统筹区域高净值客户人身保险服务全流程，聚焦家庭风险缺口诊断、跨周期保障方案设计及长期保单运营，推动高客保费规模增长与转介绍生态搭建

• 主导设计「四维保障评估模型」（覆盖健康/寿命/资产传承/跨周期现金流四大维度），结合标准普尔家庭资产象限图为客户定制人身保险解决方案，累计服务可投资资产300万+高客120组，年度新单保费规模突破800万元，件均保费6.7万元，转介绍率超65%
• 针对高客关注的「资产隔离」与「定向传承」需求，深度运用增额终身寿险IRR动态测算工具与年金险现金流演示模型，完成32单大额保单架构设计（单均保额280万元），其中15单嵌入信托对接条款，客户保障缺口覆盖率从接触前的58%提升至签约后的81%
• 搭建「季度保单检视+年度保障升级」服务体系，运用跨周期现金流压力测试工具识别客户教育金/养老金缺口，推动38组客户加保教育金保险（累计保额1200万元）与养老年金（累计保额950万元），续期保费达成率连续12个月保持99.2%以上
• 牵头组建高客专属服务小组，整合法律/税务顾问资源开发《高客保险金税务筹划手册》，通过月度主题沙龙触达潜在客户50组，促成6组千万级保单签约，个人连续两个季度达成MDRT（百万圆桌会议）顶尖会员标准

负责银行渠道与社区场景的保险产品推广，聚焦重疾险/医疗险/定期寿险等基础保障型产品，完成客户需求挖掘、方案讲解及保单促成全流程

• 针对银行理财客户「重收益轻保障」的痛点，设计「保障缺口速算表」（基于家庭责任/收入替代率/医疗费用通胀三要素），在私行沙龙中嵌入15分钟保障诊断环节，3个月内转化理财客户28组，重疾险首年保费达190万元，件均保额52万元
• 梳理医疗险核保难点，建立「既往症分级应对库」（包含甲状腺结节/乳腺结节等8类常见异常的智能核保话术与多家保司核保偏好对照表），将医疗险投保通过率从72%提升至89%，其中3例被其他渠道拒保客户成功承保高端医疗险
• 优化社区地推策略，运用「风险场景模拟法」（设置疾病突发/收入中断等情景互动）替代传统发单模式，单场活动获客量从8组提升至25组，3个月累计完成社区保单47件，其中意外险渗透率达68%
• 参与公司「新人导师计划」，提炼「FABE法则+需求提问五步法」销售话术包，带教6名新人首月开单率从40%提升至75%，个人获评季度「金牌导师」

在客户综合财富规划中嵌入人身保险配置，重点服务可投资资产50-300万的中产家庭，衔接资产配置与风险保障需求

• 基于客户生命周期理论（单身期/家庭形成期/退休期）设计差异化保险方案，为127组中产客户提供「教育金储备+重疾兜底+意外覆盖」组合配置，其中教育金保险占家庭年缴保费的45%，帮助89组客户提前锁定子女大学教育金
• 搭建「家庭财务体检表」（含收支比率/应急储备/负债收入比等12项指标），通过数据可视化呈现客户风险敞口，推动34组客户将保险配置比例从家庭资产的8%提升至15%，年度保费规模累计达320万元
• 联动公司投研团队开发「利率下行周期保险配置指南」，重点推荐增额终身寿险与养老年金险，抓住客户对长期确定性的需求，促成21单长期储蓄类保险（单均缴费期10年以上），续期率稳定在97%以上
• 参与公司保险产品库优化项目，从客户需求匹配度/佣金率/保司服务响应速度三维度筛选12款核心产品，替换掉3款低效产品，所在团队保险板块客户满意度从82分提升至91分

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。

支教时发现乡村小学因缺乏实验器材，科学课多停留在课本讲解。返校后联合实验室开发出百元级科学实验背包，内含20个基础实验器材。为确保可持续运营，设计配套视频课程与城乡结对系统，并培训132名大学生担任远程助教。项目覆盖9省47所学校后，学生科学兴趣评分提升35%。这段经历教会我用产品思维解决社会问题，当看到孩子们用自制望远镜发现土星光环时，我理解了教育的真谛是点燃可能性。