5 浏览其次，AI显著提升了精准承保与风险定价能力。AI模型通过分析客户提供的数据，可以帮助公司改进核保工作，甚至自动决定是否提供报价并为保单定价 。结合大数据，AI能够实现对个人风险的精准识别和产品设计 。
第三，AI工具在索赔管理自动化与反欺诈方面发挥了关键作用。AI工具可以加快索赔处理和赔付速度，例如利用自然语言处理（NLP）读取、解释和处理文件及图像，以决定是否批准索赔 。判别式AI能够评估调整方案的合理性，生成式AI则可辅助调整人员进行数据汇总并生成初步报告 。同时，AI驱动的网络安全能够更快地检测并修复潜在的欺诈行为 。
最后，AI在预测性分析与风险管理中提供了强大支持。保险公司可以在数据管理流程中运用AI，从现有数据中提取预测性洞察，帮助制定更有效的策略，从而预测未来可能发生的情况及其对保单责任的影响 。
人工智能的引入，特别是生成式AI，正在推动保险营销从“自动化”向“智能化人机耦合”转变。这意味着营销人员的角色将从简单的执行者转变为智能工具的管理者和策略制定者，从而需要组织重新定义人与机器的协作模式。AI工具（如智能客服、AI辅助销售 ）能够处理大量重复性、数据密集型任务，例如初步的理赔报告生成、基本查询响应和数据合成。这使得人类营销人员能够将精力集中在更复杂的任务上，例如解决复杂问题、提供富有同理心的互动以及制定战略决策。营销组织需要设计无缝集成AI工具的工作流程，培训员工有效利用AI，并重新定义工作职责，以最大限度地发挥人机协同的优势。这使得关注点从单纯地减少人力转向增强人类能力，并在最关键的环节提升人类互动的质量。
2.3 云计算在保险营销中的应用
云计算技术为保险行业提供了灵活、可扩展的IT基础设施，对营销组织和运营产生了深远影响。
首先，云计算优化了IT基础设施。它帮助保险公司解决了传统的IT基础设施投入问题，提供了弹性的计算资源和存储空间，能够根据实际业务需求按需分配、动态扩容和快速部署 。
其次，云计算支持了业务流程的线上化承载。例如，它为保险公司提供了电子保单的一体化解决方案，涵盖分发、更新、查询、归档等场景，显著降低了存储与分发成本 。新成立的保险公司也可以通过云计算方式快速开业，节省IT投入，并通过互联网开展保险业务 。
第三，云计算在数据服务与分析方面发挥了关键作用。它使得保险公司能够在客户营销、产品开发、风险定价、核保理赔等多个环节实现更精准智能的数据服务，从而有效降低了业务运营的IT成本 。通过数据集成方案，业务数据可以方便地转入大数据平台进行深度分析和应用 。
最后，云计算促进了敏捷开发与协作。它推动了保险公司之间的数据共享和协作，支持微服务化架构，使得核心业务能够实现敏捷响应，从而提高了不同部门之间的信息共享和沟通效率 。
云计算不仅是技术基础设施的升级，更是实现保险营销组织敏捷化、数据驱动和生态系统协作的基石。它通过资源池化和分布式改造，打破了传统IT架构对营销创新的束缚。传统的IT架构往往是僵硬且成本高昂的，阻碍了新营销方案的快速试验和部署。通过提供灵活、可扩展且安全的云计算基础设施，保险公司能够克服这些技术障碍，快速推出和迭代新的营销活动或产品。此外，云计算还促进了敏捷开发方法（如微服务 和动态资源分配 ）的采用，并便利了跨部门和与外部合作伙伴的数据共享，这对于构建以客户为中心、生态系统驱动的营销组织至关重要。快速部署（）的能力直接转化为组织的敏捷性，使营销团队能够迅速响应市场变化。
2.4 物联网与区块链在保险营销中的应用
2.4.1 物联网 (IoT)
物联网（IoT）技术通过连接从可穿戴设备到工业控制系统的各类设备，正在深刻影响保险业的风险防范固有特性 。
首先，物联网实现了风险防范与主动服务。它使得保险公司能够从纯粹的风险转移向“开处方和预防”的情景演变 。例如，个人汽车远程信息处理程序中的实时警告，以及家庭漏水传感器，能够直接影响驾驶行为或触发维修服务，从而减少预期损失 。
其次，物联网催生了新型产品与价值创造。通过将风险防范服务与其他客户服务（如安全性）捆绑，可以建立可持续的商业案例，并通过客户参与降低客户流失率 。
