Tencent une fuerzas con WPP para evitar silos de datos aislados para los anunciantes
Por Shawn Lim Jul 28 2021
WPP y Tencent están uniendo fuerzas para ayudar a los anunciantes en China a hacer un uso completo de los datos y la inteligencia artificial.
Las dos partes se están uniendo para garantizar que, a pesar de que se están implementando regulaciones de protección de la privacidad de los datos más estrictas, no habrá silos de datos aislados y prácticas complicadas de intercambio de datos.
Utilizando la plataforma Cloud Security Privacy Computing (CSPC), WPP y Tencent Cloud Big Data, ya se han ejecutado campañas de aprendizaje federado multipartito con marcas como Pernod Ricard.
El aprendizaje federado es un marco distribuido de aprendizaje automático que rompe los silos de datos para liberar todo el potencial de la IA. Basado en el principio básico de nunca revelar datos subyacentes, diferentes partes pueden completar el modelado conjunto intercambiando resultados intermedios encriptados y llevando a cabo el enriquecimiento de datos de manera legal y conforme
"A principios de este año, actualizamos Shen Dun Federated Computing a Tencent Cloud Secure Privacy Computing, que se basa en el marco informático de privacidad Tencent Angel PowerFL, con la tecnología de protección de datos privados como Federated Learning (FL), Secure Multiparty Computación (MPC) y Entorno de ejecución confiable (TEE) ”, dijo Naruto Guo, director del producto informático de privacidad de seguridad de Tencent Cloud.
"La transformación personalizada de la protección de la privacidad se lleva a cabo para algoritmos como el aprendizaje automático y el análisis de datos para crear productos informáticos de privacidad con enlaces completos de aplicaciones de datos. El producto actualizado garantiza la finalización rápida de las tareas informáticas de privacidad con datos subyacentes que permanecen locales. Al tiempo que garantiza la seguridad de los datos, también puede maximizar el valor de los datos y resolver el problema de los silos de datos que enfrentan las empresas ".
Agrega: “La cooperación con WPP es un muy buen punto de partida en el campo de la publicidad y el marketing. La excelente seguridad y rendimiento de la plataforma juegan un papel importante en esta cooperación publicitaria, garantizando la seguridad de los datos y maximizando el valor de los datos empresariales. La promoción de seguimiento y la aplicación también requieren esfuerzos conjuntos de todos los socios de la industria, y esperamos crear más casos destacados en el futuro ".
¿Cómo ayudará el aprendizaje federado a los anunciantes?
En el caso de Pernod Ricard, para el proceso de implementación, varias partes ingresan sus propios perfiles de audiencia e ID de dispositivo en sus respectivos entornos de modelado, que se basan en las audiencias semilla de alta calidad de sus marcas Martell y Glenlivet.
Después de completar el entrenamiento del modelo, todas las partes realizan una puntuación y un razonamiento federados para los dispositivos basados en la función de consulta oculta de la plataforma.
Como el principio central del aprendizaje federado es nunca revelar los datos subyacentes, todas las partes realizaron un modelado conjunto intercambiando resultados intermedios encriptados y finalmente generaron el modelo preciso esperado por Martell y The Glenlivet a través de la ingeniería de funciones y el ajuste de algoritmos.
El grupo de audiencia puntuado y seleccionado por este modelo se aplica luego en el proceso de activación de los principales editores del mercado.
Los resultados mostraron que para las marcas con grandes volúmenes de datos de muestra históricos de CRM como Martell, el rendimiento de entrega generado por el aprendizaje federado para campañas de duración relativamente larga mejora significativamente en comparación con el del grupo de control.
Para marcas relativamente nuevas como The Glenlivet, el modelo preciso generado por el aprendizaje federado utilizando datos limitados de CRM ha obtenido una exposición de alta calidad, dos veces más alta que la del grupo de control en campañas de corta duración.
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