保險(xiǎn)精準(zhǔn)營(yíng)銷大綱

  培訓(xùn)講師：趙衛(wèi)東

講師背景：
新技術(shù)新趨勢(shì)專家—趙衛(wèi)東（博士/副教授）【背景介紹】復(fù)旦大學(xué)軟件學(xué)院副教授對(duì)外貿(mào)易大學(xué)大學(xué)MBA班講師江南大學(xué)MBA講師SAP大學(xué)聯(lián)盟培訓(xùn)講師【實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)】在復(fù)旦大學(xué)軟件學(xué)院,主要研究商務(wù)智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)與應(yīng)用。主要負(fù)責(zé)電子商務(wù)、大數(shù)據(jù)核心技 詳細(xì)>>

趙衛(wèi)東
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保險(xiǎn)精準(zhǔn)營(yíng)銷大綱詳細(xì)內(nèi)容

保險(xiǎn)精準(zhǔn)營(yíng)銷大綱

保險(xiǎn)大數(shù)據(jù)應(yīng)用大綱
　　　
１．保險(xiǎn)大數(shù)據(jù)應(yīng)用的問題
互聯(lián)網(wǎng)金融尤其依賴數(shù)據(jù)
保險(xiǎn)業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)與信息的依賴
目前的問題：
保險(xiǎn)數(shù)據(jù)特點(diǎn)與組成
數(shù)量不夠大；維度不夠多
核心數(shù)據(jù)、跨界外圍數(shù)據(jù)、常規(guī)渠道的數(shù)據(jù)、社會(huì)化的數(shù)據(jù)等
技術(shù)不足
互聯(lián)網(wǎng)的流行使得非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的數(shù)量和維度都遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過傳統(tǒng)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)；傳統(tǒng)保險(xiǎn)公司的產(chǎn)品和服務(wù)已經(jīng)不能勝任
2. 保險(xiǎn)大數(shù)據(jù)組成
保險(xiǎn)系統(tǒng)用戶訪問日志
各渠道保單交易數(shù)據(jù)
客戶提供的信息（申請(qǐng)、表格等）、人口數(shù)據(jù)
社交網(wǎng)絡(luò)、公共網(wǎng)頁(yè)得到客戶的記錄
和目標(biāo)客戶有類似行為模式的客戶數(shù)據(jù)
第三方的相關(guān)數(shù)據(jù)（旅游、醫(yī)療、健康體檢等與壽險(xiǎn)有關(guān)的數(shù)據(jù)）
3. 保險(xiǎn)客戶全生命周期管理
客戶身份識(shí)別方法——個(gè)體精準(zhǔn)定向
姓名、身份證號(hào)、地址、手機(jī)號(hào)、E-Mail、SNS賬號(hào)
用戶標(biāo)簽
客戶分類：人口統(tǒng)計(jì)學(xué)標(biāo)簽、通用標(biāo)簽、價(jià)值標(biāo)簽等
客戶響應(yīng)率分析
客戶“健康度”分析
客戶挽留率分析
客戶價(jià)值提升和維系
4. 保險(xiǎn)大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用
風(fēng)控：保險(xiǎn)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估
騙保模式辨別
高風(fēng)險(xiǎn)客戶預(yù)警
營(yíng)銷：保險(xiǎn)客戶增值營(yíng)銷
細(xì)分客戶，按照客戶人口數(shù)據(jù)、客戶行為進(jìn)行分類
新保險(xiǎn)產(chǎn)品推薦：零售行業(yè)、海爾等制造企業(yè)大數(shù)據(jù)營(yíng)銷的啟發(fā)
新客戶的識(shí)別與獲取
跨界大數(shù)據(jù)營(yíng)銷：基于第三方數(shù)據(jù)的保險(xiǎn)用戶匹配
事件式營(yíng)銷：工作、意外事件帶來(lái)的營(yíng)銷機(jī)會(huì)
產(chǎn)品設(shè)計(jì)：保險(xiǎn)產(chǎn)品個(gè)性化設(shè)計(jì)
客戶渠道分析
5. 借助大數(shù)據(jù)分析的保險(xiǎn)轉(zhuǎn)型
大數(shù)據(jù)分析推動(dòng)了保險(xiǎn)的轉(zhuǎn)型與創(chuàng)新
未來(lái)互聯(lián)網(wǎng)保險(xiǎn)模式
傳統(tǒng)保險(xiǎn)與互聯(lián)網(wǎng)保險(xiǎn)的結(jié)合