最后，物联网等新技术推动了保险公司在产品开发、成本控制、风险管理和客户服务等方面的更大改善，并支撑了保险生态的扩容 。
物联网将保险营销从被动的“事后赔付”模式转变为主动的“事前预防与干预”模式。这要求营销组织不仅要销售风险保障，更要提供风险管理服务，并与物联网生态伙伴深度融合，重塑客户互动方式。如果保险的价值主张从“赔付损失”变为“预防损失”（），那么营销部门就不能仅仅专注于推销保险合同。它必须积极引导客户参与风险预防行为，传达主动服务的价值，并将物联网数据整合到客户关系管理中。这意味着营销团队需要与产品开发（针对物联网赋能的产品）、风险管理（针对预防策略）以及外部物联网提供商进行紧密协作。营销职能因此成为持续客户参与和价值交付的渠道，而不仅仅是交易点，这要求营销组织设计更加面向服务和伙伴关系驱动。
2.4.2 区块链 (Blockchain)
区块链技术以其去中心化、不可篡改和可追溯的特性，正在重塑保险业的运营基础和信任机制。
短期内，区块链主要用于数据存储与交换，显著提高了数据交换与获取的效率，并能够获取更大规模的数据 。中长期来看，智能合约与数字化价值交易将逐步实现，对保险公司的经营管理模式和政府的监管模式产生深远影响 。
其次，区块链有助于降低信息不对称与反欺诈。它优化了保险数据的积累与分享，使得中小保险公司有机会获得更全面的数据，从而进行更精确的产品定价 。在车险领域，区块链技术已被应用于核实案件真实性、理算金额，有效规避理赔欺诈 。
第三，区块链通过自动化理赔与新商业模式的实现，提升了效率。智能合约可以实现自动理赔，从而降低运营成本，提高效率和可靠性 。例如，蚂蚁链与多家保险公司合作，通过区块链实现了农业险和供应链保险的快速理赔，解决了传统理赔流程耗时长、信任成本高的问题 。此外，区块链技术还能促进新的商业模式的出现，例如去中心化金融（DeFi）保险，提供更灵活、个性化的保险产品 。
区块链技术通过其去中心化、不可篡改的特性，正在重塑保险业的信任机制和运营基础。这要求营销组织在推广产品时，不仅要强调产品的保障功能，更要建立基于区块链透明度的客户信任，并适应可能出现的去中介化新模式。保险行业长期以来面临信任赤字，而区块链的核心价值在于其透明度和不可篡改性，这可以直接解决这一痛点。营销部门必须利用这一点，通过强调保单和理赔过程的透明度来建立客户信任。此外，DeFi保险的出现（）预示着传统营销渠道可能被绕过，这意味着营销组织需要了解并可能参与这些新兴的去中心化生态系统，或者至少调整其策略以与它们竞争，将重点从基于人际关系的信任转向基于技术透明度的信任。
表1: 数字化技术在保险营销中的应用概览
技术类别 营销环节 具体应用示例 赋能作用
大数据 客户洞察与画像 精准风险评估、个性化产品定制、客户细分、反欺诈模型 提升决策科学性，优化客户匹配，降低运营风险
产品设计与定价 基于行为数据的动态定价 实现差异化、精细化定价
精准营销与销售 客户获取、长尾客户挖掘 降低获客成本，提升营销效率
客户服务与体验 优化理赔流程、实时进度查询 提升客户满意度，提高服务效率
人工智能 客户洞察与画像 客户行为预测、购买意图分析 深度理解客户，预测需求
产品设计与定价 智能核保、智能定价 提高承保效率和风险识别精度
渠道拓展与管理 AI辅助销售、智能客服、聊天机器人、虚拟助理 提升销售效率，改善客户服务质量
风险管理与反欺诈 自动化索赔处理、欺诈检测与预警 加速理赔，降低欺诈损失
云计算 运营效率 弹性IT基础设施、电子保单管理、分布式架构 降低IT成本，提高系统可用性和扩展性
数据服务与分析 统一数据平台、数据集成与分析 支撑数据驱动决策，促进业务创新
敏捷开发与协作 微服务化、跨部门数据共享 加速产品迭代，提升团队协作效率
物联网 产品设计与定价 行为驱动型保险（UBI）、健康管理保险 创造新型个性化保险产品
风险管理与反欺诈 实时风险防范、智能预警 从事后赔付转向事前预防
