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保险营销建模权威发布_保险推销员女(2024年12月精准访谈)

内容来源：魏巍之巅所属栏目：观点更新日期：2024-12-03

保险营销建模

经济统计学专业毕业生的7大职业方向经济统计学专业的毕业生可以选择多种职业方向，以下是一些主要的就业领域： 𐟓Š 数据科学与人工智能：随着大数据和人工智能技术的发展，数据分析和处理在各行各业中变得越来越重要。经济统计学专业的毕业生可以在这些领域发挥专业优势，参与数据建模、机器学习、数据挖掘等工作。 𐟏⠤𜁤𘚥𘂥œ𚨰ƒ研与分析：各类企业都需要进行市场调研和数据分析，以支持产品开发、营销策略制定、市场趋势预测等。经济统计学专业的毕业生可以利用所学的统计方法和数据分析技能，为企业提供专业的市场分析和数据支持。 𐟒𜠩‡‘融机构：银行、证券公司、保险公司等金融机构，用于风险评估、市场分析、投资决策等方面。 𐟓ˆ 政府统计部门：各级政府的统计局、调查队等统计部门工作，参与国民经济核算、统计监测、统计分析等工作。 𐟒𜠥’訯⥅쥏𘯼š咨询公司经常需要为客户进行行业分析、市场研究、企业评估等工作,经济统计学专业的毕业生可以在咨询公司中担任分析师、咨询师等职位。同学们可以根据自己的兴趣和特长选择适合自己的职业方向。同时，不断提升自己的专业技能和综合素质，将有助于更好地适应市场需求和发展趋势。

券商机构业务揭秘：你真的了解吗？大家好，今天咱们来聊聊券商机构业务这个话题。其实，很多朋友对券商机构业务的理解可能还停留在IPO、发债、质押这些基础业务上。虽然这些确实是机构业务的一部分，但它们只是冰山一角。机构业务的三大部分 𐟏⊊首先，券商机构业务其实可以分为三大类：机构经纪业务、机构协同业务和上市公司及股东综合金融服务。听起来有点拗口，但咱们一一来解释。机构经纪业务：专业机构的贴心小助手 𐟓ˆ 机构经纪业务主要是为私募、公募、保险资管、信托、银行理财子部等专业机构投资者提供一系列服务。比如标准PB服务、极速交易服务、量化终端服务、公募券结服务和算法交易服务等。每家券商的具体系统和服务标准可能有所不同，但大致方向是一样的。特别是对于量化私募机构，这可是他们的重点客户之一。很多中小量化私募在建模、投资逻辑程序化、融资和风控等方面都面临着不少挑战，这时候就需要券商提供相应的支持。机构协同业务：与合作伙伴共舞 𐟕𚊊机构协同业务则更多的是与合作伙伴一起开展一些项目。比如说，与银行、保险公司等金融机构合作，共同开发一些新产品或者服务。这个过程中，券商不仅提供专业的金融服务，还要在市场营销、客户关系管理等方面提供支持。上市公司及股东综合金融服务：与上市公司共成长 𐟌𑊊最后一部分是上市公司及股东综合金融服务。这主要是为上市公司和他们的股东提供一系列服务，包括但不限于并购重组、股权激励、资产证券化等。这些服务不仅能帮助上市公司更好地发展，还能为股东创造更多的价值。总结 𐟓 总的来说，券商机构业务是一个非常广泛的概念，不仅仅是那些基础业务。随着金融市场的不断发展，券商在机构业务上的创新和服务也会越来越多。对于一线分支机构来说，重视机构客户的开发是非常重要的。希望这篇文章能让你对券商机构业务有一个更全面的了解！

