2020 無疑是特殊的一年，而 AI 在開年的這場”戰疫“中表現出了驚人的力量。站在“新十年”的起點上，CSDN【百萬人學AI】評選活動正式啓動。本屆評選活動在前兩屆的基礎上再度升級，設立了「AI優秀案例獎Top 30」、「AI新銳公司獎Top 10」、「AI開源貢獻獎Top 5」三大獎項。我們相信，榜樣的力量將成爲促進AI行業不斷髮展的重要基石，而CSDN將與這些榜樣一起，助力AI時代的”新基建“。
一、公司簡介
富數科技是在數據隱私保護和大數據智能領域的領先企業，專注於聯邦學習、安全多方計算等技術的研發，實現“數據不出門，可用不可見”，富數安全多方計算平臺是幫助數據成爲生產要素的重要基礎設施。
富數科技核心團隊來自CapitalOne,Alibaba和IBM，深耕金融和大數據領域多年，現有員工84人，研發人員55人，佔比 65%，其中博士2人，碩士16人，首席科學家陳博士是約克大學博士後、中國金融數學第一人彭實戈院士的學生。數據科學家黃博士畢業於巴黎六大，曾參與多個歐盟合作項目。團隊技術實力領先。
富數科技註冊資本776萬，在2016～2019年間完成了三輪融資，獲得了頂級風投的億元資金投資。
富數科技是上海市高新技術企業、國際IEEE會員及聯邦學習工作組成員、中國通信標準化協會大數據安全與流通標準組成員、中國人工智能開源軟件發展聯盟成員，深度參與了工信部相關大數據安全技術標準的編制，以完全自主創新技術，首批獲得了中國信通院評測認證。
富數科技擁有大量核心專利和自主知識產權，安全計算解決方案目前已在金融、運營商、醫療、政務等領域積累應用場景和落地案例，實現“數據可用不可見“的聯合計算或匿蹤查詢，以及“數據不出庫，算法滿地跑”的機器學習，增強機構間數據安全協作、開放共享和聯防聯控，在保護隱私的前提下發揮大數據的商業價值。
二、技術創新能力
在數據即生產力，數據安全隱患日益凸顯的背景下，爲契合當前階段，運營商、銀行這類高合規對數據安全強要求的客戶，安全計算作爲一個新的領域，對於安全計算技術中的聯邦學習技術，必然會面臨開源與非開源的選擇，開源雖對於推動市場教育和技術發展都帶來積極的作用，但安全系統應該對監管機構和審計機構開放源代碼，而對普羅大衆非開源模式才更加符合安全計算的業務本質。
基於此富數採用本地化與非開源這種生態模式，有別於國內其他幾家安全計算科技公司，富數科技的安全計算產品標籤非常鮮明——本地化、非開源、自主自研。
自主產權和硬核的技術實力是大廠考覈系統安全性的標準。本地化部署方案，讓富數完全不碰數據，富數也沒有和銀行競爭的金融業務，這對於銀行和數據源來說，做到了真正的中立。此外在確保數據不庫的情況下（聯邦學習）結合各方數據無需暴露或集中地進行分佈式加密隱私計算（多方安全計算），不論對企業、還是機關單位來說，都是雙重保障。
富數安全計算產品擁有的四大核心功能模塊——多方安全計算、聯邦學習、匿蹤查詢、聯盟區塊鏈，目前無論在性能和算法上，都保持領先地位，特別是建模平臺通過將安全計算和聯邦學習開創性地採用“鬆弛迭代法”，實現了在智能合約、ML算法優化、代碼編譯和計算硬件芯片融合⽅面的性能改善，同等條件下實現了收斂速度的大幅提升，精度和準確度損失低於1%，速度較行業水平提高300%。高效率的建模體驗，贏得客戶一致好評。
三、技術商業化能力
本項目可廣泛應用於銀行、保險等泛金融業，將上游的數據源、下游的金融業務機構、以及終端用戶緊密聯繫在一起，助力各角色在確保數據安全與用戶隱私的前提下，釋放出更大的數據價值，爲行業創造更大的經濟效益。富數的聯邦學習系統幫助金融機構更精準地識別目標用戶、運營用戶和更高效地進行風險識別，達到降本增效的效果。幫助第三方數據方實現數據增值，在確保數據安全與用戶隱私的前提下，釋放出更大的數據價值，讓用戶獲得更精準的服務，讓金融機構可以安全合規的進入真正的大數據與人工智能時代，實現真正的“智慧金融”。
富數Avatar安全計算平臺可助力政務數據的開放與共享，以安全合規的方式開放政府部委數據，助力智慧政務、惠民興業和普惠金融等。此外，可以賦能社會信用服務機構，建立政府、企業、個人等信用主體橋樑，解決企業信息/個人信息，分散化、缺失化的問題，通過多方安全計算和匿蹤查詢技術，實現數據“可用不可見”的目標，放大個人和企業信用數據作爲社會資源調節工具價值和力度的目的，提升信用效率與安全性。Avatar的聯盟區塊鏈技術、多方安全計算隱私保護功能、聯邦學習的智能學習功能，還可以通過與行業企業評價服務結合，可以形成新數據經濟模式。賦予各個參與方智挖掘數據深層次價值能力。企業信息可以安全地參與行業聯合統計，形成行業大數據應用，爲政府政策制定或調整提供數據支撐，爲中小企業提供產業動態、供需情報、採購鏈條信息參考等數據支撐。
四、公司未來發展規劃
聯邦學習在國內發展迅速，已有衆多企業加入了聯邦學習的研究和探索之中。富數作爲行業的領先企業之一，在技術能力和商業化進度上始終保持着領先的地位。不同的安全計算平臺普遍存在互聯互通問題，這些平臺與各自生態深度結合，平臺之間因爲接口、通訊、技術和規範的差異，往往獨立不可互聯。 針對這問題，未來需要提出完整的安全計算技術開放架構，設計標準的開放接口，構建協同學習的技術開源平臺。對於不同的生態體系，研發跨平臺的接口轉換和對接技術，從而實現最大程度的互聯互通。通過這樣一個機構無需部署多個系統，而是通過一套接口服務，就可以與外部各種機構進行大數據協同的連接合作。此外，聯邦學習和安全計算技術還可以與區塊鏈結合，利用區塊鏈的共識機制和多方協同能力，建立智能合約與電子存證，使安全計算過程更加可信合規。
基於聯邦學習和多方安全計算計算的安全計算平臺必將被越來越多的行業所接受，適用於更多的應用場景。從整個數據產業看，聯邦學習可以增加可用數據的總量，能很好的解決現存數據孤島的問題；對企業自身而言，使用聯邦學習能簡單、合法且低成本的獲取外部有效的數據信息，快速解決某些因數據量或數據 維度不足而導致的困擾，而且也不會造成合作企業間數據或商業機密的泄露。規範數據使用可以在匯聚更多數據的基礎上迎來數據價值挖掘的下一個爆發點，帶動人工智能的數據基礎設施進步，聯邦學習和隱私計算未來會逐步成爲人工智能的基礎設施。