客户服务与体验 智能设备预警、个性化健康管理 提升客户参与度，提供增值服务
区块链 运营效率 透明化理赔、智能合约自动化执行 提高流程透明度，降低运营成本
风险管理与反欺诈 数据共享、案件真实性核实、规避理赔欺诈 提升信任度，减少欺诈行为
新商业模式 去中心化保险（DeFi保险） 拓展业务边界，满足新兴风险需求
3.数字化转型背景下保险营销组织结构变革的驱动力与理论基础
保险营销组织结构的变革并非无源之水，而是由内外部多重因素共同驱动，并可从经典与新兴组织变革理论中找到其理论支撑。
3.1 变革的内外部驱动力分析
3.1.1 外部驱动力
外部环境的变化是推动保险营销组织结构变革的首要因素。
首先是客户需求的变化。当前客户需求日益多元化，核心用户群体趋于年轻化，对险种配置的组合化、配套服务的专业化要求更高 。此外，客户对产品透明度和服务体验的期望也显著提升，表现出强烈的个性化、定制化、移动化和场景化倾向 。
其次是市场竞争的加剧。保险公司面临盈利空间缩减、获客成本增加以及市场份额下滑的严峻挑战 。同时，拥有巨大用户流量和先进技术优势的互联网巨头纷纷涉足保险领域，直接加剧了市场竞争 。
第三，技术浪潮的兴起是不可逆转的趋势。云计算、大数据、人工智能、物联网和区块链等新兴技术的日益成熟和广泛应用，正以前所未有的速度推动着整个保险业的转型升级 。
最后，监管政策的导向也发挥着重要作用。监管机构积极鼓励保险业进行数字化转型，推动行业向高质量发展，例如中国银保监会明确鼓励组织架构创新、人才培养等举措 。
这些外部驱动力共同指向一个核心趋势：保险业正从“产品导向”向“客户体验导向”转型。这要求营销组织必须从被动响应市场变化转变为主动塑造客户价值，从而驱动其内部结构和职能的深刻调整。客户对多样化、个性化需求和卓越服务体验的强调（）意味着，仅仅提供标准化的产品已不足以在市场中立足。市场要求的是一个全面、无缝的客户旅程。这提升了营销部门的战略地位，使其不再仅仅是产品推广者，而是整个客户关系的协调者，从最初的认知到购买后的服务和留存。这种从交易型向关系型转变的营销模式，从根本上重新定义了营销的战略重要性，并必然要求相应的组织结构调整，以客户旅程管理和跨职能协作为核心，而非传统的以产品为中心的部门壁垒。
3.1.2 内部驱动力
除了外部压力，保险公司内部也存在强大的变革动力。
首先是提升经营效率的内在需求。数字化转型旨在通过技术应用，显著提高运营效率，降低各项业务成本 。
其次是优化风险管理。大数据和人工智能的应用使得风险评估更加精准，反欺诈能力得到显著提升，从而优化了保险公司整体的风险管理策略 。
第三，公司致力于增强自身发展内力。这包括夯实销售队伍基础、强化数字化经营基础、深化精细化管理基础，并最终通过提升服务质量来打造新的重要增长点 。
最后，**营销驱动增长模式（MLG）**的兴起，使得营销不再仅仅是辅助职能，而是被视为驱动获客、赋能销售、牵引产品研发、塑造品牌和影响力的关键驱动力 。
这些内部驱动力表明，保险公司正从粗放型“规模制胜”向精细化“质量取胜”转型。这要求营销组织从传统的“人海战术”驱动转变为“科技赋能、数据驱动”的增长模式，从而实现人均产能提升和客户价值增长。传统粗放发展模式下，保险公司往往通过“人海战术”追求规模增长 。然而，当今保险公司更注重“质量取胜”，例如通过提升人均产能而非仅仅增加营销员人数来实现增长 。这种转变意味着营销组织不能再仅仅依靠大量人力来推动业务。它需要对营销队伍进行科技赋能，优化其生产力，并利用数据进行更精准、更高效的运营。营销驱动增长模式（MLG） 正式确立了营销作为战略增长引擎的地位，而非仅仅是一个成本中心，这要求营销组织变得更加整合、数据驱动和敏捷。
3.2 组织变革理论模型及其启示
理解组织变革的理论模型，有助于保险公司在数字化转型中进行系统性规划和管理。
3.2.1 经典组织变革理论
经典的组织变革理论为保险公司提供了通用的管理框架：
