保险客户

摘要： 随着《个人信息保护法》的生效、数字化技术的不断发展、数据规模的急剧增长,保险行业个人信息管理问题需要重新审视。保险公司个人信息数据的违规处理及防护不到位,除了会面临新法的巨额罚款,还会遭遇声誉损害进一步影响市值。本文基于保险行业面临的挑战,将保险个人信息作为一项财产权进行产权分配,以达到社会福利最大化为目标,得出个人信息数据的所有权归属应由保险公司和消费者共享更为有效的结论。指出保险公司、第三方代理机构、保险客户之间的信息授权模式应参考互联网平台的“三重授权规则”,提出科技化赋能保险行业个人信息数据安全管理的重要性,重点在于跟进隐私计算技术方案的掌握,并指出保护端点上的数据及便携式设备上的数据应当是保险公司数据安全管理的重点方向。

摘要： 近年来,我国科技持续创新,国家政策持续发力,众多保险公司、保险中介公司以及非保险持牌公司等积极探索新技术在保险业的创新应用,纷纷加大保险科技投入,使保险科技得到迅速发展。

摘要： 2022年3月上海疫情的暴发打乱了既有的商业秩序。从3月28日分批封控开始,到6月1日起全面恢复全市正常生产生活秩序,上海疫情防控经历了两个月的艰难时期。封控期间,实施全域静态管理,全员居家,这也给保险行业带来了较大的影响,保险机构的线下展业和活动开展受到限制,给经营管理带来较大冲击。同时,长期封控可能对保险客户的经济情况造成较大负面影响,甚至会刺激客户非理性投诉或退保。

摘要： 实现客户管理、转变传统保险营销模式是保险行业大数据应用最重要的一个方向[1].本文以上海市A保险公司的真实生产客户数据为基础,通过K-means训练客户样本数据,实现保险金融行业对客户的精准营销[2].本算法基于平均轮廓系数(Average Silhouette Coefficient)寻找最优K值[8]和K-means算法搭建真实客户的聚类模型,然后基于改进的RFM客户模型进行聚类因子建模,迭代优化,该模型可用于产品开发师的设计指南,经真实市场验证可知,该模型可以提升保单投保率和续保率.

摘要： 湖南长沙顾先生：请问，家庭财产险中固定资产的保额是如何计算的？编辑部回复：确定同定资产保险金额，一般有以下几种方式：一是按账面原值确定。即存建造或购置固定资产时所支出的货币总额，可以保险客户的阎定资产明细账卡等为依据。二是按重置价值确定。即重新购置或重建某项财产所需支付的全部费用。三是按投保时实际价值协商确定。即根据投保时投保标的所具有的实际价值，由保险双方协商确定。

摘要： 本文对客户忠诚度的概念进行解释,主要依据点是营销发展,对于保险行业如何使用客户数据来提高管理决策和销售水平进行分析,关于对保险客户行为忠诚度的分析,主要目的就是希望为保险客户管理给予更好的支持和帮助.

摘要： 在各类金融企业中,保险公司和商业银行是典型的设有资金池、保户或储户无法看到自己资金投向的金融机构。而且,虽然流入资金（保费和储金）的特性和资金投向（保险资金投资渠道明显多于银行资金）有所不同,但对于提供资金的客户而言,保险公司和商业银行都承担刚性兑付责任,即保险公司必须对保户履行赔付或退保责任,银行必须对储户提供随时付款责任。因此,为了保证保险客户和银行储户的利益,

摘要： 近日,由复华控股打造的＂复华标准生命＂品牌正式发布,这也意味国内健康管理产业又多了一位＂入局者＂。在此前国务院发布的《关于促进健康服务业发展的若干意见》中显示：到2020年,健康服务业总规模将达到8万亿元以上。大健康这股＂比房地产还要大的风＂,吸引了越来越多的资本涌入。战斗早已打响。复华控股之前,传统的健康机构、医药厂商、保险公司甚至是地产大鳄都已经以各自的方式布局健康管理领域。

