作为社交大数据领域领跑行业发展的人工智能技术公司，慧科讯业基于累积多年的AI技术实力与27年丰富客户服务经验，落地于AI驱动的知识图谱技术提升数据价值和效率，实现AI在营销中的实战应用，充分释放商业价值。
背靠拥有100+ AI及大数据专家的Wisers AI Lab，立足于自研四大模型和三大独有AI技术，慧科讯业自研的行业权威媒介大数据挖掘分析模型(Wisers Industry LLM)在数据处理和分析的全面性、准确性、时效性等方面都在业界遥遥领先。准确率引领行业最高标准，可对标DeepSeek R1 Level；性能优势显著，处理每个调用平均时长仅为通用LLM的1/20。在稳定性方面，实现更高并发和高性能的同时，慧科讯业已基于火山引擎和华为云上的DeepSeek，使用双活LLM及自由蒸馏行业化模型（2+1）的模式规模化服务客户，实现更准确、速度快、情感准的行业化应用，赋能客户最大化挖掘和商用社交媒体数据价值。
近年来，随着大模型的崛起，大量数据被用于训练及提升大模型，数据的价值越发得到重视，各行业数字化发展提速。让数据发挥价值的关键在于不同主体、不同场景下的数据流通复用。如何在合法合规的前提下，安全高效地融合多方优质的数据能力和服务，助力企业实现数字化，或通过大数据挖掘洞察，成为了企业面临的严峻挑战。能保护用户隐私，同时实现精准营销的隐私计算技术应运而生。
慧科讯业基于27年的大数据营销技术研究与丰富的客户服务经验，盘点了营销领域常见的隐私计算技术及营销应用场景，为行业带来系统化的技术介绍及应用分享。
何为隐私计算，如何应用于数字营销？
在数字营销领域，高度依赖数据实现精准触达、个性化推荐、效果衡量和归因分析。这一过程涉及大量用户的行为数据、身份信息、交易数据等。然而，随着全球数据隐私法规（如欧盟GDPR、美国CCPA、中国《个人信息保护法》等）日趋严格，以及主流平台（如苹果、谷歌）对第三方Cookie和移动广告标识符（IDFA/GAID）的限制，直接收集和使用用户级明文数据的传统方式面临巨大挑战。营销人员迫切需要既能合规保护用户隐私，又能维持营销效果的技术方案。
隐私计算或称隐私增强技术，并非单一技术，而是一系列技术的总称。其核心目标是在处理和分析数据的过程中，保护数据本身不被泄露，特别是涉及用户隐私的敏感信息，同时又能提取出数据的价值，真正实现“数据可用不可见”。基于慧科讯业27年的大数据营销技术研究，目前应用于数字营销的隐私计算技术主要包括以下三类：
1
联邦学习(Federated Learning, FL)
联邦学习是一种分布式的机器学习范式。它的核心思想是数据保留在本地（例如用户的设备或企业的服务器），不进行集中汇聚。模型训练发生在数据所在的本地端，只有加密或加扰后的模型更新（如梯度、参数）被发送到中央服务器进行聚合，以更新全局模型，原始数据始终不离开本地环境。
联邦学习通过数据不出域及个体隐私保护，充分保障用户数据隐私。
数据不出域：原始用户数据保留在数据所有者处（如广告主、媒体平台或用户设备），不被传输或共享给其他参与方，极大地降低了数据泄露的风险。
个体隐私保护：即使共享模型更新，也可以结合差分隐私（Differential Privacy, DP）等技术，在更新中加入噪声，使得从模型更新中反推出个体用户信息的难度极大，提供了数学上的隐私保证。
在数字营销领域，联邦学习常见的应用场景包括联合建模、个性化推荐和跨设备/平台用户识别。
联合建模：广告主和媒体平台可以在不共享各自用户明文数据的情况下，共同训练用户画像模型、点击率（CTR）预估模型、转化（CVR）预估模型等，提升广告投放的精准度。
个性化推荐：在保护用户隐私的前提下，利用分布在各处的数据训练更精准的推荐模型。
跨设备/平台用户识别：在不交换用户标识符的情况下，通过模型协作识别同一用户。
2
多方安全计算(Multi-Party
Computation, MPC)
多方安全计算允许多个互不信任的参与方，在不泄露各自私有输入数据的前提下，共同完成对这些数据的协同计算（如统计分析、联合查询、模型推理等），并得到最终的计算结果。它依赖于复杂的密码学协议，如混淆电路、秘密共享等。
多方安全计算在确保输入隐私性和计算正确性的前提下，实现共享数据的协同计算：
输入隐私性：每个参与方只持有自己的数据或数据的加密份额，在整个计算过程中，任何一方都无法得知其他方的原始输入数据。
计算正确性：协议保证计算结果的正确性，如同在明文数据上计算一样。
在数字营销领域，多方安全计算主要应用于安全联合分析/查询、隐私保护信息检索等场景：
