通过提升一线营销员、客户经理的效率、提供产能工具，提升产能，提高留存。

运营其实与营销、风控有很多交叉，本章重点看如何运营代理人或者帮助保司的银行客户经理、代理人等。

1、增员难：新人增员也越来越难，且增员的质量难保障，无论是能力还是稳定性都不好判断；

2、效率低：针对一线销售（代理人、客户经理、中介等）的管理难度大，或者给予的支持严重不足；

1、增员应该从海选到高效，所以需要识别好的代理人，借助于外部数据、过往业绩数据，以及大数据预测技术，重塑代理人评价体系，帮助公司更好的识别优质代理人，做到有效增员；

2、数据运营下沉，通过可视化、AI智能等技术的一线化，数据直接前置到一线，利用“小数据”帮助代理人更加理解客户，与客户更好地互动，收集更多的数据，形成数据的运营闭环，提升一线运营客户的能力。

注：小数据是指服务于代理人的客户数据，量小但维度丰富，且通过工具提升分析效率

综上，数字化转型在今天是各行各业的必经之路，数据智能是驱动业务发展的金钥匙，从保险行业的实际问题来看，我们需要从产品运营、人海战术的传统模式逐步走到精细化、客户运营的新模式，而这种转变要求我们更加了解客户，更多维度的理解客户，更多的选择给到客户，这背后都需要数据来支撑；那么对于保险公司来说，如何充分采集数据、充分的利用数据，充分的将数据转化为资产，并进一步转化为业务洞察、客户洞察、风险洞察是关键。

数字化转型是从战略层面要求企业升级作业模式，更快速的响应客户需求，而数据智能体系则是从操作层面、数据层面、基础层面帮助企业打造数字化的基础，通过数据智能预测需求、通过数据智能预测风险，通过数据智能提升运营效率。

接下来，我们看看数据智能体系之于保险公司是怎样。

上一篇提到数据智能体系是解决保险行业业务发展的关键。那么，保司该如何构建相关的数据能力并充分利用数据智能帮助业务发展呢？

针对营销、风险、营运不同领域面临的问题，保险公司都处在探索数字化的进程中，而如何做到从业务数据化到数据业务化，并最终实现数据驱动发展，是各保险公司共同追寻的。

从数据层面，大家需要思考的是如何把数据战略与业务战略结合，如何构建数据体系，如何将数据价值映射到业务场景来实现创新发展，以及如何保障数据体系和生态的持续运营。

保司过去以业务和组织驱动为主，与大多数非数字原生企业一样，保司存在基础能力建设不足，缺乏体系化人才引进与培养方案等问题。

但数据能力建设不是一蹴而就的，通常需要有自己的数据战略指导未来一段时间的数据能力执行，逐步构建数据能力体系，并通过智能创新将数据价值体现出来。同时，经过多年实践表明，数据能力不可能通过一个或者几个项目建成，而是需要有持续运营的能力，持续的提升数据质量和服务能力，不断的释放数据能力。

基于过去服务的不同行业和公司，Thoughtworks 从数据平台、数据治理、AI创新、数据产品等不同类型合作的总结，认为企业数据能力的建立和面临的问题主要体现在如下几个方面：