行业培训

上饶保险科技

作者:博为咨询 日期:2025-04-07 人气:2

主讲老师: 武威(培训费:2-2.5万元/天)    


工作背景:
武威老师,互联网专家,现居住址:北京市。武威老师毕业于西安交通大学。具多年互联网企业高管的工作经验,曾先后任职神州数码(中国)公司、汇通天下(G7)、中国配货网等在多家大中型国企与外资企业任职,先后任产品...

主讲课程:
通识类企业课题《车联网》《智慧城市》《智慧交通》《数字化营销》《工业互联网》《互联网思维》《企业大数据应用》《企业数字化转型》《十四五”数字经济解读》《企业大数...

武威



  保险科技课程大纲详细内容

课程分类: 保险

课程目标:

深入了解保险科技的定义、背景和数字化转型对保险业务的意义,增强对保险行业发展趋势的把握。

熟悉人工智能在保险业的应用,了解其对业务流程改进和产品创新的影响,提升企业竞争力。

分析创新保险科技企业成功案例,学会创新方法论,为传统保险业务模式和市场格局带来变革。


课程对象:

课程时间:1天

课程大纲:


第一章:保险科技概述

1.理解保险科技的定义和背景

2.探讨保险业面临的挑战和机遇

3.介绍保险科技在提升效率、创新产品、改善用户体验方面的作用

第二章:保险业的数字化转型

1.数字化转型的概念和背景

2.数字化转型对保险业务的意义和影响

3.保险行业的数字化趋势

3.1数字化技术对保险行业的改变

3.2新兴技术(人工智能大数据、区块链、物联网等)与保险业的结合

4.数字化转型战略规划

4.1理解企业数字化转型的战略目标

4.2制定数字化战略计划和路线图

4.3考虑法规合规和信息安全的因素

5.数据驱动的保险业务决策

5.1数据收集、存储和处理的基本原则

5.2数据分析和挖掘在保险业务中的应用

5.3利用数据驱动的决策提升业务效能和减少风险

6.提升客户体验与互联网销售

6.1数字化渠道建设与优化

6.2在线保险产品设计与销售

6.3个性化、智能化客户服务的实现

7.创新保险模式与产品设计

7.1保险科技创新研究与案例分析

7.2基于新技术的保险业务模式创新

7.3定制化与弹性化的保险产品设计

第三章:保险科技中的数据分析

1.数据驱动决策的新模式

2.数据分析的方法

3.预测建模与风险评估

3.1统计预测模型(如线性回归、逻辑回归等)的原理和应用

3.2风险评估模型的构建和应用

4.客户洞察与市场营销

4.1个性化定价与推荐系统

4.2市场细分与用户行为分析

5.欺诈检测与风险控制

5.1欺诈检测模型的建立和优化

5.2风险控制策略与实践

6.保险产品创新与业务优化

6.1数据驱动的保险产品设计方法

6.2业务流程改进与效率提升

第四章:保险科技中的人工智能应用

1.人工智能在保险业的重要性和发展趋势

2.人工智能技术对保险行业的影响

3.人工智能在保险行业的应用场景

4.人工智能技术简介

4.1机器学习基础

4.2自然语言处理与文本分析

4.3图像识别与计算机视觉

5.人工智能在保险核保中的应用

5.1自动核保流程和模型构建

5.2精确定价和风险评估

5.3人工智能在理赔处理中的应用

5.4案例:太AI车险自动核保系统

5.5案例:图像识别在奶牛保险中的应用

6.自动理赔流程和欺诈检测

7.人工智能与客户服务

7.1聊天机器人和智能客服系统

7.2ChatGPT在保险行业的应用

7.3个性化推荐和客户关系管理

7.4案例:阿尔法智能客服系统

8.RPA在保险行业的应用

第五章:区块链技术与保险行业

1.区块链与保险行业导论

1.1区块链基础知识

1.2区块链技术的基本原理和特点

1.3区块链对保险行业的影响和机遇

2.分布式账本和智能合约

2.1区块链网络结构和节点角色

2.2智能合约与保险合同

2.3智能合约的基本概念和功能

2.4以太坊智能合约开发与部署

2.5去中心化保险市场

3.基于区块链的保险产品设计与交易

3.1自动化保费计算和保单管理

3.2区块链在索赔处理中的应用

4.基于区块链的索赔验证和核算

4.1自动化理赔流程和追踪

4.2风险评估与区块链技术

5.基于区块链的风险数据共享与分析

5.1信任与隐私保护的挑战与解决方案

5.2智能合约安全与审计

6.区块链与保险创新

6.1区块链技术对保险业务模式的影响

6.2数字身份和可信数据的发展趋势

6.3案例:宁波电网的区块链停电险

第六章:创新保险科技应用案例分析

1.分析创新保险科技企业的成功案例

2.创新应用如何改变传统保险业务模式与市场格局

3.保险科技创新的方法论

4.案例:UBI车险

第七章:保险科技与风险管理

1.探讨保险科技在风险评估与管理中的作用

2.风险管理与数字化安全

3.数字化风险管理的重要性和挑战

4.学习风险模型建立与优化的相关方法

5.分析保险科技在大数据风险监控、反欺诈、风险决策等方面的应用案例

6.信息安全和网络攻击防范

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