安全联合分析/查询：广告主和平台可以在不暴露各自用户列表的情况下，计算双方用户的交集大小（用于受众洞察）、计算广告触达人群在广告主侧的转化情况（用于归因分析）、进行联合用户画像分析等。
隐私保护信息检索：用户可以查询数据库中的信息，而数据库无法得知用户具体查询了哪条记录。
3
差分隐私(Differential Privacy, DP)
差分隐私并非一种具体的计算技术，而是一种提供隐私保护强度可度量标准的框架。它通过向查询结果或模型参数中添加经过精确计算的随机噪声，使得单个个体的数据是否包含在数据集中，对最终输出结果的影响微乎其微，从而保护个体不被识别。借助个体不可区分性，差分隐私提供严格的、可量化的隐私保证，防止成员推断攻击（即判断某个特定个体是否在数据集中）。
在数字营销领域，差分隐私常与联邦学习、多方安全计算结合使用，对共享的模型更新或最终的统计结果添加噪声，增强隐私保护。或用于发布匿名的统计报告，如人群画像、区域热力图等，保护报告中涉及的个体隐私。
总之，隐私计算技术通过数据控制权保留、处理过程加密、最小化信息暴露，帮助优化数据安全与隐私保护。在数字营销领域，这些先进的隐私计算技术使得广告主、媒体平台和其他数据持有方能够在保护用户隐私和遵守法规的前提下，继续开展有效的数据合作、模型训练和效果衡量，是应对当前数据挑战、实现负责任营销的关键赋能技术。
数据可用不可见，隐私计算技术助力营销应用精准合规
传统精准营销往往依赖于第三方Cookie、移动设备ID等方式追踪用户，如今，面临法规限制（如GDPR、CCPA、中国《个人信息保护法》）和平台政策收紧（如苹果ATT、谷歌Privacy Sandbox）。如何在不直接获取或共享用户级身份信息的情况下，继续实现精准投放和效果衡量是核心痛点。当前营销领域中，企业可借助隐私计算技术，应用于精准营销及企业一方数据库等场景。
借助隐私计算技术，企业可通过联合用户画像和个性化推荐模型，在兼顾用户隐私的前提下实现精准营销。
联合用户画像与建模：借助联邦学习，广告主（持有第一方数据如购买记录、会员信息）和媒体平台（持有用户行为数据）可以在各自数据不出本地的情况下，联合训练用户画像模型、点击率（CTR）/转化率（CVR）预估模型。模型参数或梯度在加密或加扰后传输和聚合，提升模型精准度，进而优化广告投放策略，但双方都无法获取对方的原始用户数据。
个性化推荐模型：此外，在设备端或用户本地服务器上利用联邦学习训练推荐模型，可以在实现个性化推荐的同时，保护用户偏好数据的隐私。
借助隐私计算技术，企业还可以合法合规地实现一方数据库及多方数据的管理与应用，确保数据可用性与不可见性得到兼顾。企业拥有宝贵的第一方数据（如CRM数据、网站/App用户行为数据），但直接使用、共享或与其他数据源融合进行分析面临严格的合规要求。如何安全、合规地激活这些数据资产是关键。借助隐私计算解决方案，企业可利用TEE（可信执行环境）或联邦学习等技术构建一个安全可控的环境。将自己的第一方数据导入其中，并邀请合作伙伴（如媒体平台、其他品牌）将他们的数据也放入该环境。在严格的权限控制和审计下，双方可以在不出数据的情况下进行联合分析、建模或受众匹配，确保数据使用符合法规和用户授权。此外，对于大型集团内不同业务线或子公司的数据，企业可以使用联邦学习或MPC进行内部联合建模或分析，打破内部数据竖井，同时满足内部数据隔离和隐私规定。
慧科讯业坐拥合规数据源及稳定技术结构，为企业数据合规安全保驾护航。慧科讯业拥有合法合规的海量信源覆盖，与国内多家主流权威新闻媒体建立版权化的合作伙伴关系，也是多个报纸媒体唯一版权合作方。此外，慧科讯业还拥有最高级别的微博数据商业接口权限。背靠拥有100+ AI及大数据专家的Wisers AI Lab，慧科讯业将累积多年的AI技术实力用于营销中的实战应用，确保海量数据安全、高效的传输，为企业一方及多方数据安全保驾护航。慧科讯业系统采取高可用松耦合架构，支持高稳定的通用API接口调用。慧科讯业AI标注模型及成熟自动化流程，可显著提升数据处理效率，缩短数据知识图谱训练和标注周期，标注成本仅为业界1/67。
当数据要素市场化进入深水区，隐私计算正从技术概念转化为数字营销的基础设施。借助"可用不可见"的隐私计算技术，既破解了企业数据应用的合规困局，更重构了数字营销的信任边界。慧科讯业将持续通过提供合规数据源及稳定技术结构，为企业的数字化转型提供安全可靠的数据智能基座，在用户隐私权益与企业商业价值之间，建立起可验证、可量化的技术平衡点。
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