 

趙衛(wèi)東老師的其它課程

大數(shù)據(jù)平臺(tái)運(yùn)維管理1.運(yùn)維監(jiān)控系統(tǒng)的設(shè)計(jì)1.1基于ISO/IEC20000和ITILv3理論1.2遵循ITSS、GB/T28827-2012系列運(yùn)行維護(hù)服務(wù)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)2.建立集成化的資源運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)控管理系統(tǒng)2.1平臺(tái)運(yùn)行狀態(tài)和信息化資源的統(tǒng)一化、可視化、可控化管理2.2基于資源的統(tǒng)一化管理2.3面向基礎(chǔ)資源和面向業(yè)務(wù)應(yīng)用兩個(gè)層面的監(jiān)控3.服務(wù)運(yùn)行監(jiān)控管理3.1

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銀行數(shù)據(jù)應(yīng)用實(shí)踐課程大綱培訓(xùn)天數(shù):3‐4日1.銀行數(shù)據(jù)應(yīng)用的問題?互聯(lián)網(wǎng)金融尤其依賴數(shù)據(jù)??金融業(yè)本身就是基于數(shù)據(jù)與信息的產(chǎn)業(yè)?數(shù)據(jù)分析推動(dòng)了銀行的轉(zhuǎn)型與創(chuàng)新??未來(lái)互聯(lián)網(wǎng)銀行模式??傳統(tǒng)銀行與互聯(lián)網(wǎng)金融的結(jié)合??目前的問題:??數(shù)據(jù)特點(diǎn)與組成???數(shù)量不夠大;維度不夠多???核心數(shù)據(jù)、外圍數(shù)據(jù)、常規(guī)渠道的數(shù)據(jù)、社會(huì)化的數(shù)據(jù)等??技術(shù)不足???互聯(lián)網(wǎng)的流行使

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智慧營(yíng)銷   06.03

智慧營(yíng)銷1.智慧商務(wù)的發(fā)展-智能技術(shù)前沿-認(rèn)知計(jì)算2.新時(shí)代的客戶管理2.0-客戶的個(gè)性化需求-客戶智能-工業(yè)4.0與C2B商業(yè)模式3.商務(wù)智能與營(yíng)銷智慧-業(yè)務(wù)分析與優(yōu)化-營(yíng)銷智能-數(shù)字營(yíng)銷4.智慧營(yíng)銷的挑戰(zhàn)-客戶洞察-精準(zhǔn)營(yíng)銷-一對(duì)一營(yíng)銷5.智慧營(yíng)銷中的數(shù)據(jù)分析技術(shù)-電子推薦技術(shù)-大數(shù)據(jù)技術(shù)-文本挖掘技術(shù)（社會(huì)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷）-數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的電商客戶分析-IBM

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智能機(jī)器人培訓(xùn)大綱此部分內(nèi)容從人工智能的起源和發(fā)展談起，分析人工智能技術(shù)在智能機(jī)器的典型應(yīng)用，并結(jié)合很多具體的應(yīng)用案例，說(shuō)明智能機(jī)器的核心技術(shù)及其應(yīng)用。人工智能和智能機(jī)器人工智能的起源與發(fā)展人工智能/機(jī)器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)認(rèn)知科學(xué)的發(fā)展人工智能的廣泛應(yīng)用無(wú)人駕車棋類競(jìng)技推薦系統(tǒng)自然語(yǔ)言處理圖像識(shí)別文本語(yǔ)義處理各類機(jī)器人逐步實(shí)用化智能機(jī)器的興起個(gè)人信息助手智慧家居

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智能時(shí)代：運(yùn)營(yíng)商大數(shù)據(jù)之路運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)概述運(yùn)營(yíng)商與傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)比較移動(dòng)大數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)商大數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì)運(yùn)營(yíng)商開放的數(shù)據(jù)產(chǎn)品征信產(chǎn)品行業(yè)洞察和指數(shù)類產(chǎn)品APP指數(shù)旅游指數(shù)沃信指數(shù)互聯(lián)網(wǎng)廣告與精準(zhǔn)營(yíng)銷運(yùn)營(yíng)商客戶分群客戶標(biāo)簽體系行業(yè)標(biāo)簽產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)商目標(biāo)營(yíng)銷與電子推薦運(yùn)營(yíng)商大數(shù)據(jù)產(chǎn)品解析數(shù)據(jù)源大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)平臺(tái)架構(gòu)大數(shù)據(jù)應(yīng)用實(shí)時(shí)用戶行為分析運(yùn)營(yíng)商大數(shù)據(jù)可視化運(yùn)營(yíng)商大數(shù)據(jù)安全管理運(yùn)營(yíng)

