2017大数据解决方案在保险行业的应用实践
大数据分析在保险行业中的实际应用
大数据分析在保险行业中的实际应用随着科技的不断发展和互联网的普及，大数据分析逐渐成为各行各业的热门话题。
在保险行业中，大数据分析的应用也逐渐得到了广泛认可和应用。
本文将探讨大数据分析在保险行业中的实际应用，并分析其对保险业务的影响。
首先，大数据分析在保险行业中的一个重要应用是风险评估。
保险公司通过收集和分析大量的数据，可以更加准确地评估客户的风险水平。
传统的保险风险评估主要依赖于客户的个人信息和历史记录，而大数据分析可以进一步深入挖掘客户的行为模式、社交关系等信息，从而更加全面地评估客户的风险。
例如，通过分析客户的社交媒体数据，保险公司可以了解客户的生活方式、兴趣爱好等，从而更好地评估其保险风险。
这种精细化的风险评估可以使保险公司更加准确地定价，提高保险产品的适配性。
其次，大数据分析在保险行业中还可以帮助保险公司进行欺诈检测。
保险欺诈是保险行业面临的一个重要挑战，而大数据分析可以帮助保险公司及时发现和预防欺诈行为。
通过分析大量的保险理赔数据，保险公司可以建立欺诈模型，识别出潜在的欺诈案件。
例如，通过分析客户的行为模式和历史理赔记录，保险公司可以发现一些异常模式，进而判断是否存在欺诈行为。
这种基于大数据的欺诈检测可以帮助保险公司减少欺诈损失，提高业务效率。
此外，大数据分析还可以帮助保险公司进行客户细分和精准营销。
保险公司通过分析大量的客户数据，可以将客户分为不同的细分市场，并根据不同市场的需求开发相应的保险产品。
例如，通过分析客户的年龄、性别、职业等信息，保险公司可以将客户分为不同的细分市场，然后根据不同市场的需求，开发相应的保险产品。
这种精准营销可以提高保险公司的销售效果，增加客户满意度。
此外，大数据分析还可以帮助保险公司进行客户关系管理。
保险公司通过分析客户的行为模式和偏好，可以更好地了解客户的需求，并提供个性化的服务。
例如，通过分析客户的购买记录和理赔记录，保险公司可以了解客户的保险需求和风险偏好，然后提供相应的保险建议和服务。
大数据技术在保险行业中的应用案例分享
大数据技术在保险行业中的应用案例分享保险行业是一个与每个人息息相关的行业，与人们的安全和幸福息息相关，也是一个数据重度行业。
保险公司需要从大量数据中快速、高效地找到具有可预测性的规律和趋势，从而为保险定价、风险管理、精准营销、投资等方面提供决策支持。
大数据技术就是解决这一问题的有力工具，下面我们来分享一些大数据技术在保险行业中的应用案例。
1. 通过大数据技术提高保险理赔效率和准确性保险理赔是保险行业核心业务之一，传统的理赔处理流程需要大量的人力和时间，从受理、快速核实、评估到定损再到赔款发放，整个流程通常需要平均一个月以上的时间。
同时，理赔定损中也面临着巨大的压力，如何快速、准确地评估案件，为客户提供更好的服务和体验，也是保险公司需要不断探索和优化的问题。
大数据技术的应用可以大大提高保险理赔的效率和准确性。
例如，保险公司可以借助大数据技术实现对各类理赔案件的数据分析，通过挖掘和分析保险理赔数据、医疗数据、车辆数据等多种类型数据，为理赔人员提供更好的决策支持，并帮助打破理赔处理流程的瓶颈。
同时，通过大数据技术建立风险分析模型，保险公司可以及时发现异常情况，缩短理赔处理时间，提高理赔效率和准确性。
2. 利用云计算、人工智能和区块链技术提高保险业的风险管理能力保险业的风险管理能力的提升也是一个重要趋势，大数据技术也在这方面发挥了不可或缺的作用。
例如，采用云计算技术，可实现对海量风险数据的快速处理和计算，有效提高了风险管理效率。
又如，通过人工智能技术，可以自动分析、挖掘海量数据中的隐含规律和趋势，对风险进行实时的精准评估，综合应用多种技术手段，彻底提升保险行业的风险管理能力。
