中国平安申请基于人工智能的代理人高价值高危流失人群识别专利：助力精准营销与风险管理

中国平安申请基于人工智能的代理人高价值高危流失人群识别专利：助力精准营销与风险管理国家知识产权局信息显示，中国平安人寿保险股份有限公司于2024年9月申请了一项名为“基于人工智能的人群识别方法、装置、计算机设备及介质”的专利，公开号为CN119312194A。这项专利属于人工智能领域与金融科技领域的交叉，旨在通过人工智能技术，更精准地识别代理人中高价值且高危流失的人群，从而为保险公司提供更有效的营销策略和风险管理方案

中国平安申请基于人工智能的代理人高价值高危流失人群识别专利：助力精准营销与风险管理

国家知识产权局信息显示，中国平安人寿保险股份有限公司于2024年9月申请了一项名为“基于人工智能的人群识别方法、装置、计算机设备及介质”的专利，公开号为CN119312194A。这项专利属于人工智能领域与金融科技领域的交叉，旨在通过人工智能技术，更精准地识别代理人中高价值且高危流失的人群，从而为保险公司提供更有效的营销策略和风险管理方案。

该专利申请的核心在于一种基于人工智能的人群识别方法。该方法首先获取代理人的画像数据，这些数据涵盖了代理人的基础属性、价值属性以及行为属性三个维度。基础属性数据可能包含代理人的年龄、性别、地域等人口统计学信息；价值属性数据可能包括代理人的业绩、客户数量、保费规模等反映其经济价值的信息；行为属性数据则可能记录代理人的工作频率、客户沟通方式、业务处理效率等反映其工作状态和行为模式的信息。

在获取完整的画像数据后，该方法会进行一系列的数据处理步骤。首先，对原始的画像数据进行特征工程处理，提取出对后续分析更有效的特征，得到第一画像数据。这一步至关重要，它决定了后续聚类和分类模型的准确性和效率。特征工程可能涉及数据清洗、数据转换、特征选择和特征组合等多种技术手段。

接下来，对第一画像数据进行标准化处理，得到第二画像数据。标准化处理的主要目的是消除不同特征之间量纲的影响，使不同特征具有可比性，从而保证聚类算法和分类模型的公平性和有效性。常用的标准化方法包括z-score标准化和min-max标准化等。

完成标准化处理后，该方法使用聚类算法对第二画像数据进行聚类分析。聚类算法的目标是将具有相似特征的代理人划分到同一个类别中。常用的聚类算法包括K-Means算法、DBSCAN算法和层次聚类算法等。通过聚类分析，可以将所有代理人划分成若干个不同的群体，并根据群体的特征识别出高价值人群。

在识别出高价值人群后，该方法会利用预设的目标分类模型，为这些高价值人群生成流失概率。这个分类模型可能是一个基于机器学习的预测模型，例如逻辑回归、支持向量机或神经网络等。模型的训练数据可能包含历史代理人数据，其中包含了代理人的各种属性、行为以及流失与否的标签。通过这些数据，模型可以学习到代理人流失的规律，并预测未来高价值人群的流失概率。

最后，该方法会基于计算出的流失概率，从高价值人群中筛选出高价值高危流失人群。这些高价值高危流失人群是公司需要重点关注的对象，需要采取相应的措施降低其流失风险，例如提供更具竞争力的薪酬待遇、改进管理模式、强化培训等。具有高流失概率的代理人将被优先考虑进行干预措施。

值得注意的是，该专利申请还提到流失概率可以存储于区块链中。这表明该方法可能考虑将代理人的流失概率信息进行安全可靠地存储和管理，提高数据的透明度和可追溯性，确保数据的安全性和完整性。区块链技术可以有效防止数据篡改和丢失，为风险管理提供更可靠的保障。

本专利申请的技术方案，通过结合聚类算法和目标分类模型，实现了对高价值高危流失代理人群的自动且精准识别。这将显著提高保险公司精准营销和风险管理的效率，帮助公司更好地留住核心人才，降低运营成本，提高盈利能力。

中国平安人寿保险股份有限公司成立于2002年，位于深圳市，注册资本3380000万人民币，实缴资本3363536.1364万人民币。天眼查数据显示，该公司对外投资了168家企业，参与招投标项目133次，拥有专利信息3580条，行政许可72个，展现了其强大的实力和影响力。此次专利申请是平安公司在人工智能和金融科技领域持续创新的又一有力证明，也预示着保险行业在数字化转型和智能化升级方面将迎来新的发展机遇。这项技术的应用，不仅可以改善公司内部管理，同时也有利于推动行业整体水平的提升。 通过对高价值高危流失人群的精准识别，保险公司可以更有针对性地进行资源配置和策略调整，最终实现效益最大化。 这无疑会促进整个保险行业的健康发展，并为客户提供更优质的服务。