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📘 8.7 隱語在汽車流通領域的深度賦能

主講人：楊興兵 | 中汽數源信息科技（北京）有限公司 CTO

一、汽車流通行業痛點與機遇

1. 行業市場概況（2024年）

• 汽車流通行業首次超越房地產，成為國民經濟第一支柱產業。
• 總產值：4.8萬億元，佔全國社零總額的11%。
• 汽車保有量：3.53億輛；駕駛員：5.06億人。
• 新車銷量：2289.4萬輛（2024年），預計2030年達3000萬輛。
• 二手車交易量：1961.42萬輛（2024年），預計2030年達4000萬輛。

2. 行業痛點：數據孤島嚴重

• 數據分散在政府部門、主機廠、4S店、保險公司、車主等多方。
• 數據標準不一、質量參差、歸屬不清、信息不對稱。

• 導致：

  • 二手車交易不透明
  • 車輛估值依賴人工
  • 汽車金融風控難
  • 經營決策憑經驗
  • 檢測效率低下

破局之道：構建汽車流通行業可信數據空間，實現數據互聯、共享、可信流通。

二、汽車流通行業可信數據空間建設

1. 組織架構與運行機制

• 統籌單位：中國汽車流通協會
• 建設與運營：中汽數源公司
• 政策指導：政府部門
• 共建共享機制：參與機構包括主機廠、4S店、保險公司、數據服務商等

2. 建設原則

• 場景牽引、多級節點、互聯互通、共建共享
• 依託隱語等技術，實現數據“可用不可見、可控可計量”

三、汽車流通三大應用場景深度賦能

場景一：二手車流通

• 目標：解決車況不透明、交易不誠信問題
• 數據來源：車管所、保險平台、4S店、交通部等

• 輸出產品：

  • 車輛歷史報告
  • 車輛召回報告
  • 車輛估值報告
  • 動力電池健康度報告
• 賦能對象：二手車商、4S店、主機廠、檢測機構、拍賣平台

場景二：汽車金融風控

• 目標：為金融機構提供體系化數據支持，提升風控能力
• 數據來源：税務、人社、電網、供水、金融機構等
• 輸出產品：車輛估值報告、行駛記錄、資產信用評估等
• 賦能對象：銀行、金融風控機構、評估機構、拍賣機構

場景三：隱語技術賦能環節

• 在可信數據空間中提供：

  • 統一數據標準
  • 隱私計算與安全保護
  • AI與算力支持
  • 資源調度與協同建模能力

四、量化收益與行業影響

1. 推動行業協同與數字化

• 打破數據壁壘，提升全鏈條運營效率
• 推動行業向數字化、智能化轉型

2. 提升消費者信任與滿意度

• 車輛信息透明化，減少信息不對稱
• 降低購車風險，提升購車意願

3. 保護數據安全與隱私

• 依託區塊鏈、加密技術，防止數據濫用與泄露
• 建立合規、可控的數據流通機制

4. 助力監管與市場規範

• 為政府提供行業數據支持
• 加強市場監管，打擊欺詐行為，維護市場秩序

✍️ 學習總結

• 汽車流通行業已成為國民經濟支柱，但數據孤島嚴重製約其高質量發展。
• 構建可信數據空間是破局關鍵，依託隱語等技術實現數據安全共享。
• 重點賦能場景包括二手車流通與汽車金融風控，提升透明度與風控能力。
• 該模式具有顯著的行業價值：促協同、提信任、保安全、助監管，推動汽車流通行業走向數字化、智能化、可信化。