隐私计算平台建设与应用实践
建设背景
保险属于典型的“数字密集型产业”，“大数法
那么”决定了 保险与生俱来的数字属性。随着信息技术的
开展，社会正在 快速进入数字化时代，在各类场景中都在不断产生和消费数 据，保险公司以往惯用的内部数据已经无法跟上新时代的需 求，需要依赖大量外部数据来更好地识别和评估风险，制定 更有效的营销运营策略。
随着近几年国内外一系列数据
平安与隐私保护相关政 策法规密集出台，以往的粗放式数据收集、使用与交易模式 将被严格规范和限制。为保障数据交易中的隐私
平安，行业 涌现出多种技术解决方案，中国人寿财险进行了深入研究， 在考虑了
平安性、可用性和自主可控性等因素的情况下，选 择了隐私计算技术。在隐私计算框架下，参与方的数据明文 不出私域，在保护数据
平安的同时，能够实现多源数据跨域 合作。因此，中国人寿财险通过建设隐私计算平台，破解数 据融合价值
平安释放的难题，真正实现“数据可用而不可见” 的价值理念。
系统建设概况
.系统简介。
中国人寿财险所建设的隐私计算平台是一 款基于多方
平安计算、联邦学习技术的数据智能应用平台, 平台具备数据接入管理能力及隐私计算 ...