發(fā)展提速。讓數(shù)據(jù)發(fā)揮價(jià)值的關(guān)鍵在于不同主體、不同場(chǎng)景下的數(shù)據(jù)流通復(fù)用。如何在合法合規(guī)的前提下，安全高效地融合多方優(yōu)質(zhì)的數(shù)據(jù)能力和服務(wù)，助力企業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)字化，或通過(guò)大數(shù)據(jù)挖掘洞察，成為了企業(yè)面臨的嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。能保護(hù)用戶隱私，同時(shí)實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營(yíng)銷的隱私計(jì)算技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。
慧科訊業(yè)基于27年的大數(shù)據(jù)營(yíng)銷技術(shù)研究與豐富的客戶服務(wù)經(jīng)驗(yàn)，盤點(diǎn)了營(yíng)銷領(lǐng)域常見(jiàn)的隱私計(jì)算技術(shù)及營(yíng)銷應(yīng)用場(chǎng)景，為行業(yè)帶來(lái)系統(tǒng)化的技術(shù)介紹及應(yīng)用分享。
何為隱私計(jì)算，如何應(yīng)用于數(shù)字營(yíng)銷？
在數(shù)字營(yíng)銷領(lǐng)域，高度依賴數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)觸達(dá)、個(gè)性化推薦、效果衡量和歸因分析。這一過(guò)程涉及大量用戶的行為數(shù)據(jù)、身份信息、交易數(shù)據(jù)等。然而，隨著全球數(shù)據(jù)隱私法規(guī)（如歐盟GDPR、美國(guó)CCPA、中國(guó)《個(gè)人信息保護(hù)法》等）日趨嚴(yán)格，以及主流平臺(tái)（如蘋果、谷歌）對(duì)第三方Cookie和移動(dòng)廣告標(biāo)識(shí)符（IDFA/GAID）的限制，直接收集和使用用戶級(jí)明文數(shù)據(jù)的傳統(tǒng)方式面臨巨大挑戰(zhàn)。營(yíng)銷人員迫切需要既能合規(guī)保護(hù)用戶隱私，又能維持營(yíng)銷效果的技術(shù)方案。
隱私計(jì)算或稱隱私增強(qiáng)技術(shù)，并非單一技術(shù)，而是一系列技術(shù)的總稱。其核心目標(biāo)是在處理和分析數(shù)據(jù)的過(guò)程中，保護(hù)數(shù)據(jù)本身不被泄露，特別是涉及用戶隱私的敏感信息，同時(shí)又能提取出數(shù)據(jù)的價(jià)值，真正實(shí)現(xiàn)“數(shù)據(jù)可用不可見(jiàn)”。基于慧科訊業(yè)27年的大數(shù)據(jù)營(yíng)銷技術(shù)研究，目前應(yīng)用于數(shù)字營(yíng)銷的隱私計(jì)算技術(shù)主要包括以下三類：
1
聯(lián)邦學(xué)習(xí)(Federated Learning, FL)
聯(lián)邦學(xué)習(xí)是一種分布式的機(jī)器學(xué)習(xí)范式。它的核心思想是數(shù)據(jù)保留在本地（例如用戶的設(shè)備或企業(yè)的服務(wù)器），不進(jìn)行集中匯聚。模型訓(xùn)練發(fā)生在數(shù)據(jù)所在的本地端，只有加密或加擾后的模型更新（如梯度、參數(shù)）被發(fā)送到中央服務(wù)器進(jìn)行聚合，以更新全局模型，原始數(shù)據(jù)始終不離開(kāi)本地環(huán)境。
聯(lián)邦學(xué)習(xí)通過(guò)數(shù)據(jù)不出域及個(gè)體隱私保護(hù)，充分保障用戶數(shù)據(jù)隱私。