摘要： 介绍了决策树的概念及决策树算法，通过对社会保险客户情况的分析，采用决策树模型对公司的客户进行分类，给出了一种分类步骤，从而为企业客户分类制定最佳指导策略。

摘要： 本文综合介绍了对于保险客户数据挖掘不同时期采用的数据挖掘算法。近年来，为了克服传统数据挖掘算法在保险客户数据挖掘中的缺点，研究者们引入了人工智能技术的算法，将其应用到数据挖掘中，通过跨学科的算法研究，将数据挖掘的算法的研究空间进一步拓宽了。具体包括基于BP神经网络算法的保险客户流失预测，基于遗传神经网络算法的保险客户数据挖掘。并对其进行了评价,对保险客户数据挖掘的算法的未来发展做出了展望,以便为未来保险客户数据挖掘算法的研究提供一个参考.

摘要： 本发明涉及一种基于联邦标签传播的保险客户推荐方法，将多家保险公司作为参与方，生成对应网络图，进行加密节点匹配，得到各方重叠节点集，参与方将节点的邻接矩阵进行同态加密后发送给协调端，协调端在密态下对各参与方的邻接矩阵进行计算，各参与方联合协调端发送回来的结果在本地进行节点重要性，节点相似度与邻居节点重要性的计算，每个节点根据邻居节点的标签与重要性，迭代更新自身的标签直至与前一次迭代所发现的社区相同，最终发现社区分布，从而可以向客户精准推荐保险产品。本发明能够在不损失准确性的前提下联合多家保险公司的客户数据进行社区发现，在提升了准确度的同时最大限度的保护各家保险公司的客户信息隐私。

摘要： 本发明涉及一种基于随机森林进行客户等级划分的保险客户信息管理系统，包括通讯录子模块和展业工具子模块，通讯录子模块显示有客户的基本个人信息、保单信息和客户等级，展业工具子模块包括多个业务功能单元；客户等级的确定包括以下步骤：从基本个人信息和保单信息中获取多个客户特征；基于多个客户特征构建随机森林；计算每个客户特征在整个随机森林的重要度；根据客户特征的重要度对客户特征进行排序，从而筛选出部分客户特征作为客户指标；根据客户指标，通过预先建立的客户等级模型，获取每个客户的评分，确定每个客户的客户等级。与现有技术相比，本发明具有对客户等级的确定更加高效全面、有利于提升工作效率和质量等优点。

摘要： 本发明旨在建立人寿保险公司新的客户核保医检方法，解开束缚人寿保险公司业务迅速发展的瓶颈，减少人寿保险公司的核保成本，放大和加强人寿保险公司的核心竞争力和业务范围。发明内容：利用现代信息技术，通过全国的互联网络实现管理，在客户认为方便的时间和地点，派出分布全国的医学专业人员上门为人寿保险客户进行体检并根据需要采集血液，尿液和吐液样本和实施心电图，超声波等辅助检查并通过专业快递公司送往统一而独立的中心实验室系统，向人寿保险公司提供投保申请人健康状况报告和相关生物医学信息。由此建立适应“非典”以后人寿保险客户个性化单独服务市场需求的，新的，完整的技术方法。

摘要： 本发明公开了基于机器学习的高风险车辆保险客户车险评估方法及系统，本发明根据车辆的车辆数据进行车辆风险预测，并根据车辆的车主数据进行车主风险预测，并根据车辆风险预测得到的车辆风险预测数据和车主风险预测数据进行结果评估，本发明提供的方法能够根据车辆数据和车主数据两个维度进行评估，使评估数据更保险。

