让天下没有难找的讲师,职业讲师,商业讲师,培训师,讲师库-北京昭智教育

张光禄:AI融合保险行业

[复制链接]

          张光禄老师主页

AI融合保险行业培训大纲
张光禄老师
【课程背景】
在科技迅猛发展的当下,人工智能(AI)正以前所未有的态势重塑各行各业,保险行业也不例外。随着消费者需求日益多元化和个性化,市场竞争愈发激烈,传统保险业务模式面临诸多挑战。AI技术凭借其强大的数据处理能力、精准的预测分析以及高效的自动化操作,为保险行业带来了创新变革的新契机。从精准的营销获客、科学的产品定价,到高效的投保流程优化、智能的客户关系维护、有力的反欺诈举措以及便捷的理赔服务,AI已逐渐渗透至保险业务的各个关键环节。​
对于保险行业的后备干部而言,深刻理解并熟练运用AI技术,已成为引领团队在新时代保险市场中脱颖而出的必备能力。然而,目前许多保险从业者对AI在保险领域的深度应用认识不足,在推动AI相关项目落地时缺乏有效的策略与方法。为填补这一能力缺口,特设计本培训课程,助力后备干部全面掌握AI与保险融合的核心要点,引领团队实现智能化转型,提升保险企业的市场竞争力与创新能力。​
【课程收益】
Ø  知识深化:深入洞悉 AI 在保险行业营销、产品定价、投保流程、客户防流失、反欺诈、理赔等主要业务环节的具体应用模式与底层逻辑,清晰把握其为业务带来的价值提升路径。​
Ø  能力提升:作为管理者,具备推动 AI 相关项目顺利落地的综合能力,涵盖对 AI 技术的精准理解、高效的团队协作协调、科学的数据管理运用以及全面的风险把控能力,引领团队成功开展智能化转型工作。​
Ø  思维拓展:激发学员将 AI 知识与保险业务实际紧密结合的创新思维,为学员在后续工作中持续探索和应用 AI 技术提供切实可行的思路与方向,显著增强保险业务与 AI 融合的实践应用能力。​
Ø  战略引领:能够站在行业战略高度,制定基于 AI 技术的保险业务发展规划,助力保险企业在数字化浪潮中抢占先机,实现可持续发展。​
【课程受众】
保司储备干部及相关需求者
【课程时长】
1天(6小时/天)
【课程大纲】
一、 AI与保险行业融合的全景洞察​
1. AI 技术基础与发展趋势​
(1)     AI的核心概念:机器学习、深度学习、自然语言处理
(2)     深度剖析AI的工作原理与技术架构
(3)     分析AI技术在全球范围内的发展趋势​
2. 保险行业现状与挑战剖析​
(1)     保险行业当前的市场格局已发生新的变化
(2)     保险业业务增长趋势将面临新的竞争压力
(3)     深度分析当前消费者需求的变化特点​
(4)     传统保险业务模式在营销、运营、服务等方面存在的痛点与局限
3. AI驱动保险行业变革的战略意义​
(1)    AI重塑保险行业价值链
Ø  降低成本、提高效率
Ø  提升客户体验
Ø  创新产品服务
(2)    AI实现业务突破与转型升级​
二、 AI在保险营销中的深度应用​
1. AI赋能的精准客户画像构建​
(1)     运用AI技术整合多源数据
(2)     机器学习算法在客户画像特征提取与分析中的应用
(3)     通过数据分析洞察客户潜在需求与偏好​
例:某保司利用AI构建客户画像,成功识别出高潜力养老险客户群体,并针对性开展营销活动,营销成本降低20%,销售额增长50%。
2. 个性化营销推荐策略与实践​
(1)     基于AI的个性化营销推荐系统的工作原理
(2)     分析AI在营销内容创作与优化中的应用
例:老师帮助某保司伙伴利用自然语言生成(NLG)技术撰写个性化的营销文案、邮件、短信等,提升营销内容的吸引力与转化率。​
3. AI 助力营销渠道拓展与客户互动增强​
(1)     AI在社交媒体营销、线上广告投放、智能客服等营销渠道中的应用
(2)     通过 AI 技术实现营销渠道的精准拓展与高效管理​
(3)     利用 AI 技术增强客户互动体验提升客户沟通效率​
例:某保险中介机构通过引入 AI 智能客服,客户咨询响应时间缩短80%,客户满意度提升至95%。​
三、 AI在保险产品定价与风险评估中的创新应用
1. 传统保险产品定价方法的局限与挑战​
(1)     传统保险产品定价所依赖的精算模型与方法
(2)     基于历史数据的经验费率法、损失分布模型等
(3)     分析其在应对复杂风险、快速变化的市场环境以及个性化需求时存在的不足​
(4)     传统定价方法对数据质量、样本数量的依赖,以及在处理长尾风险、新风险类型时的局限性。​
2. AI驱动的保险产品定价创新模型与技术​
(1)     介绍 AI 在保险产品定价中的创新应用
