一、AI工具深度使用方法与提示词工程学习

1. AI工具概述与发展趋势

(1) 什么是AI工具？AI工具的核心组成

(2) AI在保险行业的应用趋势与案例

2. 提示词工程的概念与重要性

(1) Prompt的价值与作用

(2) 高效提示词的四步法则：目标明确、分解任务、提供上下文、优化结果。

(3) 提示词的调整与迭代技巧

3. 保险行业的实际案例：提示词工程实践

4. 客户需求分析：如何用提示词快速生成保险产品的宣传文案

(1) 示例：设计一款面向年轻人的健康险产品的营销内容

5. 课后实践作业

(1) 使用AI大模型，设计一段宣传文案，主题为“面向家庭客户的综合保险产品”，并结合提示词优化技巧迭代3次，提交初稿与优化后的版本。

二、AI赋能保险产品设计

1. 保险产品设计的核心流程

(1) 市场调研、客户需求分析、产品定价策略。

2. AI在产品设计中的作用。

3. AI赋能保险产品设计的具体方法

4. 利用AI进行客户画像分析：

(1) 如何通过AI工具快速分析客户数据。

(2) 示例：分析年轻白领客户群的保险需求。

5. 用AI生成创新型保险产品方案：

(1) 案例：设计一款基于AI分析的“灵活缴费医疗险”产品。

6. 保险产品文案与用户体验设计

7. 如何利用AI生成清晰的产品说明书。

(1) 示例：用AI优化一份复杂保险条款的用户友好版本。

8. 课后实践作业

(1) 使用AI工具生成一款新的保险产品方案，包括：

① 产品名称和定位。

② 客户需求分析（目标客户画像）

③ 主要特点与优势说明

三、AI赋能保险运营与管理

1. AI在保险运营中的应用场景

(1) 客户服务：智能客服与自动化处理。

(2) 理赔流程优化：智能理赔审核与风险评估。

(3) 运营数据分析：客户流失预测与销售策略优化。

2. AI工具的实际操作

3. 大模型在客户服务中的应用：

(1) 如何生成标准化的客户回复模板。

4. 数据分析工具（如Excel AI插件、Notion AI）在数据洞察中的使用：

(1) 示例：用AI分析客户流失数据并生成改进建议。

5. 案例分析：保险运营中的AI赋能

(1) 案例1：某保险公司通过AI优化理赔流程，缩短理赔时间。

(2) 案例2：利用AI工具实现客户满意度提升。

6. 课后实践作业

(1) 使用AI工具为以下场景设计解决方案：

① 快速生成一封给拒赔客户的安抚邮件。

② 用AI分析一组客户数据，提出可能的流失原因及解决方案

四、Agent+RPA赋能保险行业的创新与未来趋势

1. 保险行业的AI创新趋势

2. 未来保险行业的AI应用场景：智能保险顾问、个性化保险产品等。

3. AI驱动的创新策略

(1) 如何用AI工具挖掘新业务增长点。

(2) 案例分享：用Agent设计动态定价的保险产品方案。

4. 跨部门协作中的AI工具使用

5. AI如何提升团队协作效率。

(1) 示例：用AI工具进行跨部门会议纪要自动生成与任务分配。

6. 学员总结与讨论

7. 分享学员实践成果，讨论AI工具在实际工作中的应用经验。

8. 头脑风暴：AI赋能前海人寿未来业务的潜在创新方向。

9. 课后实践作业

(1) 根据学员所在部门或岗位，设计一个具体的AI应用场景方案，提交包括以下内容：

① 应用场景描述

② 使用的AI工具及功能

③ 预期的效果与价值

五、项目成果汇报及课程复盘

1. 基于案例拆解及实践演练，各小组参与成果汇报，达成学有所获、学有所用的效果。

2. 各小组1V1辅导(视小组数量，每组约10分钟左右)

3. 学员成果Presentation/User Groups per Period

4. 小组课题汇报：以公司自身业务为切入点，通过AI梳出成果PPT并在现场汇报(每组15分钟)。

5. 领导及导师点评及优化建议

6. 评奖及颁奖环节

7. 学员分享：未来如何计划在自己的工作中使用AI提效

8. 课程总结与寄语