此外，区块链技术的应用也可以为保险行业提供更好的风险管理服务。
保险实现了不同数据主体之间的去中心化应用，通过技术的加密与智能合约的发挥，可以将保险从响应灾害到快速、安全的理赔和资金发放等方面进行更为迅速地响应，提高保险业的风险管理效率和精准性。
大数据技术在保险业中的应用
大数据技术在保险业中的应用随着信息技术的发展，大数据技术已经成为保险业发展的重要驱动力之一。
保险业需要处理大量的数据，如保单信息、理赔信息、客户信息等，这就需要应用大数据技术来进行高效的计算和分析，以提高保险业务的效率和服务质量。
一、大数据技术在风险评估中的应用在保险业中，风险评估是非常重要的环节。
大数据技术可以对客户数据进行分析，挖掘出客户的需求、风险、偏好等信息，以此来评估客户的风险等级。
另外，大数据技术还可以对历史数据进行分析，推测出未来发生风险的概率，以帮助保险公司更加准确地预测可能的风险，并采取相应的措施。
二、大数据技术在理赔中的应用在保险理赔中，大数据技术可以通过对大量的历史数据进行分析，帮助保险公司快速准确地判断理赔案件的真伪，以避免欺诈性的理赔事件。
同时，大数据技术还可以对理赔案件进行风险评估，确定理赔金额和处理时间。
三、大数据技术在客户服务中的应用客户服务是保险行业的重要环节之一。
借助于大数据技术，保险公司可以更加准确地了解客户需求和偏好，并通过智能推荐等方式提供更加贴心便捷的服务。
同时，大数据技术还可以对客户满意度数据进行分析，以及时发现问题和改进服务质量。
四、大数据技术带来的机遇和挑战大数据技术的应用给保险业带来了很多机遇。
一方面，可以提高保险公司的效益和管理水平，增强企业竞争力；另一方面，大数据技术可以创造新的业务模式和模式，推动保险业的创新发展。
不过，大数据技术也带来了一些挑战。
首先，保险公司需要建设大规模的数据管理和分析平台，以满足大数据处理和分析的需求；其次，保险公司需要拥有专业的大数据人才队伍，具备数据采集、清洗、处理和分析等技能；最后，保险公司需要保护客户的隐私数据，以避免数据泄露等安全风险。
总之，大数据技术的应用已经成为保险业的发展趋势。
保险公司需要加快转型升级，提高数据管理和分析能力，适应市场需求和发展。
只有不断推进创新和技术升级，才能实现更快更好的发展。
大数据在保险行业中的应用案例
大数据在保险行业中的应用案例随着科技的发展和数据技术的进步，大数据在各行各业中的应用越来越广泛。
保险行业作为金融领域的一支重要力量，也开始充分利用大数据来提升服务质量、降低风险、优化运营等方面。
本文将介绍几个在保险行业中成功应用大数据的案例。
一、定价模型优化大数据分析可以准确评估风险，根据客户的风险特征制定个性化的保险产品和合理的保费，从而提高用户体验和市场竞争力。
保险公司可以通过收集和分析客户的个人信息、行为数据和社交媒体数据来了解客户的需求和风险特点，结合传统的统计模型和机器学习算法，构建更加精准的定价模型。
二、欺诈识别面临大量保单和索赔数据，保险公司需要及时准确地识别欺诈行为，以降低经济损失。
大数据技术可以帮助保险公司从数据中挖掘出潜在的欺诈模式和特征，如异常索赔、频繁更换保险数据、虚假证明等，通过建立欺诈检测模型或使用数据挖掘算法，实时监控保险业务，及时识别并预防欺诈行为。
三、客户洞察通过分析客户的行为数据和消费偏好，保险公司可以更好地理解客户需求，提供个性化的产品和增值服务。
大数据技术可以帮助保险公司构建客户画像，了解客户的人口统计学特征、消费行为、兴趣爱好等，进而提供个性化推荐和精准营销，增加客户黏性和满意度。
四、风险管理大数据在风险管理中的应用，可以帮助保险公司更好地评估和控制风险，减少损失。
通过结合多维度数据、历史数据和外部数据源，保险公司可以建立风险模型，预测和评估风险事件的概率和影响，并制定相应的风险管理策略，提前采取风险防范措施，降低损失。