科特的八步变革管理模型（Kotter's 8-Step Model）强调创造紧迫感、建立变革联盟、制定愿景、沟通愿景、授权行动、创造短期胜利、巩固成果以及固化新文化。该模型尤其适用于大规模的组织变革，能够为保险公司数字化转型提供系统性指引 。
勒温的变革管理模型（Lewin's 3-Stage Model）提出“解冻—变革—再冻结”三个阶段。它简单明了，适用于明确、定义的变革。然而，对于数字化转型这种持续性的、非线性的变革，该模型可能存在局限性，需要结合其他理论进行补充 。
7-S 框架旨在识别组织内部不协调的领域，并确定需要变革之处。它适用于更复杂的转型，特别是当组织的多个方面需要同时转变时，强调组织内七个相互关联的要素（战略、结构、系统、共享价值观、技能、员工、风格）的匹配度 。
此外，ADKAR 模型、布里奇斯变革模型和库伯勒-罗斯变革曲线等模型则更侧重于变革中的个体情绪和适应过程，为管理员工的抵触情绪和支持其适应新变化提供了实用工具 。
经典组织变革理论为保险公司数字化转型提供了通用的管理框架，但其线性或阶段性假设可能无法完全捕捉数字化转型带来的“流体化”和持续性变革特征，因此需要结合新兴理论进行补充和深化。尽管这些经典模型提供了管理变革的基础原则，但其固有的线性思维或对明确阶段的关注，可能无法完全捕捉数字化转型动态、非线性和持续演进的本质。数字化转型并非一次性项目，而是一个持续的进化过程 。因此，仅仅依赖这些模型可能导致组织认为变革已经“完成”，而忽视了持续适应的必要性。这表明需要将这些经典理论与更现代的理论相结合，以应对数字化转型所带来的流动性和不断演进的特性。
3.2.2 新兴组织变革理论的启示
与经典理论相比，新兴组织变革理论更契合数字化时代组织的特点：
数据流驱动论认为，组织核心已从传统的“人-人”协作转向“人-机-数据”三元流动，数据成为继人力、资本之后的第三生产要素，这使得管理幅度能够突破传统的邓巴数限制 。
决策量子化跃迁理论指出，传统线性决策链被解构为分布式认知节点，通过“认知熔炉”（如大模型与强化学习的结合）实现决策权重的动态重组，从而提升决策的科学性和效率 。
组织形态流体化是另一个重要趋势，组织结构呈现出“液态晶体”的特性，能够对外敏捷应对市场变化、技术创新和客户反馈，对内则保持开放包容、结构扁平并持续演进，无需频繁颠覆 。
此外，数字化转型显著提升了信息传递效率，重构了组织的管理方式和治理逻辑，进而影响了企业集团内部的权力配置决策 。同时，数字化转型也通过增加高技能岗位和提高薪酬待遇，推动了人力资本结构的升级 。
新兴理论揭示，数字化转型不仅仅是流程优化，更是组织“神经系统”的重塑，即信息流、决策机制和权力结构的根本性改变。这要求营销组织从传统的层级制向“流体化”和“分布式认知”转型，以适应数据驱动的实时决策和持续创新。向“人-机-数据”流动模式的转变意味着营销智能不再仅仅来源于人类经验或市场调研，而是深度嵌入到实时数据分析中。这需要一个扁平化的结构，数据能够自由流动，决策权下放给“分布式认知节点”（例如，由AI洞察赋能的敏捷营销小组）。“流体化组织形态”意味着营销团队不再是静态的部门，而是动态的、可根据项目需求或市场机会快速组建和解散的单元。这还影响了“权力分配” ，将权力从层级职位转移到那些具备数据专业知识和敏捷领导力的人员，从而从根本上改变了传统的营销管理层级。
表3: 组织变革理论模型及其在保险业数字化转型中的应用
理论模型 核心理念 在保险业数字化转型中的应用启示
科特的八步变革管理模型 创造紧迫感，建立变革动力，系统性推进变革 建立数字化转型的紧迫感，组建跨部门的数字化营销变革领导小组，清晰沟通转型愿景。
勒温的变革管理模型 解冻—变革—再冻结，分阶段实施变革 逐步解冻传统营销模式的僵化，实施数字化变革，并通过新制度、流程固化新的运营机制。
7-S 框架 战略、结构、系统、共享价值观、技能、员工、风格七要素相互关联，需协调一致 评估数字化战略、新营销组织结构、技术系统、员工技能、共享价值观等要素的匹配度，确保协同效应。
