隐私计算赋能保险，数据不出库，精准获客降风险
对全量用户进行营销推广成本高昂，无法精准识别投保意愿高、出险风险低的优质客户群体。
缺乏多维度数据支撑投保客户风险水平评估，难以在短时间内精准定位意愿高、风险低的目标客户。
车险等产品定价依赖有限数据，缺乏车联网、交通管理等精准数据支撑，难以实现差异化精细化定价。
申保资料伪造、病例伪造、就医时间伪造等欺诈行为频发，传统审核方式难以有效识别潜在业务风险。
引入互联网数据，通过隐私计算平台构建投保意愿模型和风险评估模型，识别投保意愿高、出险风险低的客户，避免个人数据出域的合规风险，整体营销转化率提升2.5倍，出险率降低30%。
链接交通管理局和车联网平台数据，通过隐私计算实现车况精准评估，优化车险产品精细化定价策略；数据不出库即可完成加密样本对齐与加密训练，构建精算定价模型，降低承保风险。
在核保、理赔环节通过隐私计算安全链接医疗、体检、政府机构数据，挖掘申保资料伪造、病例伪造等潜在风险，实现医保、医疗数据与商业保险公司数据安全共享，欺诈识别率提升80%，审批效率提升45%。
基于用户风险承受能力、购买习性、产品属性等维度综合分析，通过隐私计算联合多方数据实现真正需求与营销深度匹配，在保证数据不出库前提下完成建模，实现智能化产品推荐。