五、智能理赔传统理赔流程繁琐、耗时，而且容易出现纰漏和欺诈。
大数据的应用可以使理赔流程更加智能化和便捷化。
通过将保险公司内部的理赔数据与外部的风险数据进行结合，可以实现智能化的理赔审核和自动化的理赔流程。
利用大数据分析，识别索赔有效性，减少人为因素的干扰，提高理赔效率和准确性。
综上所述，大数据在保险行业中的应用为行业发展带来了全新的机遇和优势。
研究大数据技术在保险行业中的应用
研究大数据技术在保险行业中的应用随着科技的不断发展，大数据技术已经被广泛应用于各行各业。
保险行业也不例外，它正在积极地探索和应用大数据技术，以提高风险评估的准确性、优化产品设计、提高业务效率等方面。
本文将探讨大数据技术在保险行业中的应用。
一、大数据在保险行业中的应用1、风险评估风险评估是保险公司最核心的业务之一。
通过大数据技术，保险公司可以收集、分析客户的个人信息、历史出险记录、社交媒体等数据，从而更准确地评估客户的风险水平。
例如，保险公司可以分析一个人的年龄、职业、驾龄、车辆品牌等信息，以预测这个人发生交通事故的概率。
这种基于数据的风险评估不仅可以帮助保险公司更好地了解客户，还可以降低保险公司的风险损失。
2、精准定价大数据技术可以帮助保险公司分析客户的消费行为、偏好以及对保险产品的需求，以设计出更具吸引力和竞争力的保险产品。
例如，保险公司可以分析客户的驾驶习惯、车辆类型、所处区域等信息，以设计出更符合客户需求的汽车保险产品。
在此基础上，保险公司可以给予客户更准确的保险报价，提高客户的满意度和忠诚度。
3、客户服务客户服务一直是保险公司的重要工作，大数据技术可以帮助保险公司更快、更准确地响应客户的需求。
例如，保险公司可以通过分析客户投诉信息、保险理赔的进程等方面的数据，发现客户的问题并采取适当的措施。
同时，大数据技术还可以帮助保险公司更好地了解客户的偏好、需求和反馈，以进一步提高客户满意度。
4、理赔处理理赔是保险行业的核心业务之一，大数据技术可以提高理赔处理的效率和准确性。
例如，保险公司可以通过分析客户的保险历史、保单信息、事故发生地点和时间等方面的数据，自动化地为客户快速处理理赔。
此外，保险公司还可以借助大数据技术，快速排查欺诈行为和虚假理赔，保证保险业务的合法性和规范性。
二、大数据技术带来的挑战和机遇大数据技术的应用给保险行业带来了巨大的机遇和挑战。
一方面，大数据技术可以提高风险评估的准确性和精确度，有助于保险公司更好地了解客户、创新产品并提高客户满意度；另一方面，大数据技术的引入也带来了一系列的挑战，例如数据质量问题、数据隐私和保护问题、数据管理和分析能力等问题。
大数据在保险行业中的应用与风险评估
大数据在保险行业中的应用与风险评估随着科技的不断发展，大数据已经成为了各行各业的重要工具和资源。
在保险行业中，大数据的应用逐渐成为了保险公司进行风险评估和提供更好保险服务的利器。
本文将探讨大数据在保险行业中的应用，并分析其所带来的潜在风险与挑战。
1. 大数据在保险行业的应用在保险行业中，大数据广泛运用在以下几大方面：1.1 精准风险评估大数据分析技术可以通过大规模数据的收集与处理，构建统计模型，提供更准确的风险评估和定价。
保险公司可以根据客户的个人信息、历史数据和行为模式等进行综合分析，为客户提供个性化、定制化的保险产品，并基于风险评估结果进行精确定价。
1.2 全面客户画像通过对大数据的分析，保险公司可以建立更全面的客户画像，了解客户的偏好、需求和风险特征。
这可以帮助保险公司更好地定制保险产品和服务，提高客户满意度。
1.3 智能化理赔处理利用大数据分析技术，保险公司可以快速分析和处理理赔信息。
通过对历史理赔数据和相关信息的分析，可以识别出风险点和欺诈行为，并及时采取措施，提高理赔效率和准确性。
