如果我们聚焦开门红中的保险业务，会发现有个趋势基本已成定局：营销要求更高了、营销难度更大了。
原因当然很多，市场、监管、竞争、队伍、客群，最突出的尤其是在两个方面：
一是保险业务要扛的中收任务更为艰巨，因为经济环境和利率政策让息差继续存压，而资本市场走势和手续费全面调低让基金等业务的中收贡献并无反转迹象；
二是保险营销可用的产品暂时处于疲软断档，3.0%的增额终身寿在售的时候可能大家也并没觉得有多好，等到真下架了，大家发现确实还是有点影响的。
针对开门红中银行保险销售面临的挑战和困境，解决方案当然是应该考虑到诸多综合因素的，比如产品开发与迭代、优化服务体验、运营流程创新、强化队伍专业技能、提升客户保险意识等等。
无论在哪个方向的解决方案中，在今天这个人工智能已经开始被广泛运用的时代，我们都应该要认真去思考，如何将AI技术与传统的营销工作进行很好地融合。
在很多的行业和领域，科技已经在被大范围、多元化运用，比如:运用大数据、人工智能等技术手段、精准定位客户需求；发展在线服务平台，拓宽销售渠道，提升客户体验等。
AI在营销领域的多样应用和巨大潜力，也已经得到了充分的市场证明。
比如：可口可乐通过AI技术，与百位艺术家合作，创造独特的AI包装和联名产品；通过线上和线下的多渠道营销，成功提升了品牌渗透率和消费者体验；百度利用AI技术深入挖掘用户特征和兴趣点，为PayPal锁定目标用户群体，提高其在线营销的效果和精准度。婴儿营养品牌Friso与百度合作，开发了一款智能安抚小程序，通过AI技术分析宝宝哭声，提供安抚建议，这种创新方式提升了用户体验和品牌忠诚度。
这些案例表明，AI技术不仅能够提高营销的效率和精准度，还能创造新的互动方式和用户体验，为品牌本身的推广和营销人员的客户触达提供新的可能性。
该如何借助科技的力量来提升银保营销工作的整体效能，缓解银行保险销售当前所面临的困境，促进银保业务的健康发展呢？
在讨论具体做法之前，我们首先要清楚AI与经常提到的大数据应用到底区别何在，在工作中AI与人工又分别擅长些什么。
应该说，AI（人工智能）与传统的大数据分析在许多方面有交集，但它们是有着很多核心区别的，特别是在以下两个方面：
1.工作模式：大数据依赖于统计学原理和开发者设定的逻辑，是从特定数据中发现趋势与关联，并运用到更多场景；AI则在模拟和扩展人的智能行为，不仅分析数据，还包括学习、推理和直接给出解决方案。
2.智能程度：大数据发现规律后，是需要人工团队进行研判并进行决策的，其提供的结果往往是静态的，除非重新发起否则不会改变；AI可以在没有人类干预的情况下，自主完成操作，结果是动态甚至实时更新的。
而AI与人工相比，则是在具备突出优势的同时，也存在着明显的欠缺。优势主要体现在处理与响应速度、准确度与一致性、自我学习与不断成长，这些使得其可以“情绪稳定”且“永不停机”地开展工作，并可以实现工作效率的持续有效提升；现阶段而言的欠缺则主要体现在：缺乏情感交流和同理心、交流模式过于规范甚至机械、初期学习能力受到局限。特别是在需要关注具体客户实时情绪变化与心理波动的工作模式中，AI目前的智能程度还难以实现流畅的运作，更难以让客户有超预期的体验。
因此，如何发挥AI与人工各自的优势以便协同互补，是实现1+1≥2的关键所在。基于前述AI的核心特点，结合银行开门红保险营销的工作流程，我们从两大环节来对AI如何助力保险营销进行探讨。
银行客户向来存在着“庞大的数据库、稀缺的好客户”与“海量的客户、无序的维护”这两方面的显著特点，基于这样的背景，在“开门红”期间，如果仅靠银行一线人员自己做客户管理和客户筛选工作，那无疑是繁重耗时且效率低下的，所以我们经常看到经常是：营销队伍觉得“好像客户都买过了”，系统数据显示“产品覆盖率还很低”，尤其是客户数量最多的国有银行，通过年报数据就可以发现，零售客户金融总资产中，依然是80%左右为存款类资产，而对比股份行和头部城商行，这一数据通常在50%左右，招行更是低于30%。
在客户筛选的过程中，光靠中后台的大数据，或者光靠前台的人工判断，都是远远不够的。人工智能（AI）可以将两者的优势进行融合，对两者的弱点进行补缺，进而实现更好的整体协同。
