人寿保险代理商应了解哪些有关AI和数字分析的知识

人工智能就在这里，并在那里存在。无论您是否意识到，您都会通过在线或邮件收到的营销呼吁感触到它的影响。在超市中物品的放置，包装和定价;以及其他多种方式

人工智能还嵌入到人寿保险业务中，帮助代理商以前所未有的精确度将产品与潜在客户匹配。随着AI在人寿保险领域的进步，事情肯定会发生变化，但是接受AI及其带来的变化的代理商实际上会发现自己对依赖它们的承运人和客户来说更有价值。

人工智能和机器学习

人工智能是指计算机能够独立识别可以或必须做出决定的点，并且无需人工干预即可做出或建议决定的能力。可以将AI部署为最简单的计算或高度复杂的机器人操作。

机器学习是一种人工智能形式，可以分析大量数据，以识别至少在实践意义上人类无法识别的数据模式和相关性。从这些模式和相关性中，机器学习可得出有关未来关系的预测。

简而言之，人工智能为决策提供了强大的支持，而不会取代决策者。尽管某些决策可能会基于高度预测性因素而有效地实现自动化，但最大的价值却在于允许决策者将大部分时间和才华投入到复杂的选择中，从而使他们的专业知识发挥最大的作用。

代理商与运营商的伙伴关系

为了使机器学习真正成功，它的实现必须以业务环境为基础，并要解决一系列深思熟虑的问题。

在人寿保险中，代理商是关于市场需求和特征的必不可少的观察来源。根据代理商的输入，运营商分析师和数据科学家确定建立预测模型以识别不同类型的风险所需的数据，以及使它们成为可持续业务类别所需的承保和定价。在一个循环循环中，代理商然后评估一个模型或多个模型在预测损失经验方面的精确度，然后承运人人员对该模型进行改进以使其更加精确。

如今，人工智能和机器学习在人寿保险中有许多应用，包括：

营销优化，它使用模型来识别主要市场细分和最佳方法以达到正确的前景。这有助于代理商最有效地分配其营销支出和外展工作。

通过对潜在客户进行评分的模型进行潜在客户和潜在客户评估，以预测他们购买产品的可能性，购买产品的广度以及他们作为客户的任期。这可以帮助代理确定优先级，从而导致优先追求。

定价和风险评估通过评估每个潜在客户代表的相对风险的模型来完成，从而使代理商和承销商注意评估和管理风险中的关键考虑因素。这对于确定与客户风险水平相匹配的有竞争力的价格至关重要。

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