1.4 预测保险赔付风险基于大数据分析，保险公司可以通过挖掘历史数据、客户行为和市场趋势等信息，预测保险赔付风险。
这有助于提前制定风险管理策略，降低赔付风险，提高保险公司的盈利能力。
2. 大数据应用中的风险评估2.1 隐私与数据安全风险大数据的广泛应用意味着保险公司收集和使用了大量客户的个人信息。
这就对隐私和数据安全提出了更高的要求。
保险公司需要制定严格的数据保护政策，并保障客户的隐私不受侵犯，确保数据的安全存储和传输。
2.2 数据质量与准确性风险大数据应用的有效性和准确性取决于数据的质量。
保险公司需时刻关注数据源的可靠性，保证数据采集的精确性。
同时，数据清洗和处理过程中的错误操作也可能导致数据质量下降，从而影响数据分析和决策的准确性。
2.3 数据滥用风险保险公司使用大数据进行精准风险评估的同时，也需要注意数据滥用的风险。
大数据在保险行业中的应用
大数据在保险行业中的应用在数字化发展的今天，大数据技术正在快速地渗透进入各行各业，保险行业也不例外。
大数据在保险行业中的应用，既可以提高保险公司的盈利能力，也能够提升客户的保险体验。
本文将深入探讨大数据在保险行业中的应用。
一、大数据可以提高保险公司的效率1. 优化保险公司的营销策略在过去，保险公司营销策略的决策往往依赖于直觉和经验。
然而，大数据技术的引入，可以让保险公司更准确地了解客户的需求和行为模式，从而制定更加精准、个性化的营销策略。
例如，保险公司可以通过分析客户的购买记录和偏好，预测客户的需求，并基于此提供定制化的优惠策略，从而增加客户的忠诚度和满意度。
2. 提高保险理赔的效率保险公司需要对客户提出的理赔进行审核和处理。
在过去，这需要大量的人力和时间，而且容易出现错误。
但是，使用大数据技术，保险公司可以对客户提供的信息进行全面分析和处理，从而极大提高理赔的效率和准确性。
例如，通过分析客户提供的病历、车辆保养记录等信息，保险公司可以更加准确地判断理赔事项，并及时给出理赔结果，提高客户的满意度。
二、大数据可以提升保险客户的体验1. 提供个性化的保险服务每位客户的需求和风险因素都是不同的，因此保险服务也应该是个性化的。
大数据技术可以通过分析客户的兴趣、消费习惯、家庭背景等信息，给出个性化的保险方案和建议，让客户感受到更精准的保险服务，并提高客户的满意度和忠诚度。
2. 预测和避免风险大数据技术可以对客户的风险因素进行全面的分析和预测，从而帮助客户及时预防和避免风险。
例如，通过分析客户的医疗记录和生活习惯，保险公司可以及时提醒客户注意身体健康，并给予相关建议。
在车险方面，分析客户的驾驶记录和车辆保养情况，可以帮助客户预测潜在的风险因素，从而有效地避免车辆损失。
三、大数据面临的挑战和未来发展趋势1. 数据完整性和隐私保护在大数据应用中，数据的完整性和隐私保护是非常重要的问题。
保险公司需要为客户的数据隐私和安全负责，同时确保数据的准确性和完整性。
大数据技术在保险行业的应用分析
大数据技术在保险行业的应用分析保险是现代社会中重要的支柱产业之一。
随着科技的飞速发展，大数据技术在保险行业的应用也愈发普及。
本文将对大数据技术在保险行业的应用进行分析。
一、大数据技术在保险行业的应用概述随着互联网的发展，人们的生活方式和需求发生了很大的变化，同时也产生了大量的数据。
保险公司利用这些数据可以更加精准地了解用户的需求和消费习惯，推出更适合用户需求的保险产品，提高用户满意度。
大数据技术在保险行业中的应用主要包括以下几个方面：1. 保险销售保险销售是保险行业中的一项重要业务，大数据技术可以帮助保险公司更加精准地了解潜在客户的需求和兴趣，从而推出更适合他们的保险产品。
在销售过程中，保险公司还可以通过大数据技术进行客户画像和预测用户流失率等工作，以便更好地维护客户关系。
