第七讲隐语在新能源车型的联合定价

ruanxiaoqi 2025-05-20 09:22:17

第七讲隐语在新能源车型的联合定价

本节目录：

01 新能源汽车的困境

02 蚂蚁保车险如何使用“隐语”打破困境

03 联合定价案例实践--车险“绿洲”平台

04应用效果

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新能源车企在构建精准定价模型时，面临数据异构性、隐私合规要求和动态定价时效性等核心挑战。为解决这些问题，基于SecretFlow构建的车联网隐私计算定价引擎通过异构数据安全对齐、垂直联邦学习模型和动态报价决策等技术架构，实现了跨机构数据的安全融合与实时定价。该引擎采用隐私集合求交（PSI）和Geohash编码保护用户隐私，并通过差分隐私和联邦学习模型确保数据安全。代码实例展示了环境初始化、数据分片、隐私数据对齐、联邦模型训练和安全多方定价决策的全流程。性能优化策略如Cheetah协议和梯度量化压缩显著提升了

传统车险预测面临着数据孤岛问题和精算效率问题，用户画像、用车行为、过往出险中前两项数据保险公司常常接触不到，但又对风险估计有着巨大影响。此外，保险公司常常采用手工式、经验式精算，不能满足一地一策、一险一策的客观诉求。车主年轻化、加速性能强、维修成本高导致高增长高赔付，该行业普遍亏损。高估风险，定价偏高，会导致竞争力低。1. 采用隐私计算、蚂蚁特征(大规模图学习+驾驶行为序列学习)、AutoML自动化建模。2. 设计分层架构：技术底座层、精算产品层、业务运营层。4. 组件化、模版化、自动化解决精算效率问题。

隐语”是开源的可信隐私计算框架，内置 MPC、TEE、同态等多种密态计算虚拟设备供灵活选择，提供丰富的联邦学习算法和差分隐私机制开源项目1月20日，「隐语开源社区嘉年华」于北京顺利举行，本次活动汇聚了包含厦门大学、清华大学、北京航空航天大学等在内的众多高校学者，以及产业各界专家与优秀的开发者们，回顾隐语社区年度进展&畅谈新一年度规划，共同分享与探讨技术护航数据要素流通的前沿观点与行业实践。接下来，就让我们一起回到活动现场，共同回顾本次精彩纷呈的嘉年华，看看还有哪些的行业洞察与技术干货等着我们去发现呢。

近年来，业界中出现的“密态计算技术”体系的核心，就是来解决流通安全这一新挑战，提供跨域流通的全链路保障，大幅度降低行业风险，抵抗明文数据泄露或滥用而导致的后果。“我国数据产业近年来实现快速增长，2023年，产业规模已达2万亿元，”北京交通大学信息管理理论与技术研究中心特聘教授张向宏在外滩大会上表示，展望未来，预计2024年至2030年间，我国数据产业将保持20%以上的年均增长率，到2030年，产业规模有望达到7.5万亿元。未来，密算会成为数据可信流通的新算力，但在那之前，还有很多的工作要做，”韦韬表示。

二是全生命周期可信，即从数据的采集、使用一直到数据的销毁，在数据的全生命周期中，通过可信的技术与参与管控的能力，确保这些数据在整个时间维度的生命周期中可信可控。”韦韬对光锥智能说道，“在不同的领域，随着技术的提升，成本都会逐渐下降，只要其成本低于领域数据流通价值的5%，就可以触发明文数据的密态流通，激发未来数据价值更好的流通和利用。密态计算解决了数据流通中的安全问题，但迈向数据密态时代的过程中，在保证多方数据安全的前提下，如何实现相对低成本门槛的数据价值合作，则也成为推动数据要素大规模流通的关键。

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