留学生金融学作业辅导：全方位覆盖金融领域留学生金融学作业辅导，提供全面的金融知识解答，包括但不限于：货币理论与政策 𐟏抩‡‘融危机的防范与稳定 𐟓‰ 金融法规与合规 𐟓œ 证券分析 𐟓Š 绿色金融与可持续投资 𐟌🊩‡‘融数据分析 𐟓ˆ 私募与风险投资 𐟒𜊥炧𛏦𕎥�𐟌 固定收益证券 𐟓‘ 金融市场微观结构 𐟏⊦Š•资学 𐟓ˆ 实证金融研究 𐟔슩‡‘融建模 𐟏—️ 金融学原理 𐟓š 企业财务 𐟓Š 信用分析 𐟓‰ 风险管理与保险 𐟛᯸ 微观经济学 𐟓ˆ 金融工程 𐟔犤𘪤𚺧†财 𐟒𜊩‡‘融技术（FinTech） 𐟓𑊧Ÿ�Ÿ金融 𐟓ˆ 量化金融 𐟓Š 金融经济学 𐟓ˆ 财务规划 𐟓Š 资本市场 𐟓Š 金融衍生品 𐟓ˆ 此外，我们还提供留学生经济、金融、商科、管理辅导，包括宏观经济、微观经济、计量经济、会计、公司金融、市场营销、人力资源管理、投资学、投资组合、战略管理、案例分析等。无论是spss、stata、eviews还是python数据分析，我们都能提供专业的辅导服务。我们拥有丰富的经验，熟悉海外教材和授课资料，具备很强的专业能力。欢迎随时咨询！

金融学专业全解析：课程设置与就业方向金融学是一个充满挑战和机遇的领域，许多高校都提供了优秀的金融学专业。以下是一些实力强劲的学校，包括中央财经大学、对外经贸大学、上海财经大学、中南财经政法大学、西南财经大学、北京大学和江西财经大学等。金融学专业概述 𐟓ˆ 金融学专业的学生将掌握系统的经济学和金融学理论，具备解决现代金融领域实际问题的能力。课程设置包括公共基础课程、学科基础课程和专业方向课程。公共基础课程 𐟓š 数学：数学分析、线性代数、概率论与数理统计、数学建模、测度统计等。经管法：会计学原理、法学原理、管理学原理等。信息技术：数据库与信息系统原理等。学科基础课程 𐟓ˆ 统计学、计量经济学、微观经济学、宏观经济学、货币金融学等。专业方向课程 𐟎‘展经济学、信息经济学、证券投资学、国际金融学、金融衍生产品市场、金融随机分析、金融经济学等。就业方向 𐟒𜊩‡‘融机构：银行、券商、基金、信托、保险等。非金融机构：财会和咨询行业、政府部门等。保险企业：寿险精算、证券投资案例分析、风险管理等。金融工程：金融资产定价、金融计量学、金融风险管理等。保险学：保险经营与管理、保险监管机构等。财务管理：财务报表与分析、汇率与国际收支等。金融科技：金融产品设计与运营、金融大数据分析等。精算学：寿险精算、非寿险精算等。互联网金融：互联网金融产品营销、互联网金融推广等。风险管理：信用管理、金融机构信用风险管理等。科研与教学：高校或科研院所从事教学及研究工作。金融学专业是一个充满机会的领域，无论你选择哪个方向，都需要具备扎实的理论基础和实践能力。希望这些信息能帮助你更好地了解金融学专业，找到适合自己的发展方向！

金融数据分析师必备3大技能，轻松上岸！最近发现了一篇超有料的金融数据分析师经验分享，作者是个有3年实战经验的大佬。我觉得这对咱们这些正在校招或者找工作的小伙伴来说，简直就是宝藏啊！𐟏𔢀☠️ 想要顺利进入金融数据分析领域，这三大能力你可得好好掌握：数学能力𐟓Š 金融数据行业其实挺广泛的，像证券分析师、基金经理、金融大数据分析工程师这些岗位，都得对市场交易数据进行建模预测，优化投资模型，或者设计开发算法和软件来支持金融决策。这些工作，数学功底得扎实。𐟧 掌握复杂工具的能力𐟛 ️ 这里的“工具”可不简单，包括理论、算法、模型、软件等等。掌握这些能大大提升你的工作效率和效果。比如SQL，工作中用得最多。我自己备考CDA数据分析师一级考试时，SQL部分占比高，所以花了不少精力，工作中就游刃有余了。𐟚€ 业务知识𐟓š 业务知识这块，得看你服务的企业性质、业务类型和岗位类型。比如你在银行、保险、证券公司，要求的业务知识都不一样。至少得懂一些专业术语、业务逻辑和规则，这样才能和业务人员有效沟通，理解业务目标，进而开展数据分析工作。业务类型不同，要求的能力也不同。To B业务可能需要了解采购、销售、物流等知识，而To C业务则需要了解互联网化的数据运营方法。岗位类型也很具体，比如投资分析岗位，就需要掌握金融学、经济学理论和投资分析方法。数据分析岗位要想不断进阶，就得深入结合业务目标，长期聚焦在某个或几个业务领域，沉淀总结分析问题的常用切入点和独特视角，培养数据敏感度，最终形成业务诊断能力。目标是成为用户增长专家、客户营销专家或企业风控专家。这是咱们作为数据分析岗位应该及早树立的目标和努力的方向。𐟎希望这些分享能给你一些启发和帮助！如果你对金融数据分析感兴趣，或者正在寻找相关工作，这篇分享绝对是你的指路明灯。𐟒ᠦœ‰什么问题或者需要更多建议，随时找我聊聊，我们一起进步！𐟑