2. 精准定价在传统的保险销售中，保险公司根据一般规律来进行定价。
但是，通常情况下这样的定价并不一定可以反映客户的实际需求。
大数据技术可以有效解决这一问题，通过对大量的历史数据进行分析，提取出保险产品中最具代表性的因素，从而实现精确定价，在增加营收的同时降低亏损。
3. 风险评估风险评估是保险公司的核心业务之一。
传统的风险评估主要是通过保险人员的经验和运算规律来进行评估的，这样往往存在不准确和不及时的情况。
大数据技术可以通过数据挖掘和分析技术，从差异较大的数据中分析出规律，进而对风险进行更为准确的评估。
4. 理赔处理大数据技术可以帮助保险公司更快速地处理理赔申请。
传统的理赔处理需要保险人员对收到的申请进行人工核查，这样往往会消耗大量的时间和精力。
而通过大数据技术，保险公司可以依靠自动化的方法进行理赔申请的初筛和处理，整体需要时间的大大缩短，相应的客户满意度也得到了显著提高。
二、大数据技术在保险行业的应用案例分析1. 摩托车保险案例某一家保险公司对摩托车的流失情况进行了统计，结果发现，摩托车的所有者往往是年轻人，且他们一般喜欢选择更换摩托车的方式来实现更新。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
客户 转化
业务应用
04： 技术实现
业务转型
外部数据 用户行为偏好数据匹配 大数据分析技术和工具
保险企业客户分析模型
不断优化的管理闭环
大数据技术与平台支撑
保险行业发展大数据的难点 数据多 整合困难 客户多 分析困难 需求多 应用困难
► 数据来源的多样性 ► 数据类型的复杂性 ► 数据特征的多元化 ► 数据处理方法的差异化 ► 组织内部数据的分散性 ► 数据共享机制的缺乏 ►…
数据探头系统 SDK/API/接口
• 采集内容：央行征信、银联交 易等合作方数据 • 数据格式：可支持各种第二方 数据格式 • 独特优势：支持多种数据格式， 按需采集，灵活、易扩展
数据桥接系统
日志收集系统 抓取系统
• 抓取内容：媒体资讯、贴吧、微博、 搜索引擎、… • 数据格式：将HTML转换为格式化数 据（Json） • 独特优势：精确的流量控制、JS引 擎、模拟登录、模拟用户行为、功能 全面、操作简单
应用 & 营销 & 交互
多渠道协同， 数据应用
客户体验
03： 业务规划
内部数据
DATA DATA DATA DATA DATA DATA DATA DATA DATA
数据模型
客户细分模型 客户价值模型
数据 整合
用户 画像
数据 分析
忠诚度模型 受众群体扩展 模型 社会网络模型
数据 应用
客户 获取 客户 服务
场景1：个性化精准营销 场景2：实时的精准营销
进入系统，伴之而来的广告不再是千篇一律的“垃圾”广告， 而是考虑了职业、性别、年龄、收入等因素的针对性产品
出行之前，看到的不再是重复的广告，而是针对性的 旅行保险广告
用户的“异质性”与产品的“差异化”
不同的用户
个性化推荐和营销
不同的产品
市场细分是解决用户异质性的一种方法，而个 性化则是市场细分的极致，即把每一个用户看 成一个细分市场，这也是营销的终极目标。
安 全 认 证 权 限
数据访问 资源管控 分布式存储（磁盘及内存） 数据接入
监 控 配 置 及 报 警
安 装 及 云 服 务
(
基础平台
ACL )
目录
大数据在保险行业的机遇与挑战
针对保险行业的大数据解决方案 保险及金融行业的成功案例介绍 华夏人寿实施大数据的建议路径
以用户为中心建设互联网＋保险
预测 标签
人口统计学标签 人口属性
基本属性，源于现有客户基本信息 消费能力 以及外部数据源
人口属性 年龄 产品购买偏好 家庭住址
人群属性 违约概率 工作单位
用户流失概率 交易信息
...