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智能制造工業(yè)智能大數(shù)據(jù)【課程目標(biāo)】大數(shù)據(jù)時(shí)代已經(jīng)來(lái)臨，大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略已經(jīng)上升到國(guó)家意志，擁有大數(shù)據(jù)的規(guī)模和利用大數(shù)據(jù)的能力已經(jīng)成為國(guó)家競(jìng)爭(zhēng)力的一種體現(xiàn)，大數(shù)據(jù)的重要性已經(jīng)毋庸置疑。本課程圍繞大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)，從大數(shù)據(jù)的基本面出發(fā)，到大數(shù)據(jù)應(yīng)用價(jià)值；從大數(shù)據(jù)的發(fā)展現(xiàn)狀，到行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)及大數(shù)據(jù)市場(chǎng)預(yù)測(cè)；從大數(shù)據(jù)的商業(yè)模式，再到大數(shù)據(jù)的戰(zhàn)略和大數(shù)據(jù)思維。并重點(diǎn)探討了智能制造

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解構(gòu)新型產(chǎn)業(yè)推動(dòng)園區(qū)發(fā)展——人工智能+機(jī)器人第一部分未來(lái)三年人工智能發(fā)展趨勢(shì)與產(chǎn)業(yè)格局1.驅(qū)動(dòng)人工智能發(fā)展的動(dòng)因海量數(shù)據(jù)為人工智能發(fā)展提供燃料計(jì)算力的提升大幅推動(dòng)人工智能發(fā)展深度學(xué)習(xí)突破人工智能算法瓶頸政策利好使人工智能發(fā)展如火如荼2.人工智能產(chǎn)業(yè)鏈構(gòu)成人工智能在各細(xì)分領(lǐng)域創(chuàng)業(yè)的熱度自動(dòng)駕駛領(lǐng)域迎來(lái)創(chuàng)業(yè)熱潮產(chǎn)業(yè)鏈的組成：基礎(chǔ)支撐層.技術(shù)應(yīng)用層和方案集成層3.

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人工智能（3天）客戶對(duì)人工智能的需求：行業(yè)大發(fā)展人工智能的發(fā)展人工智能的內(nèi)涵人工智能的分類人工智能企業(yè)的主要應(yīng)用領(lǐng)域人工智能的行業(yè)發(fā)展分析驅(qū)動(dòng)人工智能發(fā)展的動(dòng)因中國(guó)制造助理人工智能互聯(lián)網(wǎng)+促進(jìn)人工智能發(fā)展人工智能發(fā)展規(guī)劃2.技術(shù)框架硬件架構(gòu)：引領(lǐng)場(chǎng)景通用AI時(shí)代主流的人工智能開源框架3.圖像處理圖像理解圖像識(shí)別圖像分類及檢索（SVM或者CNN）人臉識(shí)別技術(shù)及

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深度學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)DeepLearning基礎(chǔ)和基本思想1.人工智能概述、計(jì)算智能、類腦智能3.機(jī)器學(xué)習(xí)概述、記憶學(xué)習(xí)、歸納學(xué)習(xí)、統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)4.深度學(xué)習(xí)的前生今世、發(fā)展趨勢(shì)5.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、BP算法、Hessian矩陣、結(jié)構(gòu)性特征表示深度學(xué)習(xí)DeepLearning基本框架結(jié)構(gòu)1.Caffe????????2.Tensorflow3.Torch??

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深度學(xué)習(xí)培訓(xùn)大綱時(shí)間安排課程內(nèi)容第一天上午：機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)1.1、線性代數(shù)1）矩陣運(yùn)算2）向量運(yùn)算3）SVD4）PCA）1.2、概率信息論概論分布2）期望、方差、協(xié)方差3）貝葉斯4）結(jié)構(gòu)概論模型）1.3、數(shù)值優(yōu)化：深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)2.1、深度學(xué)習(xí)介紹1）發(fā)展歷史2）主要應(yīng)用2.2、感知器2.3、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)2.4、前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)2.5、BP算法2.6、Hessian

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清華大學(xué)卓越生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)總監(jiān)高級(jí)研修班
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