摘要： 保险客户身份认证系统，所述认证系统包括：采集模块，所述采集模块用于多次采集保险客户的指纹信息和虹膜信息，以为保险客户身份认证提供条件；输入模块，所述输入模块用于将采集到的指纹信息和虹膜信息输入到数据库内；对比模块，所述对比模块用于将数据库内缓存的指纹信息和虹膜信息与将采集到的指纹信息和虹膜信息进行对比，得到偏差系数；评估模块，所述评估模块用于对偏差系数进行讨论评估，以判断验证信息的真实性和准确性；反馈模块，所述反馈模块用于在保险客户的指纹信息和虹膜信息通过验证后向保险客户反馈保险产品的具体信息，以方便保险客户进行查看。

摘要： 保险客户自助查询系统，所述自助查询系统包括：识别模块，所述识别模块用于识别保险客户的实时人脸信息或实时指纹信息；权限模块，所述权限模块用于根据保险客户的实时人脸信息或实时指纹信息为保险客户设置相应的访问权限和查询权限；指令输入模块，所述指令输入模块用于保险客户输入控制指令以进行自助查询；校验模块，所述校验模块用于校验保险客户的信息，以判断是否反馈自助查询结果；反馈模块，所述反馈模块用于在校验模块校验保险客户的信息后，向保险客户反馈自助查询结果；通讯模块，所述通讯模块用于与保险客户建立网络通讯，以将自助查询结果传输到保险客户的移动端设备。

摘要： 本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种基于大数据的保险客户数据挖掘方法与装置，包括获取系统、划分系统、挖掘系统和推荐系统，获取系统获取完成交易的客户的订单数据集合；划分系统对订单数据集合进行划分，得到划分数据集合；挖掘系统从划分数据集合中确定客户参数值，并基于客户参数值进行数据挖掘，得到挖掘数据；推荐系统基于挖掘数据生成需求推荐项目，通过推荐系统基于挖掘数据为客户提供需求推荐项目，工作人员可将需求推荐项目推荐给客户，增加了业务谈成率，解决了现有的保险客户数据挖掘装置挖掘的数据中无法直观判断出客户未购买的保险项目，不利于业务的谈成问题。

摘要： 保险客户风险评估系统，所述风险评估系统包括：列表模块，所述列表模块用于以表格的形式向保险客户显示多个相关适合的保险产品；收集模块，所述收集模块用于采集每个保险产品对应的信息数据，所述信息数据包括保险产品有效时限参数、保险产品风险等级参数和保险产品适用领域参数，并将所有的信息数据的集合统计为R；运算模块，所述运算模块用于通过回归函数f(x)对集合R中的元素数据进行运算，得到多个回归参量f(x1)、f(x2)……f(xn)；评估模块，所述评估模块用于根据回归参量f(x1)、f(x2)……f(xn)的具体数值来判断每个保险产品的真实风险状况。

摘要： 本发明公开了一种基于健康医疗大数据的保险客户名单筛选方法及装置，属于医疗大数据的语义处理及语义分析技术领域，本发明要解决的技术问题为现有技术中针对用户筛选分析时基于单一数据源的单一指标分析，而无法多维度精确筛选客户，采用的技术方案为：该方法具体如下：输入保险客户信息；查找及提取医疗数据：通过客户信息从医疗健康大数据中查找该客户的医疗数据，并提取该客户的医疗数据；语义标准化处理：对找到的客户医疗数据进行语义标准化处理，生成具有语义关系的客户标准化数据，进而形成客户医疗语义网；语义匹配：将筛选规则库与客户医疗语义网进行语义匹配；获得客户筛选结果。

摘要： 本说明书实施例提供一种保险客户身份属性的筛选方法、筛选装置及电子设备。所述筛选方法包括：根据客户身份属性特征抽取多个数据源对应的特征数据，预处理得到规范化数据；其中，所述规范化数据至少包括匹配于所述客户身份属性特征中的两个特征的数据；基于不同规范化数据具有的相同客户身份属性特征，对所述规范化数据进行关联并去重，得到客户检索数据集；根据预设的筛选条件，对所述客户检索数据集进行筛选得到目标属性客户集。这样的技术方案，能够极大的降低检索数据源的数量和筛选的难度，提高筛选的效率。