基于现有各个业务系统和渠道产生 ... 用户近期需求 的数据 模型预测
收入和支出 用户兴趣爱好 用户活跃度
模型 标签
目录
大数据在保险行业的机遇与挑战
针对保险行业的大数据解决方案 保险及金融行业的成功案例介绍 华夏人寿实施大数据的建议路径
以用户为中心建设互联网＋保险
客户获取 战略 & 规划
明确并聚焦目标
01： 建设思路
客户服务 客户挽回
客户转化 分析 & 洞察
全方位深入分析
02： 建设目标
建设可靠信任关系
失联客户联系 重建
05: 洞察用户特征，精准触达高净值用户
实现从客户细分、营销策划、营销执行到效果评估的精准营销闭环管理
05:通过个性化推荐技术实现智能商品导购，提升交叉/向上销售
06: 反复迭代、持续性的优化
图形化的显示为领导层的决策提供支撑
效果监测
洞察报表
用户价值 渠道使用偏好
交易流水
性别
用户关联关系
用户满意度
用户风险评分
... 产品和服务 ... 购买历史 ... 客户沟通记录 (邮件/短信/QQ) ... ...
事实 标签
近期金融产 品需求 人口属性 未来服务预 期 资金往来趋势
建模分析
账户历史趋势 客户行为 偏好 产品购买次数 客户意见 反馈 客户社会 关系网 渠道使用频率 投诉次数 客户Recency)
消费频率 (Frequency)
平均金额 得分
活跃家数 得分
活跃用户，提高服务 质量进行引导
重要发展客户
重要保持客户
重要挽留客户 一般价值客户 一般发展客户 一般保持客户 一般挽留客户
高价值低活跃，花成 本搞活
模型四：受众群体的扩散模型
筛选最具购买倾向的客户名单
高价值 客户画像
付费 客户画像
通过分析付费客户和非付费客户，画 像两个群体的差异特征，并从非付费 客户中寻找符合付费客户的特征，针 对性的销售以提升转化率
模型二：客户的价值模型
精准的营销, 不存在错误的客户，只存在错误的宣传。
个性化推荐和营销就是在最合适的时间、以最恰当的方式、向客户推荐或营销他最需要的资讯、产品或 服务。
客户历史交易
客户讨论 倾向
原始 客户行为偏好信息 客户基本信息 客户持有产品 数据 包含客户即时偏好分析和长期偏好分析，形 客户收入支出信息 客户渠道使用 成客户兴趣偏好标签
统计分析
客户交互信息
整的客户交互标签
客户风险等级
基于分析客户对内对外的各类数据，形成完 客户资金往来 ...