(2)     深度学习模型在风险评估与定价中的应用
(3)     对海量多源数据的学习,更精准地预测风险概率与损失程度,实现科学合理的产品定价
(4)     机器学习算法在定价因子挖掘与权重确定中的应用
① 随机森林算法
② 梯度提升决策树
3. AI 提升风险评估精准度与动态定价能力​
(1)     AI实时监测风险变化​
(2)     动态定价的原理与实现方式
小组讨论:结合实际业务场景,探讨 AI 在动态定价中可能面临的问题与挑战,如数据隐私保护、客户接受度等,并提出应对策略。​
四、 AI优化投保流程与提升客户服务体验​
1. AI 简化投保流程的技术与实践​
(1)     AI在投保流程自动化中的应用
通过 OCR(光学字符识别)技术自动识别和录入投保信息
(2)     智能核保系统的工作原理
利用AI算法对投保客户的风险进行快速评估与筛选,实现自动化核保决策,缩短核保    周期。​
2. AI 增强客户服务体验的策略与方法​
(1)     AI在客户服务全流程中的应用
从售前咨询、售中服务到售后服务,如何通过 AI 技术实现客户服务的智能化与个性化
(2)     聊天机器人、语音助手在客户服务中的功能与应用场景
解答客户常见问题、提供保单查询与理赔指引等,如何通过自然语言处理技术实现与客       户的流畅交互。​
(3)     AI在客户投诉处理中的应用
利用情感分析技术识别客户情绪,快速定位问题根源,提供针对性的解决方案,提升客       户满意度。​
3. AI推动客户防流失与忠诚度提升​
(1)     利用 AI 技术对客户行为数据进行分析,预测客户流失风险
(2)     基于AI的客户关系管理(CRM)系统的功能与应用
五、 AI 在保险反欺诈与理赔管理中的关键作用
1. 保险欺诈的现状与挑战分析​
(1)     梳理保险欺诈的常见类型与手段
(2)     传统反欺诈手段在应对复杂多变的欺诈行为时存在的局限性
2. AI 驱动的保险反欺诈技术与模型​
(1)     AI在保险反欺诈中的核心技术与应用模型
(2)     利用AI技术构建反欺诈知识图谱,整合多源数据,挖掘欺诈行为之间的关联关系
例:某财险公司运用AI反欺诈系统,成功识别出一系列团伙欺诈案件,挽回经济损失数千万元,欺诈识别准确率提升至90%以上
3. AI 优化理赔流程与提升理赔效率​
(1)     AI在理赔流程自动化中的应用
通过智能理赔系统自动审核理赔资料、计算理赔金额,实现快速理赔。​
(2)     利用AI技术对理赔案件进行分类处理,根据案件复杂程度与风险等级,合理分配理赔资源,提高理赔处理效率。​
小组讨论:结合实际理赔案例,运用 AI 思维与工具,对理赔流程进行优化设计
六、 管理者推动 AI 项目落地的关键策略与实践​
1. 管理者必备的 AI 技术理解与战略眼光​
(1)     帮助管理者深入理解 AI 技术的本质、发展趋势以及在保险行业的应用潜力,提升对 AI 技术的认知水平。​
(2)     引导管理者从战略高度思考 AI 与保险业务的融合,如何制定基于 AI 的企业发展战略,明确 AI 在保险业务创新、市场拓展、竞争力提升等方面的定位与目标。​
2. AI 项目中的团队协作与人才管理​
(1)     AI项目团队的组成结构与角色职责,构建高效协作的AI项目团队​
(2)     管理者在AI项目团队中的领导与协调作用
(3)     通过AI人才的招聘、培养与激励策略,如何吸引和留住优秀的AI人才,打造一支具有创新能力与执行力的 AI 团队​
3. 数据管理与隐私保护在 AI 项目中的重要性​
(1)     数据在AI项目中的核心地位
(2)     数据管理的关键环节:包括数据收集、存储、清洗、分析与应用等
(3)     确保数据质量与数据安全
(4)     AI项目中面临的数据隐私保护挑战
4. AI 项目的风险评估与应对策略​
(1)     识别 AI 项目在技术、业务、法律、道德等方面可能面临的风险
(2)     风险评估的方法与工具
小组讨论:结合实际案例,对AI项目风险进行分析与评估,并制定相应的风险应对方案
七、 课程总结与展望

张光禄老师的相关内容

使用道具

管理技能讲师|企业战略讲师|新媒体讲师|营销服务讲师|职场技能讲师|人力资源讲师|党政爱国讲师|财税金融讲师|生产管理讲师|其他类讲师|内训课程|讲师列表|公开课|

讲师库 | 讲师列表 | 账号登录 | 立即注册 | 网站地图 | 京公网安备11010702002698 | 京ICP备2024062795号-1

返回顶部 返回列表