隐私计算平台服务

1.能力说明

隐私计算(Privacy Computing)是指在保证数据提供方不泄露原始数据的前提下，对数据进行分析计算的一系列信息技术，实现数据在流通与融合过程中的“可用不可见”。即，参与方在不泄露各自数据的前提下，通过协作对他们的数据进行联合机器学习和联合分析。
隐私计算平台主要为解决美团与客户/供应商/合作商之间数据共享传输安全性与合规性问题，实现双方在合规安全的前提下进行数据共享和联合应用。

注：此能力目前为试运营阶段，只面向少量已签单的S级客户作为增值服务能力对接使用，如相关能力有其他客户有需求，请联系数据产品组@冷戈对接

2.核心能力与业务应用

售卖能力项	应用场景及客户群体	能力解释	实施方式
隐私求交	主要用于高密级数据对撞确认双方数据关系，如企业高密级内部/外部员工信息判定是否为美团用户，美团与外部客户/供应商是否有同一家商户等业务场景； 适用客户：全场景S/A级，供给供应商	隐私集合求交 (private set intersection, PSI)：指多个参与方在不获取除交集以外的额外数据的情况下，计算双方交集	客户方需本地部署，请联系服务对接人/实施人员做确认
匿踪查询	主要用于合规查询场景下，客户使用高密级数据（如特定员工、商户、订单等）对美团已授信的数据源发起查询，且该查询内容无法被美团追踪。 适用客户：全场景S/A级	匿踪查询（PIR，Private Information Retrieval）：指客户方在不向美团方泄露其具体检索了哪些数据的情况下，从美团方授信数据源内查询数据
联邦学习	主要用于分销场景和客户建立联合营销建模，预测用户偏好；内外资药企自有员工行为数据和美团整体（B+C）风控数据合并建模，识别员工潜在违规风险等业务场景； 适用客户：供给分析、招待餐、差旅的S/A级	联邦学习（FL，Federated Learning）：指多个参与方在不交换原始数据的情况下，仅通过交换模型参数和中间结果，完成机器学习训练和预测。
联合分析	主要用于分销场景和客户建立联合营销，分析用户使用体验和营销转化率；内外资药企自有员工行为数据和美团整体（B+C）风控数据合并分析，识别员工潜在违规行为等业务场景； 适用客户：供给分析、福利餐、招待餐、差旅的S/A级	联合分析：指多个参与方在不交换原始数据的情况下，基于多方数据进行分析查询。

3.接入流程说明