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摘 要：随着经济、科技的迅猛发展，以人工智能、大数据为代表的前沿科技成果受到了各行各业的广泛应用，掀起了新 一轮的产业革命。在新的科技革命的浪潮冲击下，人工智能技术在产业领域中的应用将变得更加丰富，极大的促进企业经营管 理水平的提升。其中，人工智能技术在企业销售活动中所获得的成效尤为显著，特别是在改进企业客户细分方面发挥出巨大价 值和作用，能够有效帮助企业实现营销业绩的提升。
关键词：人工智能 ；客户细分 ；客户管理
Research on Customer Segmentation Based on AI Technology
ZHU Lin
(Aviva-Cofco Life Insurance Co., Ltd., Beijing 100010)
【Abstract】： With the rapid development of economy and technology, cutting-edge scientific and technological achievements represented by artificial intelligence and big data have been widely used in all walks of life, setting off a new round of industrial revolution. Under the impact of the new technological revolution, the application of artificial intelligence technology in the industrial field will become more abundant, which greatly promotes the improvement of the level of business management. Among them, the effect of artificial intelligence technology in corporate sales activities is particularly significant, especially in improving corporate customer segmentation to play a huge value and role, can effectively help companies achieve the improvement of marketing performance.
【Key words】： artificial intelligence;customer segmentation;customer management
1 AI 技术概述
AI（人工智能）技术是在大数据、机器人技术得到 成熟发展的基础上所产生的创新技术成果。目前在社会 各行各业中得到了广泛的应用，极大的提升了各行业领 域的生产效益。以大数据技术为核心的 AI 技术应用于 销售行业，可以极大的促进企业销售业绩的提升。其可 以将客户的产品购买记录、消费行为习惯等信息数据进 行全面细致的收集分析，再运用人工智能独特算法，快 速完成模型的构建与分析，从信息数据中深入发现规律和价值，从而对客户对象和消费需求进行准确的细分， 从中发现新的营销商机，对企业在培养发展忠诚客户等 决策方面提供有力的数据支撑，有效提升客户管理服务 的质量和效果 [1]。
2 客户细分的概念和分类
2.1 客户细分的概念
客户细分指的是企业结合自身的经营实际，按照客 户在消费需求、消费习惯等方面所具有的相似性和差异 性，有针对性的制定营销策略的工作过程。是以客户所 具有的不同消费观念、消费行为、消费能力等为参考标 准，进行客户价值精细化挖掘与整理的工作过程，最终 将其分为不同的群体对象，根据不同的客户群体来实施 更加有针对性的营销策略。按照市场营销理论分析，每一个群体的客户在性质特征上具有较高的相似性，只有 深入细致的找到这个相似性，才能为企业制定更加有效 的营销策略提供有力依据。客户细分是现代化企业开展 市场营销活动所运用基础手段，并且客户细分是一个动态化的过程，客户特点等因素会随着时间发生变化，客 户细分结果也要及时做出相应的改变，进而调整营销 策略 [2]。