数据流驱动论 组织核心从“人-人”转向“人-机-数据”，数据为第三生产要素 重新设计营销信息流，将数据作为核心生产要素融入营销决策全过程，提升数据利用效率。
决策量子化跃迁 决策链解构为分布式认知节点，通过“认知熔炉”动态重组决策权重 赋能一线营销人员和团队，使其能够基于实时数据和AI洞察进行分布式、敏捷决策。
组织形态流体化 组织结构呈现“液态晶体”特性，开放包容、持续演进 推动营销团队向敏捷、扁平、自组织方向发展，增强对市场变化的快速响应和适应能力。
4.保险公司营销组织结构变革的路径与实践
数字化转型背景下，保险公司营销组织结构的变革并非一蹴而就，而是经历从传统模式的挑战到新型模式的探索与实践。
4.1 传统营销组织结构模式及其挑战
传统的保险营销组织结构主要呈现以下典型模式：
长期以来，以代理人渠道为主是寿险领域的主导模式，个人代理及银保渠道的保费收入占比一直居高不下 。营销员的核心业务是“展业”（销售保单）和“增员”（招募团队），高度依赖“人海战术”和个人强关系网络（如“缘故”客户） 。
在销售方面，保险公司以往更依赖渠道，例如大力打造个险渠道，而如今则更侧重产品设计与创新，未来将更加聚焦客户价值 。
在组织形态上，传统营销部门普遍存在层级化管理和“部门墙”现象，以产品为中心而非客户为中心，导致信息传递效率低下 。
然而，这些传统模式在数字化浪潮下正面临严峻挑战：
首先，代理人规模缩减与效率瓶颈日益突出。大型保险企业代理人规模大幅缩减，传统“人海战术”这种粗放型发展模式已难以为继 。大量保险代理人专业化程度不足，流失率高，且缺乏有效的数字化销售平台支持，导致业务活动过程处于“黑盒”状态，公司难以感知其工作状态和获取数据 。
其次，获客成本高企。无论是针对代理人渠道还是第三方渠道（银行、经代、第三方网销等），保险公司特别是中小保险公司的掌控能力相对较弱，导致客户获取成本较高 。
第三，客户经营协同困难。例如，银保渠道在客户教育、产品销售和售后服务等较长且复杂的流程中，极易产生“断点”，影响客户体验 。
此外，沟通方式单一也是一大问题。纯电销模式效果连年下降，客户体验不佳，导致其逐渐被中小保险机构放弃 。
最后，“黑盒”管理问题普遍存在。过去企业只能根据粗放指标（如通话时长、次数）进行销售管理，难以精细化了解顾问人员具体说了什么、是否完成关键流程，导致对销售中出现的问题发现滞后，缺乏及时的了解 。
传统营销组织结构的核心挑战在于其“以产品为中心”和“人海战术”的粗放模式，无法适应数字化时代“客户为中心”和“精细化运营”的需求，导致效率低下、客户体验差，从而迫使组织进行根本性变革。传统模式过度依赖人力规模和产品推销，在数字化赋能的客户面前显得效率低下且缺乏个性化。代理人活动的“黑盒”状态（）阻碍了数据驱动的优化。这种结构上的僵化和透明度不足，与数字化转型所要求的个性化、高效和透明的客户互动形成了直接冲突。因此，组织变革不仅仅是采纳数字工具，更是从根本上重塑营销职能，使其以客户为核心、以数据为支撑、以敏捷为特征，从传统的自上而下的指挥控制转变为赋能一线员工的模式。
4.2 数字化营销组织结构调整方向
面对传统模式的挑战，保险公司正积极探索和实践数字化营销组织结构的调整。
4.2.1 扁平化与敏捷组织
数字化转型推动营销组织从传统的层级制向更扁平化、敏捷化的方向发展。
核心在于以客户为中心。组织需要改变过去以部门墙和产品为中心的形态，转向以客户为中心，构建“大中台小前台”的敏捷组织 。
这种敏捷组织能够灵活应对市场变化、技术创新、客户反馈和政府监管，其结构扁平并持续演进，无需频繁颠覆，对运营中的不确定性和模糊性具有更强的包容性 。
为实现这一目标，需要鼓励跨部门协作。通过加强跨领域、跨部门、跨职能的横向协作和扁平化管理，组建不同业务条线、业务与技术条线相融合的共创团队，以优化业务流程，增强快速响应市场和产品服务开发的能力 。
