课程总览
内容重点
- 主题
智赢保客：AI赋能的保险新增长
AI技术概述与保险行业变革与定义、核心组件（机器学习、自然语言处理）被放在同一组任务里，方便参训团队对照自己的场景调整做法
授课讲师：
朱小东 · 保险营销管理实战专家
课程大纲
一、AI技术概述与保险行业变革
- 1. AI基本概念：定义、核心组件（机器学习、自然语言处理）
- 2. 保险行业数字化趋势：全球
- 3：AI在保险的价值：降本增效、提升客户体验
二、保险行业痛点与AI解决方案框架
- 1. 传统获客问题：高成本、低转化率
- 2. 客户分析挑战：数据孤岛、预测不准
- 3. AI解决方案框架：数据整合 - 模型训练 - 应用落地
三、AI实施基础与伦理考量
- 1. 数据准备：客户数据收集与清洗方法
- 2. 工具选择：推荐AI平台
- 3. 伦理与合规：隐私保护（GDPR/中国个保法）、风险规避
一、AI获客核心技术与工具
- 1. 智能线索生成：社交媒体和公开数据挖掘
- 2. 自动化营销：Chatbot和邮件营销AI
- 3. 转化率优化：A/B测试与行为触发机制
二、保险获客实战流程
- 1. 目标客户画像：基于AI的细分模型（如年龄、收入、风险偏好）
- 2. 多渠道触达：整合微信、APP和线下数据的AI策略
- 3. 绩效评估：KPI设置（如线索转化率、ROI）
三、案例：AI在保险获客的成功应用
- 1. 车险获客案例：某保险公司AI广告投放提升30%线索量
- 2. 寿险场景：AI预测高潜力客户并自动化跟进
- 3. 研讨环节：学员分组设计获客方案
一、客户数据分析基础
- 1. 数据源整合：保单数据、行为数据、外部数据（如信用记录）
- 2. AI分析
- 工具：Python库（Pandas/Scikit-learn）和可视化工具（Tableau）
- 3. 关键指标：客户生命周期价值（CLV）、流失风险评分
二、AI预测模型与应用
- 1. 需求预测：机器学习模型识别保险产品偏好（如健康险 vs. 养老险）
- 2. 行为分析：NLP技术处理客户反馈和投诉
- 3. 风险建模：AI评估客户续保概率和欺诈风险
适合对象
业务负责人、项目骨干、内训师和正在试点AI工具的团队可以带着当前项目或岗位案例参加，课堂讨论会更容易落到真实场景
课程定位与主要问题
业务负责人、项目骨干、内训师和正在试点AI工具的团队已有明确任务时，可借这门课把任务场景、提示词设计、输出校验和风险边界拆成分工和检查点
核心收益
- 场景边界更清楚：工具场景、输入要求和输出校验，减少只听概念、不知道怎么用的落差
- 围绕AI技术概述与保险行业变革校准目标和边界，明确课堂重点动作
- 流程复用更容易：定义、核心组件（机器学习、自然语言…安排练习，检查方法、工具和流程是否可用
查看更多收益 收起更多收益
- 沉淀保险行业数字化趋势：全球相关的责任分工、跟进节奏和复盘问题
课程背景与交付信息
团队把AI能力接入日常工作时，最先卡住的是场景边界和结果复核。训练会串起AI技术概述与保险行业变革、定义、核心组件（机器学习、自然语言处理）和保险行业数字化趋势：全球，先把可落地路径说清楚。
课程时间
1天
授课方式
讲师讲授、案例研讨、情景演练、互动答疑
课程内容重点
01AI技术概述与保险行业变革
02AI基本概念：定义、核心组件（机器学习、自然语言处理）
03保险行业数字化趋势：全球
04保险行业痛点与AI解决方案框架
05传统获客问题：高成本、低转化率
讲师介绍
朱小东
保险营销管理实战专家
朱小东，保险营销管理实战专家，19年一线经验，曾任新华人寿市场总监、瑞众人寿营销分管总。擅长寿险营销、团队增员与产说会策划，以法商思维赋能业务增长，累计创造亿元级保费业绩
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本课程页面围绕《智赢保客：AI赋能的保险新增长》重点呈现课程定位、适合对象、核心收益和 2 个主要模块，便于快速判断培训匹配度
课程常见问题
这门课适合哪些学员参加？
业务负责人、项目骨干、内训师和正在试点AI工具的团队可以带着当前项目或岗位案例参加，课堂讨论会更容易落到真实场景。
学习这门课可以获得什么收益？
明确工具场景、输入要求和输出校验，减少只听概念、不知道怎么用的落差；围绕AI技术概述与保险行业变革校准目标和边界，明确课堂重点动作。
企业可以基于这门课做定制吗？
可以。正式交付时可结合企业行业、岗位对象、当前问题和培训时长，对案例、练习和重点模块做适配