2.2 客户细分的分类
结合当前客户细分情况来看，还没有就客户细分制 定统一的标准。依据不同的标准和维度，所采用的客户 细分方法也就有所不同。例如，有的企业是以时间为维 度，进行细分方法的制定，有的则是以地区、产品类型等维度制定客户分类方法。目前最为主流的客户细分 方法是以客户维度为标准，构建客户细分的方法。该方 法具体包括地理变量细分、人口统计细分、行为方式细 分、心理方式细分和利益细分。
3 基于 AI 技术的客户细分实例
随着国内保险业务的发展，客户信息的细分管理与 分析成为国内各家保险公司关注的焦点。本文环节便结 合寿险行业经营特点，对保险公司业务数据进行提取、 处理和挖掘，建立智能核保模型，探索 AI 技术在客户 细分中的应用 [3]。
3.1 模型构建
3.1.1 数据准备
对数据进行整理分析，并析出其中关键指标，进行 数据库语言的转化。因为数据收集质量可能存在较为明显的不稳定性，所以在开展数据采集之前应当开展数据探查工作，对其中的无价值信息进行筛除，运用 Kettle 对数据进行预处理。该软件能够快速稳定的完成数据的加载、提取和清洗，最后生成不同类型的数据模块。具体的操作步骤如下：
第一，变量筛选。该项操作处理主要是对数据进行 关联性分析，将关联性较大的数据变量自动归为一类， 根据操作人员的具体经验，在每一类变量中选择少数具 有代表性的指标，再探查数据的取值、分布的合理性， 最后得出最为合理的变量分类结果。
第二，数据采集。使用 Kettle 软件对业务系统数 据库中的核心业务数据进行提取，比如，保险公司的投 保数据，保险过程中的核保数据等。之后，在数据仓库 中进行表格构建，并保存所提取的数据，便于后续数据 的清洗操作。
第三，数据清洗。数据清洗进行字段类型的划分， 结合不同数据的字符型字段分布，可以对数值型字段进 行集中度和分散度的划分，了解其中是否存在缺失值， 亦或者是否存在单类取值过大的情况存在。在本案例 中，所使用的清洗数据方法主要是平均数填充和极值剔 除等。比如，保险公司在进行投保人收入录入时候往往会发生缺失值较多的情况，导致极值问题大量存在，这 就需要通过极值数据的剔除，结合投保人的实际情况或 者数值的分布情况进行年收入数据的填充。以此同时， 保费总额和保单总数也会存在过大数值的问题，影响数 据分布的合理性，因此也应当做剔除处理。另外，客户 的身高、体重等信息也会存在大量的缺失，但是此类数 据也很难通过经验来进行填充，因此就可以将该字段直 接予以剔除。
3.1.2 客户细分模型构建
此次案例研究，采用 Python 语言来进行人工智能 算法模型的构建，在构建过程中，还会运用到 Scikit- learn 项目库以及 Numpy、Pandas、Matplotlib 等数 据分析处理方法和技术。建模步骤主要包括 ：客户按综 合价值分群（该步骤主要采用 K 均值聚类算法）和智能 核保预测。该步骤主要是构建决策树模型，方法为 ：选 取模型参数及目标值，按照默认 3:1 的比例，将样本数 据随机划分成训练集和测试集。
3.2 模型应用
模型构建完成后，需要按照输出结果来进行模型参 数的调整，实现 AI 技术模型的优化。而参数的调整优 化需要对模型运行过程进行认真细致的观察，更需要操 作应用人员充分了解与掌握模型算法的原理规则以及具 备丰富的参数调整经验。在具体的操作处理中，主要包 括以下几个步骤 [4] ：
第一，K 均值分类模型参数的调整与优化。假设选 择聚类数量为 3，那么可以将围绕在中心区域部分的数 据均匀分成 3 个簇，这样不管是左右两边的数据，还是 整体数据，都呈现出较为均匀的分布状态，因此，划分 成 3 个簇最为适宜。
