安全计算既保护数据，又提效
多个模型交叉
有过风控经验的工程师都经历过，假设现在有2个数据源，运营商数据和SDK数据，如果对方都不直接输出标签的情况下，智能带着Y样本分别去运营商和SDK服务器上建模，分别训练出模型。实际应用过程中，相当于分别调用模型，得到各自的评分，最后做交叉评估。
多方联合建模
（多方）安全计算可以实现统一建模，在一个平台上，同时用运营商和SDK的标签，进行多方训练，得到一个更完整的综合评分模型。
多方安全计算联合建模优势：
1）保证用户隐私安全，数据不出本地私域；
2）避免单数据源联合建模的特征
大数据风控未来，算法定义边界
数据业务能做多少大，不应该只取决于业务的市场容量有多大，业务做到哪儿应该停止，这个问题将会被算法重新定义。为什么如此说道？因为数据业务的敏感性，迫使一旦遇到数据安全带，就必须停止，这就是所谓的边界。这个边界可以有法律来制定，但是往往很难，因为数据业务的错综复杂导致没有一个条例可以讲清楚你这样用数据是不是合法合规。
先定义模式，在模式之内，你能够到的地方，都允许你去触碰，这就清晰了！数据业务回归业务本质，不需要去担心和考虑是不是触碰到法律。这就好比足球场上的球员只要关注自己的球技，不要将球踢出边界即可，球场上尽情发挥、淋漓尽致，踢出精彩的比赛。
安全计算，定义好了这个足球场和球场规则，数据源和金融机构作为参与方，在这个球场上，不存在数据出界的机会：数据不出库、可用不可见、模型满地跑。
尊重人文，才是人工智能
“人工智能是一个很宽的词汇，本意上是让人们的生活更快捷、更美好，多看十年二十年，人工智能才处于一个早期，人工智能赋予金融业务显得过于急躁，过程中的“不愉快”可以成为一个经验或者教训，往后发展之路，必须步步“经”心，必须回归到本意，那就得尊重人文。否则一切都会弄巧成拙、畸形怪出。”富数科技高级总监黄奉孝在一次隐私计算讨论会上说，“目前包括我们在内的做安全计算的几家公司，都试图用新的技术来诠释安全的定义，最终让人工智能更贴近人文，更拥有社会责任感。”。
互联网与科技发展之快，如飞奔的高铁，适当的时候放缓脚步，回过头看看存在的问题，这是企业和行业的责任！游戏行业如何引导孩子的健康？直播与社交如何抵制涉黄？金融如何防犯用户隐私问题？……产能巨大的话题行业与人工智能结合显得极为重要，警惕互联网大跃进过程中的人文迷失。
