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密算魔方平台为解决隐私信息暴露、数据孤岛、数据归集不合规等问题，利用横向、纵向联邦学习、分布式机器学习、深度神经网络等核心技术，实现了从样本融合、模型构建到在线预测的全流程模型管理。具有全流程可视化建模，内置超过20+种机器学习组件，8类机器学习算法，根据不同算法自适应算法配置，内置丰富详尽的模型报告，传统模型精度大于98%等特点。一站式服务、多样化部署与图形化界面的设计大大降低客户操作与部署难度。另，产品已通过信通院安全测评，实现多方数据的安全联合建模与安全联合计算，达到“数据可用不可见”、“数据不出厂 ，模型多跑路”的方式保障数据安全有序流通，满足了金融风控融合建模、政务企业数据融合建模等场景需求。

密算魔方在数据安全合规规范、保护用户隐私数据要求下，实现多方数据的安全联合建模与安全联合计算，达到“数据可用不可见”，解决企业应用隐私计算技术的学习、部署、管理、应用难题，为多企业和多部门间的数据交互、融合应用创造安全空间。 1、一站式服务：业务应用更快速。客户可一站式完成多方数据及业务合作，一键部署，大大降低客户时间成本； 2、多样化部署：部署更轻量便捷。Docker化部署，支持多种操作系统，支持主流数据源和数据服务，支持云及本地部署，机构可灵活投入硬件与计算资源； 3、图形化界面：操作门槛更低。操作便捷，使用门槛低，简单高效地完成建模、统计、服务部署任务。没有算法和开发经验的人也能快速上手使用。

在汽车保险理赔资质评估项目中，通过智慧数享-密算魔方联合建模的方式为车企保险理赔资质评估提供精准且完整的解决方案，对客户核心用户数据、金融机构用户数据、及运营商数据的多方隐私保护，打通隐私计算在汽车行业、金融机构及运营商的产品化场景应用；令车险资质评估准确率提高至原先的1.8倍。在激活银行信用卡沉默客户项目中，利用智慧数享-密算魔方联邦建模的方式，针对信用卡客户进行分层、并抽取沉默客户进行精细化运营，在数据不出库的前提下基于银行历史数据和联通用户特征构建营销响应模型，对客户营销活动激活作出预测，匹配营销策略和用户权益，促进存量用户价值提升。在银行涉赌反欺诈项目中，通过智慧数享-密算魔方联合建模的方式，可以在不泄露双方隐私信息的前提下进行隐匿三要素查询，通过对身份证、手机号和姓名的加密查询确认一致匹配性。通过联邦学习引入联通数据，通过补充用户画像，完善算法及模型，提高精准率，挖掘新的风险模式。

联通产业公司定位于产业互联网创新服务提供商，以构建“互联网+运营专家”第一品牌为目标，以大数据为引领，以产业互联网为核心，通过全要素集成、全云化运营及大数据应用能力，着力打造大数据、云计算、物联网、产业互联网等创新业务能力，为政府、企业提供从连接、云平台到大数据的一站式解决方案。

经济效益：（1）累计签约3个，为我司带来累计收入超千万；协助客户提升用数能力，节省预算上亿级。有效激活某银行信用卡沉默客户，助力客户精准营销，节省千万级营销费用；协助某国有银行反欺诈筛选名单精准率提升6%；某车险资质评估准确率提高1.8倍；（2）在途商机超10个，累计金额8千万+。

社会效益：（1）积极响应国家政策，在《中华人民共和国数据安全法》、《中华人民共和国个人信息保护法》相继出台的背景下，秉承央企责任和担当，切实履行和落实数据安全传输的规范和要求，确保数据安全流通和应用，充分贯彻和落实国家对于数据安全的要求和责任。（2）充分释放数据要素价值，密算魔方平台，基于联邦学习、多方安全计算、隐私安全求交、安全计算查询技术，实现多方数据在不出本地的情况下联合建模，充分保护数据在处理和分析建模过程中的安全性，实现合法合规的多方数据安全融合应用，充分释放数据要素价值。

希望以技术合作的形式，对本成果进行成果转化。在落地过程中，也希望能保证本成果的规模化应用。如有可能，希望在本成果落地后进行持续技术深化，并且将迭代后的技术进一步进行成果转化。