李女士是杭州一家科技公司的市场总监，2015年，在一位熟人保🙌险代理人的推荐下，她购买了一份保额30万元的重疾险。“当时觉😎得这是一份实实在在的保障，”李女士回忆道，“30万元在那个时😘候看来，足以覆盖重大疾病的治疗费用，甚至还能弥补一部分收入损😀失。” 十年光阴荏苒。李女士的职业生涯稳步上升，年薪从🤩当年的20万元增长到如今的50万元。她在杭州购置了一套价值6⭐00万元的房产，贷款余额还有380万元。两个孩子的相继出生让💯这个四口之家的生活更加美满，但也意味着更多的责任与开支。 😂 “直到去年公司组织体检，发现几个指标异常，我才突然意识到🤔问题的严重性。”李女士说，“当我重新翻出那份保单时，震惊地发😆现30万元的保额在今天的医疗环境下，可能连一场大病的医疗费都😘不够。” “我们每年按时缴纳保费，却从未收到过保障评估🌟服务，”李女士的话语中带着一丝无奈，“保险公司似乎更关心如何🙄卖出新保单，而不是我们现有的保障是否足够。” 人生在动🤩态变化——收入增长、家庭结构改变、负债增加，但保障水平却停留❤️在过去，形成了巨大的“保障断层”。 这个场景背后，是人😊身保险业正在发生的一场深刻变革。在行业从“增量争夺”转向“存🌟量深耕”的关键期，百年人寿RPR存量客户复购项目适时推出，通😂过建设保单生命周期的客户数据分析能力，以提升存量复购为目标，😁进行精准前置核保，深挖服务价值，精准投放服务资源。这一项目不🤩仅标志着百年人寿聚焦客户经营的战略转型，更预示着整个行业服务💯模式的根本性重构。通过保单生命周期数据的深度挖掘与应用，该项😂目正在破解保险服务中“需求与供给错配”的世纪难题。 行😴业困局：增量时代的落幕与存量经营的阵痛 这场转型背后隐⭐藏着严峻的行业痛点。纵观整个保险行业，对存量客户的深度开发一🤩直缺乏有效手段。多数企业仍依赖新客户获取维持业务增长，导致经😊营成本高。保险公司拥有海量客户数据，却未能转化为精准的服务能😡力。业务人员带着产品找客户，而非针对客户需求配置服务，导致供😀需错位。 存量经营能力的不足不仅影响企业经营效益，更直🥳接关系到金融稳定与民生保障。当客户真实保障需求得不到满足时，💯保单继续率下降、理赔纠纷增加等问题接踵而至，既损害行业信誉，🙌也削弱了保险作为社会“稳定器”的功能。在老龄化加速与家庭结构🤯变化的背景下，如何通过存量客户的深度经营，让保险真正成为家庭😜风险的“防护网”，成为全行业亟待破解的命题。 破局之道👍：RPR项目的技术内核与服务重构 面对行业转型的迫切需🎉求，百年人寿RPR存量客户复购项目的推出恰逢其时。该项目体现🎉了保险业从销售导向向服务导向的战略转变。项目的核心理念是：保😴险的本质不是销售产品，而是管理人生风险。这个以“提升存量复购👏”为核心目标的创新项目，通过保单生命周期数据分析能力的建设，😜构建了“数据洞察——需求匹配——精准服务”的全新经营模式，为😎破解存量经营困局提供了系统性解决方案。 项目上线两个月😜以来的实践数据初步验证了其价值。2025年7、8月间，RPR🙌存量客户复购项目已为434位客户完成精准保障配置。 项❤️目的“保障缺口模型”通过整合客户基本信息、保单数据、健康状况😍、家庭结构等多维度数据，运用模型算法自动识别客户在寿险、重疾🙄、医疗、意外、养老等方面的保障不足。与传统经验判断不同，这套🤔系统获取客户人生各阶段的风险变化：从初入职场的单身青年到组建😢家庭的中青年，再到临近退休的中老年，在客户保单周年日时会根据🌟客户目前信息自动更新风险画像，实现保障需求的精准捕捉。 😜 展开全文 前置核保机制的引入则进一步提升了服务效率与⭐客户体验。