一、AI与大数据在保险中的应用场景

1. 场景1：智能营销（用户画像，3K方法论）

2. 场景2：产品定价

3. 场景3：智能投保（自动核保、优化投保流程）

4. 场景4：用户防流失

5. 场景5：保险反欺诈

6. 场景6：运费险

7. 场景7：UBI

二、AI项目实战

1. 实战1. 风险评估与定价

(1) 使用AI分析历史数据和实时数据，对客户的风险进行更精准的评估。通过机器学习模型分析客户的风险因素，实现个性化定价。

(2) 相关技术：机器学习，特征工程，模型评估

(3) 实操环节：使用机器学习分析历史数据，建立风险评估和定价模型。

2. 实战2. 理赔自动化

(1) 利用AI技术自动处理理赔请求，包括伤害评估、理赔金额计算等。使用图像识别技术自动分析损坏情况，加速理赔流程。

(2) 相关技术：图像识别，自然语言处理（NLP），自动化工作流

(3) 实操环节：利用图像识别技术分析车辆损伤照片，自动估算维修费用。

3. 实战3. 保险反欺诈

(1) 通过分析历史理赔数据，AI模型能够识别出潜在的欺诈行为，提前预警。结合自然语言处理技术，分析客户沟通记录，识别欺诈迹象。

(2) 相关技术：异常检测，自然语言处理（NLP），机器学习

(3) 实操环节：构建和训练一个异常检测模型，用于识别欺诈案件。

4. 实战4. 智能客服

(1) 使用聊天机器人和语音识别提供24/7的客户服务，解答保险相关查询，处理理赔申请等。

(2) 相关技术：大模型，语音识别，业务逻辑，RAG，向量相似度检索

(3) 实操环节：设计聊天机器人原型，处理客户的常见查询。

5. 实战5. 数据驱动的市场营销

(1) 利用大数据和AI分析客户行为，定制个性化的营销策略。通过分析客户互动数据，预测潜在客户需求，提升转化率。

(2) 相关技术：用户画像，用户价值分层，图数据挖掘。

(3) 实操环节：使用数据分析工具识别目标客户群，制定营销计划。

6. 实战6: 客户留存分析

(1) 通过分析客户的行为数据和交互历史，使用预测模型来识别可能流失的客户，并采取措施提高客户留存率。

(2) 相关技术：预测分析，客户生命周期管理，留存率优化。

(3) 实操环节：使用历史数据集，教学如何建立一个客户留存预测模型，并根据模型结果设计客户保留策略。

7. 实战7：灾害评估与响应

(1) 利用AI分析自然灾害（如洪水、地震）对财产的影响，评估损失范围，并优化保险公司的响应策略，比如自动派发理赔团队。

(2) 相关技术：灾害模拟，GAN，理赔策略。

(3) 实操环节：通过分析图像数据和新闻资讯，评估特定地区的灾害损失，并计划相应的救援或理赔响应。