基于AI大模型+客户家庭画像的智能拜访话术与险种推荐方法

随着大数据、人工智能技术以及AI大模型的飞速发展,保险行业正经历着前所未有的变革。传统保险营销模式中,营销员在展业过程中常因客户信息不全、需求了解不充分等问题,导致拜访效率低下、客户体验不佳。同时,海量保单数据和客户数据资源未能得到充分利用,限制了保险配置的优化和展业效率的提高。本文提出了一种基于AI大模型+客户家庭画像的智能拜访话术与险种推荐方法,旨在通过整合客户多维度数据,结合AI大模型技术,为保险营销员提供个性化的拜访话术及智能化险种推荐服务。该方法不仅能提高营销员的展业效率,还能显著提升客户体验,为保险行业的数字化转型提供有力支持。

基于DPI和大数据分析的宽带家庭画像

随着大数据时代的到来,固网宽带下家庭用户的行为分析成为运营商行业面临的新一轮的机遇与挑战,对用户的手机号码和终端类型实施准确提取则是重中之重。文中采用Hadoop框架,应用DPI深度挖掘和分布式爬虫等技术,对用户行为进行分析,从而快速准确地获取用户的手机号码和终端类型,将家庭用户的行为偏好相关联,最终塑造固网宽带下的家庭画像,从整体上洞悉用户的需求,做到精准营销,改善用户体验质量。实验结果表明,手机号码提取准确率达86%以上,终端识别准确率达90%以上。在识别率与准确率分析的基础上,对信息输出表做进一步分析,包含单个IP接入用户数、手机用户归属运营商及用户手机型号。为运营商提供更加丰富、准确、完善的固网宽带下的家庭画像。

城镇住宅家庭用能画像构建——以京津冀地区为例

为精准引导城镇住宅家庭节能,该文基于用户画像理论从多维度视角构建了城镇住宅家庭用能画像模型。以京津冀地区城镇住宅家庭为研究对象,基于文献研究从家庭属性、建筑特征、家电设备、用能行为、能源消耗以及可再生能源使用6个维度构建了家庭用能画像标签体系,采用调查问卷及半结构化访谈方法获取351份家庭用能数据。基于标签平均轮廓系数,采用向后特征选择法确定画像标签最优子集,采用k-means算法对城镇住宅家庭聚类分析。结果表明:城镇住宅家庭用能画像标签最优子集包括家庭人口、建筑面积、房屋使用方式、家电设备数量、空调行为、年用电量、年用气量和太阳能设备8个标签;可将京津冀地区城镇住宅家庭划分为用能品质型、节能潜力型、用能规律型和节能环保型4类。该研究结果可为制定家庭节能精准引导策略提供理论参考。

历史见证与身份建构:旅英马华作家欧大旭《码头上的陌生人》的生命书写

旅英马华作家欧大旭在2021年出版的自传《码头上的陌生人:一个家庭的画像》中追溯了祖辈从中国流散至马来西亚的历史,记叙了父辈在社会底层挣扎求存、沉默无声的境遇,同时借以我辈的成长经历,勾勒出亚洲现代化进程的历史图景。以家族纪事为核心的生命书写承载着见证族群历史的叙事功能,内含着作家对自我(族群)身份予以言说和重塑的书写意图。在生命书写的展开中,欧大旭通过对自我(族群)亚裔、马来西亚华裔与第三代移民主体身份的建构,再现了被他者遮蔽、噤声的族裔历史,为个体生命发声,为自我族群立传,其间蕴含着作家“立史安身”的哲思与深切的族群关怀。