保险产品推荐

传统人工推荐方式的不足

不以客户为中心，推荐成功率和业务员效率均偏低

寿险风险管理

传统人工推荐方式的不足

传统的经验模型只利用用户的年龄和性别信息

财险风险识别与风险管理

传统人工推荐方式的不足

基于人为的属性分类和数量分类，使客户不能体现出自身应有的特征，导致业务员提供的服务有可能并不是客户想要的。

天云解决方案

自动化建模平台MaximAI通过对海量长险客户及保单数据的挖掘，实现客户产品推荐预测，最终形成供给业务员的推荐产品建议

天云解决方案

自动化建模平台MaximAI加速了自动化的数据驱动方式来帮助用户决策最佳的建模方案。通过精细而即时的大数据信息构建预测模型，以人为单位将其所有保单信息在时间轴上拆分叠加，这样可针对每个人都精准预测某年龄的重疾发生率，实践了的长时间段预测被保险人未来重疾率的模型。

天云解决方案

运用大数据建模平台实现全量在线数据自动化建模，可大大加快建模速度，实现了特征处理与模型构建流程的标准化，为后续模型上线打好基础，助力保险数学模型生命周期的每个环节。

使用场景

对于首次或多次购买长险的客户，支持业务员的交叉营销活动

一般短险购买客户或潜在客户，支持业务员提供长险的营销建议

使用场景

为核保人员提供细颗粒度的客户风险画像，进而可对被保人进行精准的保费调整。

使用场景

驾驶员信息缺失的情况下，预测一辆车的风险，未来可能的理赔金额

方案优势

大大提高营销效率

方案优势

效的提升了数据利用率，自动化机器学习平台为后续业务人员更新和维护模型提供了便利。

方案优势

预测客户的购买行为或理赔风险，那么将为保险公司带来更大的信心与保障。