數(shù)據(jù)不出域：原始用戶數(shù)據(jù)保留在數(shù)據(jù)所有者處（如廣告主、媒體平臺(tái)或用戶設(shè)備），不被傳輸或共享給其他參與方，極大地降低了數(shù)據(jù)泄露的風(fēng)險(xiǎn)。
個(gè)體隱私保護(hù)：即使共享模型更新，也可以結(jié)合差分隱私（Differential Privacy, DP）等技術(shù)，在更新中加入噪聲，使得從模型更新中反推出個(gè)體用戶信息的難度極大，提供了數(shù)學(xué)上的隱私保證。
在數(shù)字營(yíng)銷領(lǐng)域，聯(lián)邦學(xué)習(xí)常見(jiàn)的應(yīng)用場(chǎng)景包括聯(lián)合建模、個(gè)性化推薦和跨設(shè)備/平臺(tái)用戶識(shí)別。
聯(lián)合建模：廣告主和媒體平臺(tái)可以在不共享各自用戶明文數(shù)據(jù)的情況下，共同訓(xùn)練用戶畫像模型、點(diǎn)擊率（CTR）預(yù)估模型、轉(zhuǎn)化（CVR）預(yù)估模型等，提升廣告投放的精準(zhǔn)度。
個(gè)性化推薦：在保護(hù)用戶隱私的前提下，利用分布在各處的數(shù)據(jù)訓(xùn)練更精準(zhǔn)的推薦模型。
跨設(shè)備/平臺(tái)用戶識(shí)別：在不交換用戶標(biāo)識(shí)符的情況下，通過(guò)模型協(xié)作識(shí)別同一用戶。
2
多方安全計(jì)算(Multi-Party
Computation, MPC)
多方安全計(jì)算允許多個(gè)互不信任的參與方，在不泄露各自私有輸入數(shù)據(jù)的前提下，共同完成對(duì)這些數(shù)據(jù)的協(xié)同計(jì)算（如統(tǒng)計(jì)分析、聯(lián)合查詢、模型推理等），并得到最終的計(jì)算結(jié)果。它依賴于復(fù)雜的密碼學(xué)協(xié)議，如混淆電路、秘密共享等。
多方安全計(jì)算在確保輸入隱私性和計(jì)算正確性的前提下，實(shí)現(xiàn)共享數(shù)據(jù)的協(xié)同計(jì)算：
輸入隱私性：每個(gè)參與方只持有自己的數(shù)據(jù)或數(shù)據(jù)的加密份額，在整個(gè)計(jì)算過(guò)程中，任何一方都無(wú)法得知其他方的原始輸入數(shù)據(jù)。
計(jì)算正確性：協(xié)議保證計(jì)算結(jié)果的正確性，如同在明文數(shù)據(jù)上計(jì)算一樣。
在數(shù)字營(yíng)銷領(lǐng)域，多方安全計(jì)算主要應(yīng)用于安全聯(lián)合分析/查詢、隱私保護(hù)信息檢索等場(chǎng)景：
安全聯(lián)合分析/查詢：廣告主和平臺(tái)可以在不暴露各自用戶列表的情況下，計(jì)算雙方用戶的交集大?。ㄓ糜谑鼙姸床欤⒂?jì)算廣告觸達(dá)人群在廣告主側(cè)的轉(zhuǎn)化情況（用于歸因分析）、進(jìn)行聯(lián)合用戶畫像分析等。
隱私保護(hù)信息檢索：用戶可以查詢數(shù)據(jù)庫(kù)中的信息，而數(shù)據(jù)庫(kù)無(wú)法得知用戶具體查詢了哪條記錄。
3
差分隱私(Differential Privacy, DP)
差分隱私并非一種具體的計(jì)算技術(shù)，而是一種提供隱私保護(hù)強(qiáng)度可度量標(biāo)準(zhǔn)的框架。它通過(guò)向查詢結(jié)果或模型參數(shù)中添加經(jīng)過(guò)精確計(jì)算的隨機(jī)噪聲，使得單個(gè)個(gè)體的數(shù)據(jù)是否包含在數(shù)據(jù)集中，對(duì)最終輸出結(jié)果的影響微乎其微，從而保護(hù)個(gè)體不被識(shí)別。借助個(gè)體不可區(qū)分性，差分隱私提供嚴(yán)格的、可量化的隱私保證，防止成員推斷攻擊（即判斷某個(gè)特定個(gè)體是否在數(shù)據(jù)集中）。
