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行業(yè)培訓(xùn)

朝陽市保險(xiǎn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型

作者:博為咨詢 日期:2025-04-07 人氣:585

主講老師: 武威(培訓(xùn)費(fèi):2-2.5萬元/天)    


工作背景:
武威老師,互聯(lián)網(wǎng)專家,現(xiàn)居住址:北京市。武威老師畢業(yè)于西安交通大學(xué)。具多年互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)高管的工作經(jīng)驗(yàn),曾先后任職神州數(shù)碼(中國)公司、匯通天下(G7)、中國配貨網(wǎng)等在多家大中型國企與外資企業(yè)任職,先后任產(chǎn)品...

主講課程:
通識(shí)類企業(yè)課題《車聯(lián)網(wǎng)》《智慧城市》《智慧交通》《數(shù)字化營銷》《工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)》《互聯(lián)網(wǎng)思維》《企業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用》《企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型》《十四五”數(shù)字經(jīng)濟(jì)解讀》《企業(yè)大數(shù)...

武威



  保險(xiǎn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型課程大綱詳細(xì)內(nèi)容

課程分類: 保險(xiǎn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型

課程目標(biāo):

理解保險(xiǎn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的基本概念和背景

掌握人工智能、區(qū)塊鏈、大數(shù)據(jù)分析等關(guān)鍵技術(shù)的基礎(chǔ)知識(shí)和應(yīng)用方法

學(xué)會(huì)運(yùn)用數(shù)字化技術(shù)改進(jìn)保險(xiǎn)業(yè)務(wù)流程和提升用戶體驗(yàn)


課程對象:

課程時(shí)間:1天

課程大綱:


第一章:企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型

1.數(shù)字化轉(zhuǎn)型的定義與背景

2.數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)的意義與挑戰(zhàn)

第二章:數(shù)字經(jīng)濟(jì)與數(shù)字化轉(zhuǎn)型概述

1.數(shù)字經(jīng)濟(jì)的定義

2.數(shù)字經(jīng)濟(jì)的構(gòu)成

3.消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)與產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)

第三章:數(shù)字化戰(zhàn)略規(guī)劃

1.制定數(shù)字化戰(zhàn)略的重要性與方法

2.確定數(shù)字化轉(zhuǎn)型目標(biāo)與戰(zhàn)略

3.制定數(shù)字化戰(zhàn)略的方法與流程

4.明確數(shù)字化轉(zhuǎn)型的動(dòng)機(jī)和目標(biāo)

5.進(jìn)行現(xiàn)狀評估和需求分析

6.確定轉(zhuǎn)型的技術(shù)路徑

7.建立數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施和平臺(tái)

8.重新設(shè)計(jì)組織架構(gòu)以適應(yīng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型

第四章:保險(xiǎn)業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型

1.數(shù)字化轉(zhuǎn)型的概念和背景

2.數(shù)字化轉(zhuǎn)型對保險(xiǎn)業(yè)務(wù)的意義和影響

3.保險(xiǎn)行業(yè)的數(shù)字化趨勢

3.1數(shù)字化技術(shù)對保險(xiǎn)行業(yè)的改變

3.2新興技術(shù)(人工智能、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈、物聯(lián)網(wǎng)等)與保險(xiǎn)業(yè)的結(jié)合

4.數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略規(guī)劃

4.1理解企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的戰(zhàn)略目標(biāo)

4.2制定數(shù)字化戰(zhàn)略計(jì)劃和路線圖

4.3考慮法規(guī)合規(guī)和信息安全的因素

5.數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的保險(xiǎn)業(yè)務(wù)決策

5.1數(shù)據(jù)收集、存儲(chǔ)和處理的基本原則

5.2數(shù)據(jù)分析和挖掘在保險(xiǎn)業(yè)務(wù)中的應(yīng)用

5.3利用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策提升業(yè)務(wù)效能和減少風(fēng)險(xiǎn)

6.提升客戶體驗(yàn)與互聯(lián)網(wǎng)銷售

6.1數(shù)字化渠道建設(shè)與優(yōu)化

6.2在線保險(xiǎn)產(chǎn)品設(shè)計(jì)與銷售

6.3個(gè)性化、智能化客戶服務(wù)的實(shí)現(xiàn)

7.創(chuàng)新保險(xiǎn)模式與產(chǎn)品設(shè)計(jì)