在传统流程中，客户提出投保需求后才进入核保环节，可😎能会因健康问题导致投保失败或保费增加。RPR存量客户复购项目😉则将核保环节前置，利用已有健康数据信息，提前完成部分核保流程🥳。 前置核保机制不仅是客户权益的“守护者”，更是代理人😜展业的“技术靠山”，通过数字化工具为队伍提供全流程专业支撑，😎破解“专业能力不足导致服务偏差”的行业痛点。传统展业中，代理👏人往往依赖个人经验判断客户投保可行性，既可能因对核保规则理解😊不深，向健康异常客户推荐无法承保的产品，引发客户不满；也可能😀因遗漏关键健康信息，导致客户后续理赔纠纷，损害自身职业信誉。😊RPR存量客户复购项目通过技术赋能，将核保专业能力“模块化”😅“工具化”，系统自动整合客户既往健康数据形成可视化的“健康风🙄险画像”，针对不同客户生成的“核保预评估结果”，为代理人提供😢清晰的沟通逻辑。 最后，线索推送机制彻底打破了保险服务😆“投保即断联”的传统壁垒，让存量客户从“被动等待服务”转变为🥳“主动获得适配权益”，真正实现以需求为中心的全生命周期守护。❤️由系统自动生成包含“缺口类型、适配产品、核保结论”的服务线索😡，并触发代理人对接流程。 同时，线索推送机制为展业队伍😢提供了“数据导航式”的技术支撑，通过线索附带的服务话术模板、😆缺口数据将代理人从“盲目拓客”“经验展业”中解放出来，让展业👏队伍实现 “三大升级”：从“被动等待客户”到“主动挖掘需求”👏的角色升级，从“经验判断”到“数据决策”的能力升级，从“单一😴销售”到“财务规划师”的价值升级。 行业价值：从业务创🥳新到行业生态重塑 RPR存量客户复购项目的意义不仅是百😅年人寿在业务模式上的创新，也是其作为人身保险公司积极响应国家😅“五大金融”战略的具体实践。在普惠金融、数字金融等国家战略布🤩局中，百年人寿RPR存量客户复购项目正展现出多维的社会价值。😉 传统保险服务容易向高净值客户倾斜，而普通客户的保障需😎求往往很可能被忽视。RPR存量客户复购项目通过数据驱动的服务🤔模式，确保每个客户的真实需求都能被系统捕捉，无论其保单金额大🚀小。这种“不看金额看需求”的服务理念，正是普惠金融“普之有度🤩、惠之有方”的生动体现。 RPR存量客户复购项目更进一💯步将数字化能力渗透到客户服务的全流程中。从数据采集、模型运算🤔到线索推送、服务落地，每个环节都体现着数字技术对传统服务模式🤗的改造。这种改造不仅提升了服务效率，更重要的是实现了保险服务💯的“可追溯、可量化、可优化”。 RPR存量客户复购项目🚀正在重塑保险公司的价值创造方式。传统模式下，保险公司的利润主🚀要来自承保利差与投资收益，而RPR存量客户复购项目通过对存量😁客户价值的深度挖掘，开辟了“服务增值——客户留存——价值增长😁”的新路径。这种模式转变，正是保险业从“规模导向”向“价值导🤗向”转型的核心要义。 未来展望：构建保险服务新生态 🙌 站在创新与变革的交汇点，百年人寿深刻认识到，RPR存量客😍户复购项目的推出不是终点，而是深度服务客户的新起点。这一项目😢标志着百年人寿从“产品供给者”向“风险管理伙伴”的战略转型迈😂出了实质性一步，为公司高质量发展注入了新动能。 展望未😘来，百年人寿将继续深化RPR项目的创新应用。一方面，将拓展数🎉据维度，整合客户多维数据，使保障缺口评估更加精准立体；另一方😍面，将优化服务触点，从保单周年日延伸至客户人生重要时刻，实现💯“准时”与“即时”服务的完美结合。 未来三年，百年人寿🎉将重点推动RPR项目的持续迭代，以客户需求为中心，以科技创新❤️为驱动，以风险保障为本源，不断拓展保险服务的深度与广度，为构🤗建更加安全、稳健的社会保障体系贡献专业力量。返回搜狐，查看更🌟多

