——  案例1

某银行中小企业信贷-关系网络反欺诈，人行监管沙箱

痛点

金融欺诈问题越来越严重，出现团伙化、组织化趋势。基于图计算的关系网络被应用于反欺诈分析，但数据安全和隐私保护的考虑，机构往往只能基于自有数据来建立关系网络，缺乏跨源数据的关系网络，风险识别不够深入。

解决方案

通过融合图计算与安全计算技术，在保护各自数据的条件下，实现银行和运营商数据安全融合，构建联合关系图谱，识别企业集群背后的复杂关系链条以及欺诈风险。

期望效果

基于融合的多方安全关系网络，银行建立反欺诈模型，对用户和企业欺诈风险进行识别，进行异常监测与识别，实现全方位的欺诈风险预警。

——  案例2

政务数据、公共数据服务开放平台赋能实体经济

痛点

金融欺诈问题越来越严重，出现团伙化、组织化趋势。基于图计算的关系网络被应用于反欺诈分析，但数据安全和隐私保护的考虑，机构往往只能基于自有数据来建立关系网络，缺乏跨源数据的关系网络，风险识别不够深入。

解决方案

建设保护各方隐私安全的公共数据开放平台；银行企业通过多方安全计算进行安全计算，公共数据不需要直接输出，使用方得到希望的计算结果。

实现效果

银行、企业在合规的条件下使用公共数据；公共数据开放平台无需担心泄露客户隐私。