7.1保險(xiǎn)科技創(chuàng)新研究與案例分析

7.2基于新技術(shù)的保險(xiǎn)業(yè)務(wù)模式創(chuàng)新

7.3定制化與彈性化的保險(xiǎn)產(chǎn)品設(shè)計(jì)

第五章:人工智能在保險(xiǎn)行業(yè)中的應(yīng)用

1.人工智能在保險(xiǎn)業(yè)的重要性和發(fā)展趨勢

2.人工智能技術(shù)對保險(xiǎn)行業(yè)的影響

3.人工智能在保險(xiǎn)行業(yè)的應(yīng)用場景

4.人工智能技術(shù)簡介

4.1機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)

4.2自然語言處理與文本分析

4.3圖像識(shí)別與計(jì)算機(jī)視覺

5.人工智能在保險(xiǎn)核保中的應(yīng)用

5.1自動(dòng)核保流程和模型構(gòu)建

5.2精確定價(jià)和風(fēng)險(xiǎn)評估

5.3人工智能在理賠處理中的應(yīng)用

5.4案例:太AI車險(xiǎn)自動(dòng)核保系統(tǒng)

5.5案例:圖像識(shí)別在奶牛保險(xiǎn)中的應(yīng)用

6.自動(dòng)理賠流程和欺詐檢測

7.人工智能與客戶服務(wù)

7.1聊天機(jī)器人和智能客服系統(tǒng)

7.2ChatGPT在保險(xiǎn)行業(yè)的應(yīng)用

7.3個(gè)性化推薦和客戶關(guān)系管理

7.4案例:阿爾法智能客服系統(tǒng)

8.RPA在保險(xiǎn)行業(yè)的應(yīng)用

第六章:區(qū)塊鏈技術(shù)在保險(xiǎn)中的應(yīng)用

1.區(qū)塊鏈與保險(xiǎn)行業(yè)導(dǎo)論

1.1區(qū)塊鏈基礎(chǔ)知識(shí)

1.2區(qū)塊鏈技術(shù)的基本原理和特點(diǎn)

1.3區(qū)塊鏈對保險(xiǎn)行業(yè)的影響和機(jī)遇

2.分布式賬本和智能合約

2.1區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和節(jié)點(diǎn)角色

2.2智能合約與保險(xiǎn)合同

2.3智能合約的基本概念和功能

2.4以太坊智能合約開發(fā)與部署

2.5去中心化保險(xiǎn)市場

3.基于區(qū)塊鏈的保險(xiǎn)產(chǎn)品設(shè)計(jì)與交易

3.1自動(dòng)化保費(fèi)計(jì)算和保單管理

3.2區(qū)塊鏈在索賠處理中的應(yīng)用

4.基于區(qū)塊鏈的索賠驗(yàn)證和核算

4.1自動(dòng)化理賠流程和追蹤

4.2風(fēng)險(xiǎn)評估與區(qū)塊鏈技術(shù)

5.基于區(qū)塊鏈的風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)共享與分析

5.1信任與隱私保護(hù)的挑戰(zhàn)與解決方案

5.2智能合約安全與審計(jì)

6.區(qū)塊鏈與保險(xiǎn)創(chuàng)新

6.1區(qū)塊鏈技術(shù)對保險(xiǎn)業(yè)務(wù)模式的影響

6.2數(shù)字身份和可信數(shù)據(jù)的發(fā)展趨勢

6.3案例:寧波電網(wǎng)的區(qū)塊鏈停電險(xiǎn)

第七章:大數(shù)據(jù)分析在保險(xiǎn)中的應(yīng)用

1.數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策的新模式

2.數(shù)據(jù)分析的方法

3.預(yù)測建模與風(fēng)險(xiǎn)評估

3.1統(tǒng)計(jì)預(yù)測模型(如線性回歸、邏輯回歸等)的原理和應(yīng)用

3.2風(fēng)險(xiǎn)評估模型的構(gòu)建和應(yīng)用

4.客戶洞察與市場營銷

4.1個(gè)性化定價(jià)與推薦系統(tǒng)

4.2市場細(xì)分與用戶行為分析

5.欺詐檢測與風(fēng)險(xiǎn)控制

5.1欺詐檢測模型的建立和優(yōu)化

5.2風(fēng)險(xiǎn)控制策略與實(shí)踐

6.保險(xiǎn)產(chǎn)品創(chuàng)新與業(yè)務(wù)優(yōu)化

6.1數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的保險(xiǎn)產(chǎn)品設(shè)計(jì)方法

6.2業(yè)務(wù)流程改進(jìn)與效率提升

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