隐私计算助力保险业数据流通安全合规  

作　　者：张书涵 

机构地区：[1]中国人民保险集团股份有限公司博士后工作站

出　　处：《中国保险》2023年第7期24-27,共4页China Insurance

基　　金：中国保险学会2022年度课题项目(ISCKT2022-N-1-11)。

摘　　要：数字经济时代,数据是核心生产要素,近期爆火的以Chat GPT为代表的大语言模型均需要海量数据支撑,而数据的合规流通则是其不可或缺的安全基座。保险业作为典型的数据密集型行业,近年来各业务渠道沉淀的数据体量剧增,数据流通与融合应用需求增加,数据流通的安全合规风险随之加剧。在我国网络及数据安全相关法律法规体系不断完善的大环境下,隐私计算技术能够在数据不出域的情况下将“价值”“知识”“信息”传递出去,从底层技术角度实现数据所有权与使用权的分离,有效提升数据价值的共享流通与协同应用,助力保险业数据流通的安全合规。

关 键 词：数据流通 隐私计算 数据安全 协同应用 数据价值 核心生产要素 业务渠道 语言模型 

分 类 号：F842[经济管理—保险] F49