陳起：隱私計算平臺建設與應用實踐

建設背景

保險屬于典型的“數字密集型產業”，“大數法則”決定了保險與生俱來的數字屬性。隨著信息技術的發展，社會正在快速進入數字化時代，在各類場景中都在不斷產生和消費數據，保險公司以往慣用的內部數據已經無法跟上新時代的需求，需要依賴大量外部數據來更好地識別和評估風險，制定更有效的營銷運營策略。

隨著近幾年國內外一系列數據安全與隱私保護相關政策法規密集出臺，以往的粗放式數據收集、使用與交易模式將被嚴格規范和限制。為保障數據交易中的隱私安全，行業涌現出多種技術解決方案，中國人壽財險進行了深入研究，在考慮了安全性、可用性和自主可控性等因素的情況下，選擇了隱私計算技術。在隱私計算框架下，參與方的數據明文不出私域，在保護數據安全的同時，能夠實現多源數據跨域合作。因此，中國人壽財險通過建設隱私計算平臺，破解數據融合價值安全釋放的難題，真正實現“數據可用而不可見”的價值理念。

系統建設概況

1.系統簡介。中國人壽財險所建設的隱私計算平臺是一款基于多方安全計算、聯邦學習技術的數據智能應用平臺，平臺具備數據接入管理能力及隱私計算算法，滿足跨企業、跨機構間基于數據隱私保護的查詢及計算等任務，能夠通過匿蹤查詢、集合運算、聯合建模、聯合統計等功能，應用于保險業務場景內的聯合營銷、聯合風控、信息共享、產品創新等多場景任務，解決數據協作時無法安全利用各方數據的困境，將智能化、數字化落地到實際保險業務應用功能中，助力以數據驅動為核心的開發、運營和產業升級。

2.建設成果。國壽財險隱私計算平臺于2021年四季度正式上線，并開始逐步對接外部數據。針對異構平臺之間的互聯互通難題也取得了一定成果。

以在某分公司的實際應用為例，國壽財險完成了與外部科技公司基于開源FATE框架平臺的異構互聯，在原始數據不出本地的情況下，完成車輛評分聯合建模任務，有效降低了合作各方未來重復建設的風險。

同時，國壽財險隱私計算平臺通過了工信部中國信通院的“聯邦學習基礎能力專項評測”，中國人壽財險成為全國首家通過該評測的保險機構，標志著該平臺在聯邦學習的調度管理能力、數據處理能力、算法實現、效果及性能、安全等方面得到了專業認可。未來國壽財險隱私計算平臺將參與中國信通院其他隱私計算評測，對多方安全計算、聯邦學習的相關技術功能進行全面認證。

保險行業應用場景

隱私計算技術以數據可用而不可見的方式促進數據智能生態共建，其發展為保險行業提供了更廣闊的數據應用場景，也為行業的數據合作打開了新局面。

1.聯合營銷。在面向以客戶為中心的數字化保險業務轉型期，精準客戶營銷是數字化轉型的重要陣地。但是由于“數據孤島”問題致使無法準確、全面、實時分析客戶需求及行為偏好，保險公司只能被迫使用低效率、高成本的傳統營銷方式。

通過隱私計算，可以打通同一客戶在內外生態中的多領域數據，使各參與方無需共享數據資源即可實現聯合構建營銷模型，進一步豐富用戶畫像，從而進行精準營銷，實現保險業務的數字化轉型。

在高價值客戶識別中，可利用匿蹤查詢技術，在保證查詢客戶信息不泄露的條件下，引入客戶價值識別的標簽數據，或通過聯合其他數據源的數據特征，根據規則篩選出高價值客戶，在資源有限的前提下對其進行資源和服務上的傾斜，從而實現業績最大化。

在沉睡客戶激活中，可通過隱私計算技術在內外部機構之間構建數據協作通道，有效識別沉睡用戶的不同特征，構建更加差異化和精準的激活策略，從而保持客戶分布健康，同時提高客戶服務滿意度。

2.聯合風控。保險公司是經營風險的公司，而風險發生在未來，具有很強的不確定性。通常來說，用戶在保險機構的數據難以滿足行業對風險評估的要求，因此需要結合其他機構的數據進行綜合評估。但由于其他機構的數據保護、安全合規風險等原因，數據往往無法實現真正的互聯互通，“數據孤島”現象越來越嚴重，使得保險行業風險識別的難度日趨增加。

