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业务核心环节 | 应用痛点和发展目标 | AIGC赋能场景应用 | AIGC应用趋势挑战 |
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产品研发 |
应用痛点:海量信息收集、数据计算和精算分析需求,现阶段主要依赖个人经验。
发展目标:AIGC大模型助力产品研发环节实现理解客户需求及风险,精准产品设计及定价。
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数据收集和预处理:世界知识大整合、保险产品文档等物料生产、结果可视化和解释。
风险评估和预测:风险因素识别、个性化建议、风险模拟与压力测试。
保险产品方案设计:研究市场趋势、挖掘客户需求。
风险预警和管理:利用机器学习算法对历史数据进行分析和模式识别。
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基础数据的高质量清洗和标注
专业的保险相关数据的模型训练:现阶段AIGC基础数据库大多为互联网通识内容文本,针对保险领域的模型训练有待调试。
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渠道营销 |
应用痛点:人员流动与营销人员水平参差不齐,营销素材产能效率和服务能力有待提高。
发展目标:AIGC大模型助力渠道营销环节实现个性化销售辅助推荐,全时在线精准营销。
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代理人销售辅助:智能客户需求分析、智能化产品推荐、智能化客户服务、数据分析和预测。
营销素材设计:生成大量文案,提高文案转化率。
保险产品推荐:个性化推荐、实时优化、跨渠道推荐、新产品推荐、社交媒体推荐、多语言推荐、基于情感分析推荐。
保险产品咨询:智能客服场景、快速响应客户、个性化服务、智能问答回复、情感分析。
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设计产出物的版权归属问题
专业的保险相关数据的模型训练
本地知识信息融合
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运营管理 |
应用痛点:成本控制和管理压力大,风险管理和安全性要求提高
发展目标:AIGC大模型助力渠道营销环节实现个性化销售辅助推荐,全时在线精准营销。
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核保:自动核保、风险评估、异常检测、决策支持。
理赔:自动化索赔处理、自动化理赔申请处理/评估/审核/结算。
AI舆情分析:利用ChatGPT分析能力筛选结果。
AI日常运营:利用ChatGPT的分析理解能力排查问题。
AI项目风险管控:利用ChatGPT助力项目风险管理降本提速
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运营核心数据的合规使用
输出结果的业务准确性
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客户服务 |
应用痛点:成本控制和管理压力大,风险管理和安全性要求提高
发展目标:AIGC大模型助力客户服务环节实现识别情感服务自优化,长距感知输出优体验。
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企微自动回复
实时话术推荐
AI注记、AI复盘、AI质检
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简单、便捷和高效的智能客服服务
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