𐟓š理论经济学与应用经济学的区别解析 𐟓š理论经济学与应用经济学在考研时如何选择？ 𐟔首先，大部分院校的学硕和专硕在政治科目的考试上是相同的，但其他科目的考试内容则有所不同。有些院校的专硕会考英语一和数学三。 𐟓–学硕分为理论经济学和应用经济学，它们的区别如下： 𐟎“理论经济学：包括政治经济学、经济思想史、经济史、西方经济学、世界经济、人口、资源与环境经济学等。 𐟓ˆ应用经济学：涵盖国民经济学、区域经济学、财政学、金融学、产业经济学、国际贸易学、劳动经济学、统计学、数量经济学、国防经济等。 𐟎“专硕则主要涉及金融、应用统计、税务、国际商务、保险、资产评估等领域。 𐟓ˆ经济学的特点： 𐟌𜩦–先，经济学是考研热门专业之一，仅次于金融学，有些院校经济学和金融学甚至并列。 𐟌𜥅𖦬᯼Œ根据统计，国民经济学、区域经济学、产业经济学、国际贸易学、数量经济学等学科性价比高。 𐟌𜥦‚果你的数学基础较好，可以尝试统计学、数量经济学、应用统计等侧重数学建模的学科。 𐟌𜧛𘥯𙥆𗩗觚„有经济史、经济思想史、政治经济学、西方经济学等。 𐟓š开设课程包括：政治经济学、《资本论》、西方经济学、统计学、国际经济学、货币银行学、财政学、经济学说史、发展经济学、企业管理、市场营销、国际金融、国际贸易、线性代数、高等数学、概率论与数理统计等。 𐟎列ꦝ奰𑤸š的3个大方向： 𐟏橇‘融机构：银行及其附属体系。 𐟏⥅쨁Œ部门：公务员、监管机构、高等院校、研究院所。 𐟏�业单位：财经媒体类、企业管培生、投资相关、市场等岗位。 𐟒ᥭ楧小提醒：选择适合自己的院校非常重要，这样才能最大限度地提高考研上岸的机会。如果有任何疑问，随时可以咨询哦~

近日，金融监管总局浙江监管局对太平科技保险的处罚，再次敲响了保险行业合规经营的警钟。超区域经营、财务数据不真实等违规行为，不仅损害了行业形象，更暴露了保险公司在数据管理与应用上的短板。周延礼先生所言“保险是靠数据起家的”，在数字化转型浪潮中更显其深刻意义。那么，保险公司如何利用数据这把双刃剑，制定精准的营销策略，并科学评估其效果呢？数据，作为现代保险业的生命线，其潜力巨大。保险公司通过大数据分析，能够精准描绘客户画像，预测风险，优化产品设计，实现个性化推荐。然而，数据驱动的营销策略并非一蹴而就，它需要建立在高质量的数据基础上，结合先进的算法与模型，才能精准触达目标客户，提升转化率。实际效果如何评估？这要求保险公司建立一套科学、全面的评估体系。从短期看，可以关注营销策略带来的保费增长、客户获取成本、转化率等量化指标；从长远考虑，则需关注客户满意度、忠诚度、品牌形象等无形资产的积累。同时，利用A/B测试、用户反馈等手段，不断优化策略，确保其在市场中的竞争力。然而，数据驱动并非万能药。在追求精准营销的同时，保险公司还需警惕数据滥用、隐私泄露等风险，确保合规经营。此外，技术迭代迅速，保险公司需保持敏锐的洞察力，紧跟时代步伐，不断创新营销策略，才能在激烈的市场竞争中立于不败之地。最后，我们不禁要问：在数据驱动的保险营销时代，是技术引领了变革，还是变革催生了技术？或许，两者相辅相成，共同推动着保险行业的未来。你认为呢？快来分享你的看法吧！#数据驱动保险营销 #合规经营 #创新策略 [copilot]