在數(shù)字營(yíng)銷領(lǐng)域，差分隱私常與聯(lián)邦學(xué)習(xí)、多方安全計(jì)算結(jié)合使用，對(duì)共享的模型更新或最終的統(tǒng)計(jì)結(jié)果添加噪聲，增強(qiáng)隱私保護(hù)?；蛴糜诎l(fā)布匿名的統(tǒng)計(jì)報(bào)告，如人群畫像、區(qū)域熱力圖等，保護(hù)報(bào)告中涉及的個(gè)體隱私。
總之，隱私計(jì)算技術(shù)通過(guò)數(shù)據(jù)控制權(quán)保留、處理過(guò)程加密、最小化信息暴露，幫助優(yōu)化數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)。在數(shù)字營(yíng)銷領(lǐng)域，這些先進(jìn)的隱私計(jì)算技術(shù)使得廣告主、媒體平臺(tái)和其他數(shù)據(jù)持有方能夠在保護(hù)用戶隱私和遵守法規(guī)的前提下，繼續(xù)開(kāi)展有效的數(shù)據(jù)合作、模型訓(xùn)練和效果衡量，是應(yīng)對(duì)當(dāng)前數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)、實(shí)現(xiàn)負(fù)責(zé)任營(yíng)銷的關(guān)鍵賦能技術(shù)。
數(shù)據(jù)可用不可見(jiàn)，隱私計(jì)算技術(shù)助力營(yíng)銷應(yīng)用精準(zhǔn)合規(guī)
傳統(tǒng)精準(zhǔn)營(yíng)銷往往依賴于第三方Cookie、移動(dòng)設(shè)備ID等方式追蹤用戶，如今，面臨法規(guī)限制（如GDPR、CCPA、中國(guó)《個(gè)人信息保護(hù)法》）和平臺(tái)政策收緊（如蘋果ATT、谷歌Privacy Sandbox）。如何在不直接獲取或共享用戶級(jí)身份信息的情況下，繼續(xù)實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)投放和效果衡量是核心痛點(diǎn)。當(dāng)前營(yíng)銷領(lǐng)域中，企業(yè)可借助隱私計(jì)算技術(shù)，應(yīng)用于精準(zhǔn)營(yíng)銷及企業(yè)一方數(shù)據(jù)庫(kù)等場(chǎng)景。
借助隱私計(jì)算技術(shù)，企業(yè)可通過(guò)聯(lián)合用戶畫像和個(gè)性化推薦模型，在兼顧用戶隱私的前提下實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營(yíng)銷。
聯(lián)合用戶畫像與建模：借助聯(lián)邦學(xué)習(xí)，廣告主（持有第一方數(shù)據(jù)如購(gòu)買記錄、會(huì)員信息）和媒體平臺(tái)（持有用戶行為數(shù)據(jù)）可以在各自數(shù)據(jù)不出本地的情況下，聯(lián)合訓(xùn)練用戶畫像模型、點(diǎn)擊率（CTR）/轉(zhuǎn)化率（CVR）預(yù)估模型。模型參數(shù)或梯度在加密或加擾后傳輸和聚合，提升模型精準(zhǔn)度，進(jìn)而優(yōu)化廣告投放策略，但雙方都無(wú)法獲取對(duì)方的原始用戶數(shù)據(jù)。
個(gè)性化推薦模型：此外，在設(shè)備端或用戶本地服務(wù)器上利用聯(lián)邦學(xué)習(xí)訓(xùn)練推薦模型，可以在實(shí)現(xiàn)個(gè)性化推薦的同時(shí)，保護(hù)用戶偏好數(shù)據(jù)的隱私。
