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综合分析。通过 自然语言处理（NLP）技术，模型能够自动识别客户的关键需求和 潜在风险点。例如，对于近期有购车计划的客户，系统可以优先推 荐车险产品；而对于有家庭责任的中年客户，则可以重点推荐寿险 和健康保险产品。 其次，利用机器学习算法，模型能够根据客户的动态行为数据 实时调整推荐策略。通过实时监控客户的浏览记录、咨询内容和交 互行为，系统可以快速捕捉客户的兴趣变化。例如，当客户频繁浏 过滤相结合的混合推荐算法。协同过滤通过分析相似客户的行为模 式，推荐他们购买过的产品；而内容过滤则基于产品的属性与客户 的需求进行匹配。例如，对于偏好高保障、低风险的客户，系统可 以推荐定期寿险或重大疾病保险；而对于追求灵活性和低成本的客 户，则可以考虑推荐短期意外险或旅行险。 此外，保险公司还可以通过 A/B 测试不断优化推荐算法。通过 将客户随机分为不同组，分别应用不同的推荐策略，企业可以对比 计，提升产品的竞争力。 首先，AI 大模型可以通过对客户画像的深度分析，识别不同客 户群体的风险偏好和保障需求。例如，通过对年轻客户群体的数据 挖掘，可以发现他们对健康保险和旅行保险的需求较高，而对传统 寿险的需求较低。基于这些洞察，保险公司可以设计出更加贴合目 标客户群体的定制化产品，如针对年轻人的健康保障计划或针对频 繁旅行者的全球医疗保障计划。 其次，AI 大模型在产品设计中的应用还体现在其能够模拟和预