800精英筑鸿蒙，并购扩张启新程！鸿蒙生态钻石级服务商，拥有鸿蒙软件开发人员超过800人，公司明确表示在适当时机通过兼并收购等方式进行对外扩张法本信息于10月15日举行了线下投资者交流会，交银基金、嘉御资本、工银瑞信等参加，公司作为鸿蒙生态钻石级服务商，基于沉淀多年的行业数字化服务经验和技术研发实力，深度参与鸿蒙原生应用开发与商业应用，为行业客户提供从制定方案、成本评估、制定交付计划到软件开发、测试验收和运维的端到端鸿蒙原生应用开发与移植服务。公司将持续推进鸿蒙人才培养，为广大开发者提供成长赋能和广阔舞台，截至目前公司拥有鸿蒙软件开发人员超过800人，鸿蒙应用开发者高级认证近500人，通过认证的鸿蒙培训讲师18人。⠊ 公司是一家致力于为客户提供专业软件技术和解决方案服务的提供商，客户范围广泛。公司合作的金融行业客户主要有平安银行、汇丰银行、易方达基金、广发证券、泰康保险等。在银行业务方面，公司打造了以“数据+AI”为核心，以“应用场景”为依托的系列产品，形成了7大解决方案及产品线，从数据、运营、监管合规以及营销等方面为银行客户提供服务。在保险科技领域，公司基于科技+智能+数据构建保险领域信息化系统基座，助力保险行业业务发展的加速前行，促进行业数字化转型需要，主要包括：通过数智化技术打造前中后台一体化能力，赋能全渠道营销，支持多场景保险业务生态，运用虚拟数字人及AIGC技术提升行业服务能力，信创及安全类产品降低信息安全风险，技术驱动并引领业务创新发展。在证券业务方面，还有风险业务中台、证券统一清算等解决方案等业务。⠊ 公司现有相关技术储备，FarAI人工智能平台将AI技术创新回归到为用户解决业务问题，由机器学习平台、智能开发平台、能力开放平台、深度学习平台组成，能力开放平台聚焦于自然语言处理、图像处理、语音识别、视觉智能等。⠊ 智能开发平台可同时提供机器学习与深度学习能力，具备简便实用的可视化开发、建模、任务编排、数据图表输出能力。机器学习平台可以同时处理图像和自然语言，并支持多种自然语言模型和评估方式，有强大的统计和分析能力。深度学习平台有强大的数据及知识图谱处理能力。⠊ 公司已关注到国家有关部门的支持政策，未来公司将根据自身业务发展的需要，在适当时机通过兼并收购等方式进行对外扩张，实现优化资源配置，提升核心竞争力，扩大业务收入规模。

金融数据分析师必备三大能力详解作为一个有3年工作经验的金融数据分析师，我想分享一些干货，特别是三大核心能力：数学能力、掌握复杂工具的能力和业务知识。 1️⃣ 数学能力 𐟧‡‘融数据行业其实是一个比较泛化的概念，但证券分析师、基金经理、金融大数据分析工程师这些岗位更贴近一些。这些工作需要对市场交易数据进行建模预测，优化投资模型，或者设计开发相关的算法和软件来服务于金融场景业务决策。这些工作都要求你具备一定的数学功底。其他类型的岗位，比如咨询解决方案类，虽然不需要掌握复杂的数学理论或者算法，但要求你理解业务、理解数据，利用数据分析方法论和工具，更有效率、更直观、全面地组织数据和呈现结论。数学功底好绝对是加分项，能够更快地理解原理并上手使用。 2️⃣ 掌握复杂工具的能力 𐟛 ️ 这里的工具是广义的，可以是理论、算法、模型、软件等。通过掌握这些工具来提升工作效率和效果。工作中SQL用的最多；CDA数据分析师一级考试的SQL部分占比比较高，所以备考的时候投入精力比较多。另外还考察Excel，PowerBI，和统计学，备考的过程就是系统提高的过程。建议大家考虑下CDA数据分析师，特别是在银行业数据岗中认可度非常高，一般都要求考过CDA数据分析师二级，CDA二级中包含了指标体系搭建的详细内容，对银行数据岗工作特别有帮助，很多银行都是给报销考试费用的。 3️⃣ 业务知识 𐟓Š 业务知识的话，我觉得需要看服务的企业性质、业务类型以及岗位类型。企业性质来说，比如你在银行、保险、证券公司，要求的业务知识是不同的。你起码要了解相应业务的一些专业术语、常见通用的业务逻辑和规则，才能跟业务人员进行有效地沟通，理解业务目标，进而开展数据分析工作。业务类型来说，To B业务和To C业务要求的能力也是不同的。前者可能要求掌握一些采购、销售、物流、存货以及财务等相关知识，具备一定的公司经营规划与分析能力；后者则需要对互联网化的数据运营方法有所了解。岗位类型就更具体了，比如你做投资分析，你需要掌握系统的金融学、经济学理论以及投资分析方法。数据分析岗位要往上不断进阶，一定要与业务目标深入结合。通过长期聚焦在某一个或者某几个业务领域跟数据打交道，沉淀总结一些分析问题的常用切入点和独特视角，培养自己的数据敏感度，最终形成业务诊断能力。成为一名用户增长专家、客户营销专家或者企业风控专家，这是作为一个数据分析岗位应该及早树立的目标和努力的方向。

