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联邦学习在金融保险定价中的隐私保护协同建模1

联邦学习在金融保险定价中的隐私保护协同建模

摘要

本报告系统研究了联邦学习技术在金融保险定价领域的应用，重点探讨了其隐私

保护机制与协同建模能力。报告首先分析了当前金融保险行业面临的数据孤岛问题与

隐私保护挑战，指出传统集中式建模方法在数据合规性与模型性能方面的局限性。随

后，报告深入阐述了联邦学习的技术原理，包括其分布式架构、加密通信协议与差分隐

私机制，并详细分析了在保险定价场景中的适配性。研究提出了基于联邦学习的保险定

价协同建模框架，设计了包含数据预处理、模型训练、参数聚合与性能评估的完整技术

路线。通过模拟实验验证了该框架在保护用户隐私的同时，能够有效提升定价模型的准

确性与公平性。报告还评估了实施过程中可能面临的技术、法律与商业风险，并提出了

相应的保障措施。最后，报告展望了联邦学习在金融保险领域的广泛应用前景，强调其

对行业数字化转型与监管科技发展的重要推动作用。本报告为金融机构与保险公司实

施隐私保护协同定价提供了系统化的理论指导与实践方案。

引言与背景

1.1研究背景与意义

随着数字经济时代的全面到来，数据已成为金融保险行业的核心生产要素。根据中

国银保监会发布的《中国保险业发展报告》显示，2022年我国保险业原保险保费收入

达到4.7万亿元，同比增长4.6%，行业数字化渗透率提升至68%。在这一背景下，基

于大数据的精准定价已成为保险公司提升竞争力的关键手段。然而，传统的集中式数据

建模方法面临着严峻挑战：一方面，《个人信息保护法》《数据安全法》等法律法规对金

融数据的采集、存储与使用提出了严格要求；另一方面，数据孤岛现象导致单一机构难

以获得全面的风险评估视角。联邦学习作为一种新兴的分布式机器学习技术，能够在保

护数据隐私的前提下实现跨机构的协同建模，为解决这一矛盾提供了创新路径。本研究

旨在探索联邦学习在金融保险定价中的应用机制，为行业数字化转型提供理论支撑与

实践指导。

1.2国内外研究现状

国际上，联邦学习技术的研究始于2016年Google提出的”联邦平均”算法，随后在

医疗、金融等领域得到快速发展。根据Gartner技术成熟度曲线，联邦学习正处于期望

膨胀期，预计将在35年内达到成熟应用阶段。在金融保险领域，美国保险业协会(IAIS)

于2021年发布了《联邦学习在保险业的应用指南》，强调了其在隐私保护方面的价值。

国内方面，中国信通院发布的《联邦学习技术白皮书》指出，金融行业将成为联邦学习

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应用的主要场景之一。学术研究方面，McMahan等(2017)提出的FedAvg算法奠定了

联邦学习的基础，而Bonawitz等(2019)开发的SecureAggregation协议进一步增强了

其安全性。在保险定价领域，现有研究主要集中在理论层面，缺乏系统化的实施方案与

实证分析，这正是本研究试图填补的空白。

1.3研究目标与内容

本研究的主要目标是构建一套适用于金融保险定价的联邦学习协同建模框架，具

体包括：(1)分析保险定价数据的特征与隐私保护需求；(2)设计符合监管要求的联邦学

习架构；(3)开发针对性的模型训练与聚合算法；(4)评估框架的性能与安全性；(5)提

出实施路径与风险管控方案。研究内容涵盖理论分析、技术设计、实验验证与实施方案

四个层面，形成从基础研究到应用落地的完整链条。通过本研究，期望能够推动联邦学

习技术在金融保险行业的标准化应用，为行业数据价值释放与隐私保护平衡提供解决

方案。

1.4研究方法与技术路线

本研究采用多学科交叉的研究方法，融合计算机科学、保险精算学、密码学与法律

合规等领域的知识。技术路线包括：(1)文献分析法：系统梳理联邦学习与保险定价相

关研究；(2)理论建模法：构建保险定价的联邦学习数学模型；(3)实验验证法：通过模

拟数据验证框架有效性；(4)案例研究法：选取典型保险产品进行应用测试；(5)专家咨

询法：邀请行业专家评估方案可行性。研究过程中将严格遵循科学规范，确保结论的可

靠性与实用性。

1.5报告结构安排

本报告共分为十四章节，按照”问题提出理论分析方案设计实施保障”的逻辑展开。

第一章为引言，阐述研究背景