聚焦高净值客群（可投资资产500万+）的人身保险全生命周期服务，涵盖需求诊断、定制化方案设计、保单落地及续期运营，目标是通过专业配置提升客群保障覆盖率与单客价值贡献

• 主导高净值客户需求深度挖掘，运用「家庭财务四象限+生命周期保障缺口模型」，为32位可投资资产超千万的企业主定制「重疾+终身寿+保险金信托」组合方案——针对企业主债务隔离与财富传承需求，联动信托公司设计「保险金分期给付+受益权定向分配」结构，全年实现首年保费1260万元，件均保费41.25万元，较团队均值高68%
• 搭建存量客户「季度保单健康度检视+年度保障升级」机制，依托小楷内部「保单效能评估系统」，从「保额充足率、险种匹配度、受益人合理性」三个维度筛选出16位保障缺口客户，推动二次加保245万元；全年续期率98.7%，位列团队TOP1
• 构建高客转介绍体系，采用「需求分层+权益绑定」策略：为老客户提供「三甲医院绿色就医通道+子女藤校留学规划讲座」增值服务，全年获取转介绍客户48位（占总新增62%），其中14位客户年交保费超100万元（达MDRT标准）
• 参与公司「高净值专属产品」迭代，基于一线服务数据提出「增加重疾多次赔付（癌症二次）可选责任」「简化年金领取手续至线上1步完成」等5项建议，3项被产品部采纳，推动该系列全年销量提升31%

服务大众富裕客群（可投资资产100-500万）的人身保险基础需求，聚焦重疾、医疗、年金等保障型产品普及，推动保单成交与客户信任建立

• 采用「场景化营销+SPIN销售法」，针对职场白领「重大疾病导致收入中断」的焦虑，设计「重疾险（覆盖5年收入损失）+百万医疗险（补充社保外费用）+定期寿险（覆盖房贷责任）」轻量化方案，通过「保监会重疾发生率数据+公司真实理赔案例」可视化呈现，全年成交192件，件均保费8900元，超额完成目标130%
• 聚焦中年客户「养老储备不足」痛点，用「年金险现金流演示模型」讲解「强制储蓄+终身领取」优势，促成17位客户购买年金险，累计保费390万元（占个人业绩38%）；其中3位客户追加投保，复购率17.6%
• 全年处理28起理赔案件，创新「预审核资料+主动对接理赔岗」流程，将平均理赔时效从7天压缩至2.5天，客户满意度99.2%，收到4封手写感谢信，助力公司获评「当地理赔服务最佳机构」
• 承担新人带教任务，分享「场景化需求引导」与「理赔协助」经验，累计培训15名新人，其中4人在3个月内转正（占同期新人转正率33%），团队新人首月开单率提升20%

协助资深代理人开展客户开发与基础服务，学习人身保险产品知识与销售流程，积累初始客户资源与实操经验

• 协助资深代理人筛选客户线索，运用「KYC（了解你的客户）」框架整理350条潜在客户信息（覆盖职场人、中小企业主），其中18%进入深度沟通，贡献15位意向客户，促成保单8件、保费72万元
• 负责客户CRM系统维护，完善220位客户的基础信息、需求标签与沟通记录，将团队客户响应速度提升35%，获直属领导「流程规范度高」的书面评价
• 系统学习人身保险基础知识，通过公司「产品认证考试」（得分94分），掌握「重疾险责任免除解读」「医疗险免赔额设计逻辑」等内容，能独立解答客户基础疑问
• 协助处理12起简单理赔咨询，指导客户准备「诊断证明+发票+理赔申请书」等资料，帮助客户顺利完成理赔，熟悉理赔全流程关键节点

个人养老金保险产品全生命周期运营体系搭建项目

• 2022年个人养老金制度正式实施，公司亟需搭建适配的运营体系以捕捉政策红利、提升客户渗透率。我的总体职责是衔接产品设计、销售支持与客户服务全链路，主导运营流程设计及跨部门协同，确保体系贴合监管要求与客户需求。
• 项目面临三大核心挑战：一是政策动态调整下产品适配性（如税优额度、账户规则变化需快速响应）；二是核心业务系统、税务申报系统、客户服务平台存在接口壁垒，数据无法实时同步；三是客户对个人养老金认知不足，初期转化效率仅8%。我通过“政策-产品-运营”周度跟踪机制解决政策适配问题，采用RPA+API技术打通三系统数据，同时基于客户旅程地图设计“科普-测算-投保-售后”分层教育路径。
• 我牵头梳理12个运营节点，制定《个人养老金保险产品运营手册》；推动IT部门开发税务自动申报功能，解决客户手动填报痛点；联合营销团队设计“养老规划计算器”工具，嵌入客户服务平台并通过A/B测试优化触达策略，提升客户互动率35%。
• 项目成功搭建覆盖产品设计、销售支持、理赔服务、数据追踪的全生命周期运营体系，产品上线周期从6个月缩短至3.6个月；客户转化率提升至15%，年度保费规模达1.2亿元（占公司新增保费18%）；我个人主导的运营流程被纳入总部标准体系，获公司“年度创新项目奖”，直接推动我在次年晋升为个人养老金业务运营主管。

重疾险理赔智能化审核系统迭代项目

• 公司重疾险理赔量年增长25%，但人工审核依赖经验，存在效率低（平均3天/件）、差错率高（约5%）等问题，亟需通过AI技术降本增效。我的角色是从业务端发起需求，推动技术与理赔场景的融合，主导系统的业务验证与落地推广。
• 项目难点在于三点：一是医学术语标准化（医生诊断描述差异大，如“心肌梗死”与“心梗”未统一）；二是病理影像资料识别准确率低（初期CNN模型对模糊报告识别率仅65%）；三是理赔规则需动态调整（如2020年重疾定义修订后，传统规则引擎无法快速适配）。我联合医学部构建包含2000+条术语的重疾医学标准库，用NLP进行非结构化文本归一化；收集10万+份病理报告重新训练模型，优化图像预处理算法提升识别率。
• 我主导完成医学术语库的梳理与标注，参与模型训练的需求评审；推动IT部门开发规则引擎“热更新”模块，支持运营人员通过界面配置调整审核规则；编写《智能理赔审核操作指南》，组织3轮培训覆盖120名理赔人员，确保系统顺利上线。
• 系统上线后，理赔审核时效从3天缩短至12小时，差错率降至1.2%，年度节省人力成本约300万元；理赔客户满意度从78分提升至90分，获总公司“科技成果二等奖”。我是连接业务与技术的关键桥梁，推动模型与理赔场景的深度融合，该项目也成为公司理赔智能化的标杆案例，后续被推广至3家分公司，为我积累了技术驱动业务的核心经验。

• 大二观察到毕业生离校时大量教材被废弃，而新生购书支出占生活费12%，便发起校园书籍教材循环计划。为解决传统二手书交易效率低的问题，我们开发微信小程序实现扫码估价、预约取件功能，并说服快递中心以成本价承接物流。
• 通过建立翻新消毒标准打消卫生顾虑，项目年流通教材1.2万册，累计为同学节省书费38万元。这段经历让我从商业小白成长为能设计闭环模式的实践者，项目不仅获省级创业金奖，更被纳入学校官方服务体系延续至今。