本应用综合运用隐私计算、知识图谱、流式计算等技术，搭建隐私计算平台，融合应用行内外数据，构建账户异常行为及交易风险预警模型，针对零售客户全量借记卡交易进行风险监测分析，及时识别和预警异常交易行为，提升银行在反电信网络诈骗场景风控水平,有效保障客户资金及信息安全。本应用由上海浦东发展银行股份有限公司负责系统研发及运维，并提供金融应用场景，此外无其他第三方机构参与。

创新性说明：

1. 在数据应用方面，在银行行内数据的基础上，引入行外通信行为、在网行为等运营商数据，丰富银行监测和评估账户异常行为及交易风险数据源维度。

2. 在数据保护方面，相较于传统的数据共享方式，运用隐私计算技术实现银行与运营商跨机构间数据的安全融合、可信共享，确保数据提供方“信息零出库”，数据需求方“隐私零泄密”，有效保障客户隐私数据安全。

3. 在风控能力方面，改变以往电信网络诈骗风险事前防范方式,构建纵向联邦学习的账户异常行为及交易风险预警模型,实现实时、准实时、批量的个人及团伙异常交易风险识别分析及预警，提升银行风险防控能力。