掌握这3项技能，金融数据分析找工作接offer！ 𐟌™最近刷到一篇金融数据分析师的干货分享，3年工作经验，对正在校招或者找工作的小伙伴非常有帮助，想要顺利入职金融数据分析，一定要具备这3大能力： ⷊ1️⃣对数学的能力要求 ✅金融数据行业是一个比较泛化的概念，可能证券分析师、基金经理、金融大数据分析工程师这类职业岗更贴近一些，需要对市场交易数据进行建模预测，优化投资模型，或者设计开发相关的算法和软件来服务于金融场景业务决策等，这些工作要求具备一定的数学功底。 ✅其他方面的岗位类型，包括我这种咨询解决方案类的，更多的是要求理解业务、理解数据，利用数据分析方法论和工具，更有效率、更直观、全面地组织数据和呈现结论，并不需要掌握复杂的数学理论或者算法。当然如果数学功底好绝对是加分项，在学习和掌握相关理论和工具的时候，能够更快地理解原理并上手使用。 ⷊ2️⃣掌握复杂工具的能力 ✅这里的工具是广义的，可以是理论、算法、模型、软件等，通过复杂工具的掌握来提升工作效率和效果。工作中SQL用的最多；对我个人而言，CDA数据分析师一级考试的SQL部分占比比较高，所以备考的时候投入精力比较多，在工作中比较得心应手。另外就CDA数据分析师还考察Excel，PowerBI，和统计学，备考的过程就是系统提高的过程，建议大家都考一下CDA数据分析师。CDA数据分析师在银行业数据岗中认可度非常高，一般都要求考过CDA数据分析师二级，CDA二级中包含了指标体系搭建的详细内容，对银行数据岗工作特别有帮助，很多银行都是给报销考试𐟒𐣀‚ ⷊ3️⃣业务知识 ✅业务知识的话，我觉得需要看服务的企业性质、业务类型以及岗位类型。企业性质来说，比如你在银行、保险、证券公司，要求的业务知识是不同的，你起码要了解相应业务的一些专业术语、常见通用的业务逻辑和规则，才能跟业务人员进行有效地沟通，理解业务目标，进而开展数据分析工作。 ⷊ✅业务类型来说，To B业务和To C业务要求的能力也是不同的，前者可能要求掌握一些采购、销售、物流、存货以及财务等相关知识，具备一定的公司经营规划与分析能力，后者则需要对互联网化的数据运营方法有所了解。岗位类型就比较具体了，比如你做投资分析，你需要掌握系统的金融学、经济学理论以及投资分析方法。 ⷊ✅数据分析岗位要往上不断进阶，一定要与业务目标深入结合，通过长期聚焦在某一个或者某几个业务领域跟数据打交道，沉淀总结一些分析问题的常用切入点和独特视角，培养自己的数据敏感度，最终形成业务诊断能力，成为一名用户增长专家、客户营销专家、或者企业风控专家，这是作为一个数据分析岗位应该及早树立的目标和努力的方向。 #数据分析# #秋招# #找工作# #CDA数据分析师# #CDA数据分析# #CDA证书# #找工作#

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