（一）客户基础数据分析
AI可以分析大量的客户数据，既可针对系统中的基础数据如资产情况、交易记录、消费习惯、投资偏好等，进行基本分析；更可基于营销人员日常维护和KYC收集的同类客户数据，帮助营销人员识别潜在的高价值客户。通过对已有保单持有客户的基础数据进行分析，找出共性规律，AI就可以进一步进行深度分析，一是可以直接筛选同类客户（大数据常见工作模式），二是可以基于现有模型进行原因分析并进一步建立类似的客户筛选模型，从而为营销人员提供精准的销售线索。
让我们来看一个较为简单的AI实际应用过程：
当我们基于大数据分析发现，购买增额终身寿险的客户往往会持有过三年期大额存单，那我们就可以告诉AI这个现象，并让其分析原因。
【我们的提问】
我们在分析哪些客户更有可能通过银行购买增额终身寿险的时候，发现很多实际客户在之前是持有过银行的三年期大额存单或三年期存款的，你觉得这是什么原因？
【AI的答复】
客户在之前持有银行的三年期大额存单或三年期存款，而后可能购买增额终身寿险，这种现象可能由以下几个原因造成：
1.风险偏好：持有三年期大额存单或存款的客户通常偏向于风险较低的金融产品。增额终身寿险作为一种长期的储蓄型保险产品，通常具有一定的风险保障功能，同时相较于其他高风险金融产品来说，它的风险较低，因此可能吸引这类客户。
2.资金规划需求：三年期存款到期后，客户可能需要为资金寻找新的投资渠道。增额终身寿险提供了一种长期稳定的投资和保障方案，符合客户对资金长期规划的需求。
3.客户信任度：银行作为增额终身寿险的销售渠道，这种信任关系可能会促进客户购买保险产品。
4.财富积累：能够购买大额存单的客户通常有一定的资金积累。随着财富的积累，客户可能更加关注财富的保全和传承，增额终身寿险恰好能满足这些需求。
5.银行营销策略：银行可能会针对持有大额存单的客户进行营销推广，提供个性化的保险产品推荐，利用客户对银行的信任和已有的业务关系，促进保险产品的销售。
6.利率变动预期：在市场利率下行的情况下，客户可能寻求比定期存款更高收益的金融产品。增额终身寿险除了提供保障外，通常还有一定的增值功能，这可能是客户转换产品的原因。
（更多答复内容略……）
【我们的提问】
那你认为你刚才分析的这些原因，除了在持有三年期大额存单和三年期存款的客户身上有体现，还有可能在持有什么产品的客户上会有同样或类似情况？
【AI的答复】
除了持有三年期大额存单和三年期存款的客户，以下几种金融产品的持有者也可能出现类似的情况，即他们更有可能购买增额终身寿险：
1.定期存款客户：不仅仅是三年期，其他期限（如一年期、五年期）的定期存款客户也可能寻求增额终身寿险作为长期储蓄和保障的工具。
2.货币市场基金持有者：这类客户通常寻求相对稳定的收益和较高的流动性，当他们需要更长期的储蓄产品时，可能会转向增额终身寿险。
3.债券投资者：尤其是那些投资于低风险债券的客户，他们在寻求更高收益或更长期投资选项时，可能会考虑增额终身寿险。
4.银行理财产品持有者：尤其是那些低风险、固定收益类的银行理财产品，其客户可能因为产品到期或市场风险变化而转向增额终身寿险。
5.退休账户持有者：如企业年金账户、个人养老金账户等退休账户的持有者，他们可能为了退休规划而寻求增额终身寿险提供的长期增值和保障。
6.储蓄型保险产品持有者：如分红保险、万能保险等的客户，他们可能因为寻求更灵活或更高收益的保险产品而转向增额终身寿险。
（更多答复内容略……）
尽管上述的交流过程依然处在非常简单的层面上，我们只是向客户提供了既往产品持仓中的一个要素特征，但AI进行了原因的分析并衍生出了相应的推测，应该说这些推测是完全合理的，甚至个别要素覆盖了传统营销团队思考的盲区，例如AI在前述例子中所列出的第5项特征“退休账户持有者”，就是我们在很多银行做目标客户画像时，并不会考虑到的。
还要特别说明的是，AI最初给出的回答中，对于这个“退休账户持有者”的具体描述，列出的是401(k)、IRA等欧美国家的相关术语，当我们提出质疑后，AI立刻意识到问题所在，并结合我国的实际情况进行了描述上的调整。
