第
八
章
大
数
据
与
人
工
智
能
大数据与人工智能在
保险行业的应用
第三节
保险行业的大数据运用
保险行业的大数据应用
客户细分及精细化营销
精细化运营
欺诈行为分析
客
户
细
分
及
精
细
化
营
销
用户数突破3亿
保险行业的大数据运用
客户细分及精细化营销
1
3
4
风险偏好是确定保险需求的关键。
结合客户职业、爱好、习惯、家庭结构、消费方式偏好等数
据，利用机器学习算法来对客户进行分类，并针对分类后的
客户提供不同的产品和服务策略。
客户细分
保险行业的大数据运用
客户细分及精细化营销
2
通过大数据整合客户线上和线下的相关行为，通过数据挖掘手段对潜在客
户进行分类，细化销售重点；综合考虑客户信息、险种信息、既往出险情
况、销售人员信息等，筛选出影响客户退保或续期的关键因素，并通过这
些因素和建立的模型，对客户的退保概率或续期概率进行估计，找出高风
险流失客户，及时预警，制定挽留策略，提高保单续保率。
潜在客户挖掘及流失用户预测
保险行业的大数据运用
2
保险公司可以通过关联规则找出最佳险种销售组合、利用时序规则找出
顾客生命周期中购买保险的时间顺序，从而把握保户提高保额的时机、
建立既有保户再销售清单与规则，从而促进保单的销售。除了这些做法
以外，借助大数据，保险业还可以直接锁定客户需求。
客户关联销售
3
客户细分及精细化营销
以淘宝运费退货险为例。据统计，淘宝用户运费险索赔率
在50%以上，该产品给保险公司带来的利润只有5%左右，
但是有很多保险公司都有意愿去提供这种保险。因为客户
购买运费险后保险公司就可以获得该客户包括手机号和银
行账户信息、个人基本信息，还能狗了解该客户购买的产
品信息，从而实现精准推送。
保险行业的大数据运用
客户细分及精细化营销
保险行业的大数据运用
2
在网络营销领域，保险公司可以通过收集互联网用户的各类数据，
如：地域分布等属性数据、搜索关键词等即时数据，购物行为、
浏览行为等行为数据，以及兴趣爱好、人脉关系等社交数据，在
广告推送中实现地域定向、需求定向、偏好定向、关系定向等定
向方式，实现精准营销。
4
客户精准营销
客户细分及精细化营销
欺
诈
行
为
分
析
欺诈行为分析
医疗保险欺诈与滥用分析
•非法骗取保险金，即保险欺
诈；
•在保额限度 内重复就医、
浮报理赔金额等，即医疗保
险滥用。
车险欺诈分析
利用过去的欺诈事件建立预测
模型，将理赔申请分级处理，
这可以在很大程度上解决车险
欺诈问题，包括车险理赔申请
欺诈侦测、业务员及修车厂勾
结欺诈侦测等。
精
细
化
运
营
产品
优化
运营
分析
代理人
甄选
通过自有数据以及客户在社交网络的数据，解决现有
的风险控制问题，为客户制定个性化的保单，获得更
准确以及更高利润率的保单模型，给每一位顾客提供
个性化的方案。
精细化运营
产品
优化
运营
分析
代理人
甄选
基于企业内外部运营、管理和交互数据的分析，全方位
统计和预测企业经营和管理绩效进行建模，以及快速分
析和预测再次发生的或者新的市场风险、操作风险等。
精细化运营
产品
优化
运营
分析
代理人
甄选
根据代理人员(保险销售人员) 业绩数据、性别、
年龄、入司前工作年限、其他保险公司工作经验
和代理人人员思维性向测试等，找出销售业绩相
对最好的销售人员。
精细化运营
T
H
A
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K
 Y
O
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