利用隱私計算技術，可以在原始數據不出本地的前提下，實現跨機構間數據的聯合挖掘，交叉驗證實現風險分析，形成對業務的多維度認識，提升風控質量。

在風險信息查詢中，可利用匿蹤查詢技術，在保護查詢數據的同時安全獲取客戶的消費能力、借貸情況等信息來識別客戶的潛在風險。在風控模型構建中，可通過引入外部數據，在各方原始數據不出本地的情況下聯合構建風控模型，增強對客戶賠付預測的判斷能力。在行業黑名單共建中，可通過隱私計算建立險企黑名單共享聯盟，聯盟成員可查詢客戶在聯盟中的黑名單情況，對于黑名單用戶予以拒保或重點核保，從而增強險企的反欺詐能力。

3.精算定價。由于市場上保險產品的差異化小，定價成為客戶選擇保險產品的核心要素。對于保險公司而言，保險定價的過程一定程度上就是對風險識別量化的過程。而保險公司可用的風險信息數據在獲取上面臨著數據安全問題。

為解決這一難題，可利用隱私計算技術，引入車主駕駛數據、車輛數據、客戶消費數據、信貸數據等外部數據，實現跨領域跨機構的數據特征安全融合，充分豐富保險精算定價因子，建立更為精準的定價模型。通過對風險的合理測算及掌控，使保險公司賠付成本降低，提升盈利能力。

4.產品創新。隨著國內保險業逐漸步入高質量發展階段，能否解決同質化問題，開發出符合消費者保障需求的創新產品，將是保險公司能否持續健康發展的關鍵所在。也可以認為，引入優質數據，與其他行業建立數據共享分析機制將成為保險產品創新面臨的新挑戰。

如今可以通過隱私計算技術來解決機構間數據互聯互通的合規及技術難題，釋放數據價值，讓數據驅動成為產品創新的核心引擎。借助隱私計算能力融合各相關方數據來適應市場發展，從而迎來產品創新的新機遇。

實踐挑戰

隨著隱私計算技術的快速發展，越來越多的企業開始應用隱私計算技術，而隱私計算自身的技術特點也給企業在實際應用中帶來了挑戰。

1.隱私計算技術本身帶來的性能瓶頸。隱私計算采用復雜的加密機理，交互次數多，導致大量的計算和通信負載。現階段，一方面由于算力得到顯著提升；另一方面建模活動通常在線下進行，再之使用者已對“為安全犧牲一定性能”有了普遍共識，隱私計算的傳統機器學習建模所消耗的時間仍在預期范圍之內。而一旦涉及算法更為復雜的深度學習等領域，隱私計算帶來的性能瓶頸將使相關建模時長令人無法接受。同時，隱私計算是一種多方同步計算，由于“木桶效應”，整個計算建模流程將受限于性能較弱的一方，這對各參與方的計算、網絡等資源提出了更高的要求。

雖然在目前的技術發展中存在一些挑戰，但隨著軟硬件技術的不斷突破和算法的不斷優化，未來隱私計算仍擁有廣闊的發展空間。中國人壽財險在平臺滿足公司現階段業務需求的基礎上，將致力于相關研究，不斷優化平臺性能，以此支撐數據流通和數據價值釋放，進一步為數據業務創造活力。

2.異構平臺之間的互聯互通。基于不同的算法原理和功能實現的隱私計算平臺之間往往無法互聯互通，使“數據孤島”變成了“數據群島”。數據應用機構往往面臨和不同的數據源機構合作時，需要部署不同隱私計算平臺的情況，造成系統重復建設和運營成本浪費。

中國人壽財險在平臺建設之初已考慮到異構平臺的互聯互通問題，在兼容主流隱私計算開源框架FATE的基礎上，支持不同隱私計算平臺間通過統一規范的通信協議、加密組件、任務調度等實現數據資源和計算能力的交互與協同，達成異構平臺間的互聯互通，確保更多數據源能夠順利接入。

后續計劃

未來，國壽財險將積極追蹤隱私計算技術發展動態，跟進隱私計算行業互聯互通標準的制定；持續完善平臺功能算法，以滿足不斷發展的業務需求。同時，國壽財險將積極開展基于隱私計算的數據合作，為合作方提供隱私計算能力，以安全合規的方式促進內外部數據價值的流通，建設可持續發展的保險數據生態，實現合作共贏。

（欄目編輯：張麗霞）