务。通 过分析客户过去的理赔记录、保单续期情况和购买频率，系统可以 预测客户未来可能的需求，提前推送相关产品。 为了进一步提高推荐的精准度，AI 大模型还可以结合外部数据 源，如天气预警、宏观经济趋势和行业动态，动态调整推荐策略。 例如，在台风季节到来前，系统可以自动向高风险地区的客户推送 家庭财产险和自然灾害险的相关信息。 以下是一个典型的定制化服务推荐流程： 1. 客户情绪识别： 神经网络，能够在毫秒级响应时间内计算出最优保费。定价引擎的 核心是一个动态定价模型，该模型综合考虑以下因素：  客户历史理赔记录  当前风险暴露度  市场竞争对手的定价策略  宏观经济指标波动 为了直观展示基于实时数据的定价调整效果，以下是一个简化 的定价调整示例表： 客户 ID 历史理赔次数 实时风险评分 原始保费（元） 调整后保费（元） 001 0 低 1500 1400 如，基于历史数据和当前市场环境，AI 可以预测某一地区或某一险 种的未来需求，帮助保险公司提前布局。 在具体应用方面，保险公司可以利用 AI 大模型进行以下市场 趋势分析与预测： - 宏观经济趋势分析：通过分析 GDP 增长率、 失业率、通货膨胀率等经济指标，AI 可以预测保险市场的整体发展 趋势。 - 消费者行为分析：通过对消费者购买习惯、偏好和反馈的 数据分析，AI 可以识别出新的市场机会和潜在风险。

中国信息通信研究院泰尔终端实验室 北京仁科互动网络技术有限公司 2025年9月 智能驱动增长：人工智能客 户关系管理（AI CRM）系统 研究报告 (2025 年) 前 言 近年来，宏观经济结构性调整、新兴技术加速演进以及市场需求 持续升级，共同推动企业与客户关系的重塑。客户关系不再是线性、 单向的流程，而演变为复杂、动态、多维的生态系统。在这一背景下， 客户关系管理（Customer ..................... 54 智能驱动增长：人工智能客户关系管理系统研究报告（2025 年） 1 一、研究背景与转型动因 当前，全球商业正处在一个关键的转折点，宏观经济的结构性调 整、颠覆性技术的加速渗透以及市场动态的深刻演变在此交汇。在这 个全新的时代，企业与客户之间的关系已不再是线性的、可预测的流 程，而演变为一个复杂、动态、多维的生态系统。对于正在经历从高

根据统计分析系统设计要求，结合 业务部门实际需求，设计开发各类 可定制化的条件查询统计汇总功能。  养老保险关联分析系统 按关联分析系统设计要求，建立指 标体系，从多维结构化的角度处理 对企业养老保险基金产生影响的政 策、宏观经济方面的因素，为进一 步挖掘事件与社保基金之间的深层 关系打好基础。 Part 3 大数据平台应用 大数据平台产品建设和应用方案 人 车 路 交通的参与者（驾驶员、行人、乘客、居民）

工作流引擎 分布式消息调度 视频接入系统 智能接入组件 S a a S P a a S D a a S I a a S 公共数据库 公 共 基 础 库 地理信息库 法人库 人口库 宏观经济库 动态感知库 信息交换库 公 共 业 务 库 公 共 服 务 库 辅助决策库 专题信息库 分布式并行计算服务 （四）建设模式设计 完全物理集中 将全部可共享的信息资源进行统一协调，集中建设一个

况 实现“一屏掌控”、基层治理任务实现“一键智达”、基层治理 手段实现“看图作战”。数智化赋能经济调控与市场监督，国 家统计局利用大数据、物联网等技术进一步提高相关领域价 格的精准统计，为宏观经济调控提供政策依据。国家税务总 局建成全国统一规范的电子税务局并上线运行，运用税收大 数据服务涉税经营主体，打造智能化、场景化税费服务模式。 市场监管总局通过数字化手段实现价格监测、合规指导、执

。通过 这些分析，模型能够生成每位客户的购买意向评分，预测其在未来 某一时间段内完成购买的可能性。 为了进一步提升预测的准确性，模型还结合了外部环境因素， 如季节性需求变化、市场竞争态势、宏观经济指标等。这些因素通 过特征工程被纳入模型训练过程，确保预测结果更具现实意义。 在实际应用中，企业可以将预测结果用于以下场景：  精准营销：根据客户的购买意向评分，定制个性化的营销内 容，

在现有 成功经验的基础上进行重新规划、建设，因此可以提高安全生产监管监察水平，是超前的预防性投入，项目建成 后可以产生如下的经济效益。 10.3.1直接产生的经济效益 （1）目前研究获得的一般宏观经济参数有：事物损失规模占GDP 2.5%；安全投资规模占GDP 3．5％；一 般安全投入产出比为1∶6；安全生产贡献率达到GDP的1．5％～5％；对于安全保障措施的预防性效果与事后整改 效果关系为