第二，决策树分类模型参数调优。将三个决策树的 分类模型的最大高度值分别设置为 3、4、5，然后绘制 出决策树模型的参数重要性柱状图。以最大高度为 3 的 决策树模型为例，该模型的决策树分类较少，各个树叶 点的种类区分非常模糊，仅支持体检、健康告知异常和 投保年龄三类业务信息参数的分析决策，存在欠拟合问 题。而最大高度值为 4 的决策树模型，能够生成非常丰 富的分类，在树叶点可以明显看出不同的分类，那么该决策树模型就同时支持体检、健康告知异常、投保时年 龄、契调记录、残疾告知、年收入、性别 7 个方面信 息数据的收集分析，能够同时完成对健康告知异常、体 检、投保时年龄三项业务信息的分析决策，是一个较为 适用的决策模型。而最大高度值为 5 的决策树模型，则 树叶部分的节点过于复杂，分类过于细化，与最大高度值为 7 的决策模型相比，存在过度拟合的问题表现。通 过上述的情形条件来看，最大高度值为 4 的决策树是最 合适的业务分析模型，在数据分析和信息研判决策方面 具有更加的效果 [5]。
第三，随机森林模型评估。假设进行森林模型构建 时候选用 5 棵决策树，这时候便得出了参数重要性状 图。在此模型中，可以收集到 9 个业务数据，并结合此 数据对投保人的数据进行分类判断，结合投保人的健康状况、投保年龄、年收入等信息进行合理分类，来得出 较多的分类参数。与单颗决策树模型相比，森林模型评 估所得出的分析决策结果更具有广泛性和代表性，因此 也就具备更好的应用效果。需要注意的是，森林决策模 型对算法有着更高的要求，需要在经过大量的训练后才 能调整成功，这也就是说单颗决策树模型所获得的研判 结果已经具有较高的准确性，没必要再构建和应用随机 森林模型。
3.3 体验反馈
3.3.1 模型结果输出
通过模型数据的结果输出可以就客户进行细分，比 如其中所依据的标准囊括了投保人的活跃程度、期交保 费占比、退保保费、总保费、首次购买时间等。工作人 员结合模型数据，以及客户的实际情况进行具体特征梳 理，并将客户划分为 I、II 或 III 类，不同类别客户的 活跃程度、期交保费占比、退保保费、总保费、首次购 买时间等数据都可以进行对比，为更好进行客户分析提供 了夯实依据，并能够最后得出不同类型客户的价值度 [6]。
3.3.2 业务部门验证与反馈
客户服务部门提供模型结果提出相应意见，其中 主要包括以下内容 ：通过价值保费就规模保费予以替 代 ；结合投保人的年龄进行不同保险划分，将年龄分层 纳入考虑范畴 ；分类时区进行产品类别的划分 ；就投保人对家人购买保险的情况予以观察分析。在智能核保决 策树模型中，数据最小值往往应当是所需要解决的重要 问题。因此，在进行模型构建过程中不可盲目增加数据 量，这样则可以让模型结果获得较好的调整效果，并能 够让模型中的模型搭建、模型检验、模型测试等一系列 分析形成闭环，最终可以得出准确清晰的 K 均值模型聚 类结果的散点图，再结合模型结果进行检验，可以将数 据分为 3 类模块，并实现很好的数据分类。
4 结语
本文结合保险营销业务对 AI 技术在该工作领域的 建模分析应用进行了较为详细的分析论述，最终得出 应用 AI 技术来进行建模分析，能够有效提升企业的客 户细分工作水平，让该项工作取得更加精细化的管理效 果，从而能够在促进企业效益、市场竞争力的提升的方 面发挥显著的作用。相信通过 AI 技术的不断应用，客 户细分管理将会得以质量的提升，人工智能也将会在客 户管理中发挥更大作用。
参考文献
[1] 韩旭东,姚圣煜,王红燕,等.基于人工智能技术的寿险客户细 分研究[J].上海立信会计金融学院学报,2020(2):62-75.
[2] 杨舒晴.基于客户欠费风险标签的智能催收应用[J].企业改 革与管理,2020(22):215-216.
[3] 黄月涵,华迎.基于决策树的智能服务交易主体动态信用评估 模型构建:以智能投顾行业为例[J].浙江金融,2019,10(6):54-64. [4] 唐永平.数据挖掘在微信客户价值分析中的应用[J].现代商 业,2019,34(21):25-26.
[5] 李颖,葛坚,刘惠明,等.端到端差异化智能宽带业务部署的研 究[J].信息通信技术与政策,2019(8):76-77.
[6] 吕亮亮.基于Spark的电信客户细分数据分析平台实现和应 用[J].北京邮电大学,2019(3):55-56.
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