北京市:市辖区:(东城区、西城区、朝阳区、丰台区、石景山区、海淀区、门头沟区、房山区、通州区、顺义区、昌平区、大兴区、怀柔区、平谷区、密云区、延庆区)

天津市:市辖区:(和平区、河东区、河西区、南开区、河北区、红桥区、东丽区、西青区、津南区、北辰区、武清区、宝坻区、滨海新区、宁河区、静海区、蓟州区)

河北省:石家庄市:(长安区、桥西区、新华区、井陉矿区、裕华区、藁城区、鹿泉区、栾城区、井陉县、正定县、行唐县、灵寿县、高邑县、深泽县、赞皇县、无极县、平山县、元氏县、赵县、石家庄高新技术产业开发区、石家庄循环化工园区、辛集市、晋州市、新乐市)

唐山市:(路南区、路北区、古冶区、开平区、丰南区、丰润区、曹妃甸区、滦南县、乐亭县、迁西县、玉田县、河北唐山芦台经济开发区、唐山市汉沽管理区、唐山高新技术产业开发区、河北唐山海港经济开发区、遵化市、迁安市、滦州市)

秦皇岛市:(海港区、山海关区、北戴河区、抚宁区、青龙满族自治县、昌黎县、卢龙县、秦皇岛市经济技术开发区、北戴河新区)

邯郸市:(邯山区、丛台区、复兴区、峰峰矿区、肥乡区、永年区、临漳县、成安县、大名县、涉县、磁县、邱县、鸡泽县、广平县、馆陶县、魏县、曲周县、邯郸经济技术开发区、邯郸冀南新区、武安市)

邢台市:(襄都区、信都区、任泽区、南和区、临城县、内丘县、柏乡县、隆尧县、宁晋县、巨鹿县、新河县、广宗县、平乡县、威县、清河县、临西县、河北邢台经济开发区、南宫市、沙河市)

保定市:(竞秀区、莲池区、满城区、清苑区、徐水区、涞水县、阜平县、定兴县、唐县、高阳县、容城县、涞源县、望都县、安新县、易县、曲阳县、蠡县、顺平县、博野县、雄县、保定高新技术产业开发区、保定白沟新城、涿州市、定州市、安国市、高碑店市)

张家口市:(桥东区、桥西区、宣化区、下花园区、万全区、崇礼区、张北县、康保县、沽源县、尚义县、蔚县、阳原县、怀安县、怀来县、涿鹿县、赤城县、张家口经济开发区、张家口市察北管理区、张家口市塞北管理区)

承德市:(双桥区、双滦区、鹰手营子矿区、承德县、兴隆县、滦平县、隆化县、丰宁满族自治县、宽城满族自治县、围场满族蒙古族自治县、承德高新技术产业开发区、平泉市)

沧州市:(新华区、运河区、沧县、青县、东光县、海兴县、盐山县、肃宁县、南皮县、吴桥县、献县、孟村回族自治县、河北沧州经济开发区、沧州高新技术产业开发区、沧州渤海新区、泊头市、任丘市、黄骅市、河间市)

近日，《Nature》杂志的最新一期封面论文引起了广泛关注，🙄研究主题是 DeepSeek-R1。这项研究由梁文锋教授团队👏主导，内容围绕如何通过强化学习来提升大型语言模型（LLM）的😂推理能力。早在今年1月，该研究已在 arXiv 上发布，受到😀学术界的高度评价。 在封面介绍中，《Nature》指出🙄，如果大型模型能够规划解决问题的步骤，往往会得到更好的解决方🤔案。这种推理能力与人类处理复杂问题的方式相似，但在人工智能领👍域实现这一点面临着巨大的挑战。研究团队展示了如何在极少人工干👍预的情况下训练出具备推理能力的模型。 DeepSeek⭐-R1模型的训练采用强化学习策略，模型在正确解答数学问题时会🌟获得高分奖励，而答错则会受到惩罚。通过这样的机制，DeepS🤔eek-R1学会了逐步推理、解决问题，并在给出答案前进行自我⭐验证，从而提高了其在编程和科学研究中的表现。 值得一提🚀的是，DeepSeek-R1被认为是首个经过权威学术期刊同行😴评审的语言模型，这一成就标志着 AI 领域的一个重要里程碑。😀Hugging Face 的工程师 Lewis Tunsta🤗ll 对此表示，这是一个重要的先例，强调了行业规范的重要性，🚀尤其是在评估 AI 系统潜在风险时。 此外，研究团队在👍论文中对模型的训练数据类型和安全性进行了详细说明，避免了对模😎型的拟人化描述，确保研究的严谨性和透明度。这一开放模式得到了😀同行的广泛赞誉，认为有助于提升公众对 AI 的信任。 👏划重点:返回搜狐，查看更多