PrivIT 数密AI平台

平台基于联邦学习、多方安全计算（MPC）和可信执行环境（TEE）三大隐私计算技术，实现数据'可用不可见'。原始数据不出本地，仅交换加密后的中间计算结果或模型参数，支持多方在不暴露各自数据的前提下联合建模，数据价值可流转但隐私不泄露。

主要适用于跨机构数据协作场景，如：银行间联合风控建模（黑样本共享不泄露客户信息）、医疗多中心AI训练（医院数据不出院）、政务数据开放（统计结果公开但原始数据保密）、营销联合建模（平台数据互通但不暴露用户画像）。特别适合金融、医疗、政务等强监管行业。

支持私有化部署和混合云两种模式。私有化版可在客户机房或专有云部署，数据完全自主可控；混合云版支持算力托管在云端、数据留存本地。提供标准化API和SDK，可与客户现有AI平台、数据库、数据中台无缝对接，典型项目2-4周即可完成POC验证。

相比静态脱敏，PrivIT保留数据统计特征和模型可用性，损失精度极低；相比开源FATE等框架，PrivIT提供完整工程化能力，包括任务调度、可视化运维、权限审计和异常检测，并支持百亿级样本的亿级特征建模性能。核心差异在于原生AI协作工作流和金融级安全审计能力。

采用'基础平台费+算力用量+服务费'组合计费。基础平台按节点数授权（私有化）或按租户订阅（云版）；算力部分按TEE实例时长或MPC协议调用次数计量；另含算法工程师驻场支持、合规咨询等增值服务。提供按项目一次性买断和按年订阅两种商业模式。