这样来看，如果银行作为AI的对话方和需求提出者，可以对现有的客户数据进行更为全面、细致的分析（这项分析工作本身就可以借助AI来进行），并对AI的答案结合实际提出合理质疑，AI所给出的答案也必然会在这个动态的交互过程中不断纠偏、持续完善，越来越趋于实用。
（二）个性营销策略推荐
利用机器学习算法，AI可以根据客户的历史行为和习惯偏好，推荐个性化的银保产品和配套增值权益，并根据这些来帮助营销团队制定更为个性化的营销策略，提高营销动作对目标客户的针对性和吸引力。
（三）咨询服务效率提升
AI聊天机器人和虚拟助手可以处理常见的客户咨询，提供24/7的服务，减轻营销人员的工作负担。自动化工具可以管理客户的预约、提醒、续保等事务，提高服务效率。
（四）客户关系综合维护
AI可以帮助监测客户的满意度，通过分析客户的反馈和互动数据，及时发现问题并采取措施，还可以提醒营销人员关注关键客户的特殊日期（如生日、续期缴费日、宽限期到期日等），并提前设计维护动作，促进客户关系的维护。
（五）营销活动效果优化
AI可以分析营销活动的效果，提供数据支持，帮助营销人员优化活动内容和推广策略。通过预测分析，AI可以帮助预测营销活动的潜在影响，指导资源分配。
（六）时间管理任务调度
AI可以帮助营销人员合理安排时间，优先处理重要客户和紧急任务。AI可以自动调度日常任务，如发送营销邮件、更新客户信息等，让营销人员有更多时间专注于与客户的面对面交流。
通过这些方式，AI不仅能够提高一线营销人员的工作效率，还能提升客户管理的质量和客户满意度，从而在“开门红”期间实现更好的销售业绩。
【案例】利用AI进行客户数据分析
例如，如果银行计划在“开门红”期间推出了几款新的保险产品，为了吸引更多客户并提高销售额。为了更有效地推广这些产品，就可以利用AI技术对客户数据进行分析。
首先，银行可以收集以下客户数据：客户基本信息（年龄、性别、职业、收入水平）、交易行为记录（存款、取款、转账、理财产品购买情况）、客户互动情况（到店的频率规律、使用手机银行的情况、参与营销活动的记录）、社交媒体活动（在社交媒体上对银行服务的评价和讨论）等，提供给AI，并让其进行分析和分类。
通常来说，AI会先依照聚类分析方法，将客户分为几个不同的群体，例如“高净值客户”、“年轻专业人士”、“退休人士”等；再通过分析客户交易和互动数据，识别出不同的消费行为模式。例如，发现高净值客户倾向于定期购买长期理财产品。基于历史数据和机器学习算法，AI预测哪些客户最有可能购买新的保险产品。
比如，对于其中高净值客户群体，AI分析显示，这一群体对长期稳定收益的产品和配套增值服务特别感兴趣。因此，银行针对这一群体就可以重点推动收益率中等偏上但长期确定性强的保险产品，并结合私人银行服务权益进行个性化推广。对于年轻专业人士群体，AI分析这一群体更倾向于使用数字渠道，并且对灵活性和便捷性有较高要求。银行就可以重点推动流程便捷的一站式在线投保产品，并通过社交媒体和网络广告进行推广。而对于退休人士，AI识别出这一群体更关心健康和医疗保障。银行因此推广了带有侧重健康保障并附加医疗增值服务的保险产品，并通过线下活动和社区讲座来吸引这一群体。
在开门红活动期间，务必在有限的时间内创造更多的产能，所以精准的营销策略和营销话术才能帮助银行人员事半功倍。而AI可以帮助银行营销人员生成保险营销的个性化营销话术，让营销更加有效率。AI的主要步骤如下：
（一）AI辅助生成不同场景的差异化营销策略
（二）AI辅助设计不同员工的实战化营销话术
（三）AI助力实现营销队伍的常态化技能训练
综上所述，AI在银行的开门红保险营销期间，从客户筛选、营销策略和话术设计、员工的营销技能提升等诸多方面都能起到极好的辅助作用，而且AI不仅能够提高银行保险营销的效率和效果，还能够提升客户体验，增强客户忠诚度，最终促进银行整体业务的增长。（添加微信领取书籍预览版，可详细了解书籍内容 ！）
AI可能还远达不到“万能”的效果，但是当今时代，再不学AI用AI，那已经是“万万不能”的。
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