借助隱私計(jì)算技術(shù)，企業(yè)還可以合法合規(guī)地實(shí)現(xiàn)一方數(shù)據(jù)庫(kù)及多方數(shù)據(jù)的管理與應(yīng)用，確保數(shù)據(jù)可用性與不可見(jiàn)性得到兼顧。企業(yè)擁有寶貴的第一方數(shù)據(jù)（如CRM數(shù)據(jù)、網(wǎng)站/App用戶行為數(shù)據(jù)），但直接使用、共享或與其他數(shù)據(jù)源融合進(jìn)行分析面臨嚴(yán)格的合規(guī)要求。如何安全、合規(guī)地激活這些數(shù)據(jù)資產(chǎn)是關(guān)鍵。借助隱私計(jì)算解決方案，企業(yè)可利用TEE（可信執(zhí)行環(huán)境）或聯(lián)邦學(xué)習(xí)等技術(shù)構(gòu)建一個(gè)安全可控的環(huán)境。將自己的第一方數(shù)據(jù)導(dǎo)入其中，并邀請(qǐng)合作伙伴（如媒體平臺(tái)、其他品牌）將他們的數(shù)據(jù)也放入該環(huán)境。在嚴(yán)格的權(quán)限控制和審計(jì)下，雙方可以在不出數(shù)據(jù)的情況下進(jìn)行聯(lián)合分析、建?；蚴鼙娖ヅ?，確保數(shù)據(jù)使用符合法規(guī)和用戶授權(quán)。此外，對(duì)于大型集團(tuán)內(nèi)不同業(yè)務(wù)線或子公司的數(shù)據(jù)，企業(yè)可以使用聯(lián)邦學(xué)習(xí)或MPC進(jìn)行內(nèi)部聯(lián)合建?；蚍治?，打破內(nèi)部數(shù)據(jù)豎井，同時(shí)滿足內(nèi)部數(shù)據(jù)隔離和隱私規(guī)定。
慧科訊業(yè)坐擁合規(guī)數(shù)據(jù)源及穩(wěn)定技術(shù)結(jié)構(gòu)，為企業(yè)數(shù)據(jù)合規(guī)安全保駕護(hù)航。慧科訊業(yè)擁有合法合規(guī)的海量信源覆蓋，與國(guó)內(nèi)多家主流權(quán)威新聞媒體建立版權(quán)化的合作伙伴關(guān)系，也是多個(gè)報(bào)紙媒體唯一版權(quán)合作方。此外，慧科訊業(yè)還擁有最高級(jí)別的微博數(shù)據(jù)商業(yè)接口權(quán)限。背靠擁有100+ AI及大數(shù)據(jù)專家的Wisers AI Lab，慧科訊業(yè)將累積多年的AI技術(shù)實(shí)力用于營(yíng)銷中的實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用，確保海量數(shù)據(jù)安全、高效的傳輸，為企業(yè)一方及多方數(shù)據(jù)安全保駕護(hù)航?；劭朴崢I(yè)系統(tǒng)采取高可用松耦合架構(gòu)，支持高穩(wěn)定的通用API接口調(diào)用。慧科訊業(yè)AI標(biāo)注模型及成熟自動(dòng)化流程，可顯著提升數(shù)據(jù)處理效率，縮短數(shù)據(jù)知識(shí)圖譜訓(xùn)練和標(biāo)注周期，標(biāo)注成本僅為業(yè)界1/67。
當(dāng)數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)化進(jìn)入深水區(qū)，隱私計(jì)算正從技術(shù)概念轉(zhuǎn)化為數(shù)字營(yíng)銷的基礎(chǔ)設(shè)施。借助"可用不可見(jiàn)"的隱私計(jì)算技術(shù)，既破解了企業(yè)數(shù)據(jù)應(yīng)用的合規(guī)困局，更重構(gòu)了數(shù)字營(yíng)銷的信任邊界?；劭朴崢I(yè)將持續(xù)通過(guò)提供合規(guī)數(shù)據(jù)源及穩(wěn)定技術(shù)結(jié)構(gòu)，為企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供安全可靠的數(shù)據(jù)智能基座，在用戶隱私權(quán)益與企業(yè)商業(yè)價(jià)值之間，建立起可驗(yàn)證、可量化的技術(shù)平衡點(diǎn)。
慧科訊業(yè)公眾號(hào)
慧科訊業(yè)視頻號(hào)
京公網(wǎng)安備 11010502044517號(hào)
400-0969-797
登錄
