「智能」保险营销模式逐渐转变，智能研选要用AI做什么？ | 爱分析访谈( 二 )
爱分析：产品的交付方式是怎样的？
刘学志：我们与合作伙伴交付方式有两种 ， 第一种是把我们的能力整合到H5中 ， 再嵌套进客户的系统或者APP中；第二种是API的方式 。
爱分析：智能研选的客群主要包括哪些？
刘学志：我认为保险销售相关的都会是我的合作伙伴 ， 如保险经纪公司、代理人等 。 同时智能研选提供对外的SaaS平台 ， 可供个人代理人使用 。
爱分析：公司目前的获客渠道主要有哪些？
刘学志：智能研选主要还是依靠创始团队的资源获客 ， 目前主要的精力还是投放在产品研发上 ， 希望为客户提供更好的产品和服务 。
【「智能」保险营销模式逐渐转变，智能研选要用AI做什么？ | 爱分析访谈】爱分析：图羚模型数据的来源？
刘学志：主要是是两大类数据 ， 一类是保险用户的问卷数据 ， 还有一类是行业的统计数据 。
举个例子 ， 北京地区学生从小学到毕业需要花费多少 ， 这些都是统计数据的 。 我们在模型里注入了大量的统计数据 ， 不停的迭代、优化 。
保险产品营销模式逐步向顾问式营销转化 ， 智能保险方案更人性化
爱分析：保险经代行业在业务形态、市场需求等方面有什么变化？
刘学志：过去整个行业的增长驱动力来自于从业者规模的增长 ， 今年有一个很明显的趋势 ， 增员越来越难了 。 平安第三季度的代理人规模下降了12.1% 。
近年来 ， 保险从业者们在市场教育方面做的比较成功 ， 激发了用户对于保险的需求 。 但我发现目前市场的产能不足 ， 无法充分满足用户中基于家庭量身定制的保险需求 。 整个行业的销售模式也已经发生转变 ， 从产品营销变成顾问式服务 。
爱分析：您觉得智能保险方案匹配相较于人工匹配来说有什么优势？
刘学志：我认为最大的优势在于智能保险方案具备可解释性 ， 智能研选基于数据和图羚模型向客户拆解产品匹配的的原因并进行可视化呈现 。 同时 ， 可以极大的降低从业者学习和培训成本 ， 可以快速获得专业的展业能力 。
举例来说 ， 智能研选的智能保险方案会对保费和保额进行细致的解释 ， 让客户在购买保险之前进行理性的判断 ， 做出正确的决策 。
爱分析：未来是否会考虑定制化保险产品业务？
刘学志：我们未来肯定会考虑提供保险产品设计的服务 ， 现在市面上的保险都是标准产品 ， 原因在于消费者和从业者对定制化保险的理解都不够深入 。 销售人员没有能力去销售定制化产品 。
智能研选能够帮助从业者销售定制化的保险产品 ， 与结合家庭情况组合出来的特有的保险套餐 。 这也是我们互联网人讲的用户思维、用户体验 ， 服务好客户 ， 客户自然会用脚投票 。
爱分析：您认为数据对于模型的意义体现在哪？
刘学志：模型的成长依赖于数据 ， 也依赖于一线的销售经验 。 客户持续使用模型 ， 会持续提升输出结果的准确性和多样性 。 伴随使用和数据沉淀 ， 壁垒会越来越高 。
爱分析：未来如何推进保险产品定制化业务？
刘学志：首先需要底层数据足够多 ， 不断的优化模型 ， 其次我们的影响力的足够大 ， 获得行业的认可的时候 。 这个时候再去推广保险产品定制化业务业务会比较顺利 。
我们现在的合作伙伴多是思想比较前卫 ， 具有互联网思维的保险机构 ， 整个管理团队思维具备创新性、互联网化的特质 。 同时没有包袱的束缚 。 所以他们会愿意和智能研选一起大胆的创新跟尝试 。
爱分析：公司的团队规模？
刘学志：目前总共15个人 ， 技术研发团队有7个人 ， 然后剩下是产品运营、HR和行政 。
爱分析：明年的业绩目标
刘学志：我们计划明年能服务至少50万的代理人 。
爱分析：未来是否会考虑向其他领域延伸？
刘学志：未来一定会往泛金融领域延伸 ， 例如理财、家族财富管理 ， 以及医疗、健康、法律方面的赋能等 。
推荐阅读
- 「中国软件网」实现生产少人化，走向智能化，新朋联众探索工业互联
- WitsView▲出货下修、厂商削价？智能手机生产量下滑波及面板业
- 智能家：荣耀30s怎么打开悬浮球
- 2020改变就在眼前，量化派助力多行业人工智能化
- 小度在线搞事情：帮别家回收旧产品还送小度智能屏！
- 洛阳晚报■产品畅销海内外，研发智能充电桩
- 【极速聊科技】微保「慢中生快」：腾讯式保险的生长哲学
- 『接风娱乐』人机对战协作新时期已经来临，提高智能化与人工智能技术趋于结合
- #华添软件#出身卑微，还妄想分银行蛋糕！，快赚工厂：信用卡智能还款
- 「杨剑勇」智能化网点应运而生，银行业积极拥抱金融数字转型