基于企业业务需求、场景构建标签，划分主题、颗粒度等
04：商业建模
预测算法
相似度计算 推荐算法 文本挖掘算法
分类聚类算法
模型一：客户细分模型
客户分类
挖掘高价值客户，提升非付费客户到付费客户的转化率
描述 高价值客户可定义为： 1、件均保费高的期缴保单客户 2、保单数排名前矛的客户 对高价值客户进行画像，归纳总结高价 值客户群体特征，从现有客户中挖掘有 潜力的客户，使其转化为高价值客户 实现步骤 1、抽取A公司高价值客户和非高价值客户两个数据样 本 2、分析两个样本的群体特征，找出高价值客户群相 对非高价值客户群的区别，并进行画像 3、根据画像结果，按照营销跟进并根据效果进行持 续优化 1、提供付费和非付费客户样本群进行初步分析，取 得差异化特征维度 2、针对差异化维度进行建模测试，训练并达到预期 建模效果 3、从非付费客户群中抽取与付费客户特征相似的客 户进行有针对性的营销
• 采集内容：用户行为轨迹 • 数据格式：自定义、高度灵活 • 独特优势：实时、跨站、跨浏 览器、跨设备、…
业务系统数据
• 采集内容： CRM、信用卡等 业务系统数据 • 数据格式：关系型数据库 • 独特优势：灵活、易扩展、高 操控性
日志数据
• 采集内容：Txt、CSV、Excel、 XML、Word、PDF、 Socket… • 独特优势：支持非结构化数据、 实时、高效
大数据管理平台
媒体网站 个性化 系统 电子商城 个性化 系统 移动商城 个性化 系统 媒体网站 个性化 系统 在线营销 支持系统 门店营销 支持系统 会员营销 支持系统 全网市场 监控系统 舆情管家 商情管家 用户洞察 系统
应用平台
个性化推荐引擎（BRE）
自动化营销引擎（BME）
大数据分析引擎（BAE）
用户 画像
数据 分析
忠诚度模型 受众群体扩展 模型 社会网络模型
数据 应用
客户 获取 客户 服务
客户 转化
业务应用
业务转型
外部数据 用户行为偏好数据匹配 大数据分析技术和工具
保险企业客户分析模型
不断优化的管理闭环
大数据技术与平台支撑
为保险企业提供端到端的整体解决方案
内部数据
DATA
DATA DATA
用户关联关系
用户满意度
用户风险评分
...
建模分析 事实 标签 原始 数据
人口属性 资金往来趋势 账户历史趋势 产品购买次数 渠道使用频率 投诉次数 ... ...
统计分析
客户基本信息 客户收入支出信息 客户持有产品 客户渠道使用 客户历史交易 客户资金往来 客户风险等级 ...
03： 用户画像
用户画像标签
模型三：客户的忠诚度模型
针对不同类型用户采用不同的营销策略
重要挽留客户
重要发展客户
购买比数 得分 5.00
4.00 3.00 最高金额 得分
低活跃低价值用户，综合 考虑是否有必要花成本
重要保持客户
重要价值客户
2.00 1.00
最近购物 得分
一般挽留客户 一般保持客户
一般发展客户
一般价值客户
消费金额 (Monetary) 客户价值 重要价值客户
► 怎么识别客户全方位的特征？ ► 怎样有效细分客户？ ► 怎样提取客户的共同需求？ ► 怎样利用不同模型/算法生
► 如何与客户实时交互 ► 如何及时响应客户的需求 ► 如何提供满意的客户体验 ► 如何降低客户流失 ► 如何控制客户维系成本 ► 如何对客户进行精准营销 ►…
成客户多样化标签？ ► 怎样进行客户行为偏好分析？ ►…
4 数据模型
客户细分模型
5
DATA
DATA DATA DATA DATA
数据 整合
DATA
1
2
客户 归一
3
用户 画像
客户价值模型
数据 分析 忠诚度模型 受众群体扩展模 型 社会网络模型 数据 应用
客户 获取 客户 服务
客户 转化
持续优化
6 业务转型
外部数据
01： 海量多源异构数据的整合
实时用户行为
第一方数据
抓取系统
• 抓取内容：媒体资讯、贴吧、微博、 搜索引擎、… • 数据格式：将HTML转换为格式化数 ● 21大类 据（Json） ● 4,000+子类 1亿+•商品 独特优势：精确的流量控制、JS引 ● 400+商品标签维度 全网画像： 擎、模拟登录、模拟用户行为、功能 ● 100万+商品标签数 全面、操作简单