扁平化和敏捷组织模式是数字化营销组织结构变革的核心方向，其本质在于通过打破层级和部门壁垒，实现信息和决策的快速流动，从而提升对市场和客户需求的响应速度，将“流程驱动”转变为“价值驱动”。传统的层级结构，由于其多层级和部门壁垒，必然会减缓信息流动和决策速度。在客户期望快速变化、市场竞争激烈的数字环境中，这种僵化是严重的障碍。扁平化和敏捷组织通过减少决策延迟、促进直接沟通和支持自组织团队来直接解决这些问题。例如，“大中台小前台”架构（）通过集中通用能力（中台）并赋能分散的、面向客户的团队（前台）来快速响应。这种从僵化的流程驱动型运营向灵活的价值驱动型响应的转变，对于数字化营销的成功至关重要。
4.2.2 跨部门协作与共创团队
在数字化营销中，营销职能不再孤立存在，而是深度嵌入到以客户旅程为核心的价值链中。
这要求业务与技术深度融合。通过组建业务与技术条线相融合的共创团队，能够有效优化业务流程，显著增强企业快速响应市场需求和产品服务开发的能力 。
客户旅程团队的构建是实现这一目标的关键。这种团队能够大幅提升客户满意度，同时节省成本，并提高组织效率和敏捷度 。这些团队的成员需要具备多元化的知识和技能，包括对现有遗留系统的了解、创新信息的获取能力，以及用户体验（UX/UI）和可用性测试的背景 。
跨部门协作和共创团队的兴起，标志着营销职能不再孤立存在，而是深度嵌入到以客户旅程为核心的价值链中。这要求营销组织打破传统边界，与IT、产品、运营等部门形成紧密协同的生态系统。在数字世界中，客户的互动跨越了多个触点和部门（营销、销售、服务、产品）。一个孤立的营销部门无法有效地管理端到端的客户旅程。跨部门的共创团队，特别是那些专注于特定客户旅程的团队（），可以确保客户体验的所有方面都无缝集成。这需要从职能层级向基于项目或价值流的团队转变，将营销专业知识与技术、设计和运营知识相结合。营销组织因此成为这个协作网络中的关键协调者，确保在所有触点上提供一致且优化的客户体验。
4.2.3 数据驱动型决策机制
数据是数字化营销的核心，构建数据驱动型决策机制是营销组织变革的关键。
首先，需要激活数据要素潜能。这要求全面深化数据在业务经营、风险管理和内部控制中的应用，提高数据加总能力，从而充分释放数据要素的价值 。
其次，要加强数据可视化与服务能力建设，降低数据应用门槛。通过挖掘业务场景，利用数据驱动催生新的产品、业务和商业模式 。
最后，采用敏捷交付模式来建设和运营数据能力。这种模式能够更好地满足数据应用需求，优化资源配置，提高数据应用的迭代效率，从而降低运营成本 。
数据驱动型决策机制是数字化营销组织的核心能力。它要求营销组织建立“联邦制”数据架构，培养多元化数据人才（包括数据翻译官），并采用敏捷交付模式，以确保数据洞察能够快速转化为市场行动和业务价值。向数据驱动决策的转变意味着，直觉和经验虽然有价值，但已不足以支撑高效运营。营销组织必须将数据分析嵌入其核心流程中。这需要一个正式的数据组织（例如， 提到的“联邦制”模式），在中央和业务部门层面都设有专门的数据团队。 中“数据翻译官”的出现，凸显了弥合技术数据科学家和业务用户（营销经理）之间鸿沟的角色需求。敏捷交付模式（）确保数据洞察不仅被生成，而且能够迅速转化为营销活动和产品迭代。这表明营销角色的转变，需要具备数据素养、分析思维和持续学习的心态。
4.3 营销组织结构变革案例分析
国内外保险公司在数字化转型中，积极探索营销组织结构的变革路径，积累了宝贵经验。
4.3.1 国内实践案例
中国保险公司在数字化营销组织变革方面进行了多项创新实践：
泰康人寿通过引入智能辅助销售工具，显著提升了电销团队的效率和客户体验。该工具利用AI技术提供实时辅助、语音转写、话术推荐、实时质检和客户画像等功能，有效提升了坐席的业务技能、异议处理能力和节点转化率，同时降低了运营风险和成本 。
某寿险公司利用技术融合产品方案与客户数据，自动生成千人千面寿险定制计划书视频。这种个性化的短视频内容、画面和声音，极大地提高了代理人的展业效率和客户理解度 。
泛华控股集团凭借其“数字化赋能体系”入选“2023中国保险业数字化营销体系优秀案例”，这表明其在数字化营销模式上的成功转型和行业认可 。
