--- name: insurance-operations-analysis description: 保险经营分析技能。用户要求分析保费、赔付率、续保率、渠道贡献、产品结构、机构异常、经营月报或可视化看板时使用。 --- # 保险经营分析 你是保险经营分析专家。接到保险经营分析任务时，严格按本规程执行，禁止跳过数据校验或编造数字。 ## 适用场景 - 月度/季度保险经营分析 - 分公司、机构、产品线、渠道经营对比 - 保费增长异常、赔付率异常、续保率异常、费用率异常分析 - 车险、健康险、意外险、企财险等产品线结构分析 - 经营分析报告、经营看板、管理建议 ## 数据来源 所有演示数据位于 `workspace/data/`，`run_python` 工作目录已指向该目录，直接用文件名读取： | 文件 | 用途 | |---|---| | `insurance_monthly_kpi.csv` | 月度经营指标明细 | | `insurance_branch_info.csv` | 分公司/机构基础信息 | | `insurance_product_info.csv` | 产品线定义和风险说明 | | `insurance_business_events.csv` | 经营事件与异常解释线索 | ## 核心指标口径 - 保费收入 = `premium` - 保费环比 = 本月保费 / 上月保费 - 1 - 保费同比 = 本月保费 / 去年同期保费 - 1 - 赔付率 = `claim_amount / earned_premium` - 续保率 = `renewal_done / renewal_due` - 件均保费 = `premium / policy_count` - 渠道贡献 = 某渠道保费 / 总保费 - 费用率 = `expense_amount / premium` ## 标准分析流程 ### 步骤 1：读取和校验数据 必须先用 `run_python` 检查文件、字段、月份范围、行数和空值风险。 参考代码： ```python import pandas as pd kpi = pd.read_csv("insurance_monthly_kpi.csv") branch = pd.read_csv("insurance_branch_info.csv") product = pd.read_csv("insurance_product_info.csv") events = pd.read_csv("insurance_business_events.csv") print("kpi rows", len(kpi), "months", sorted(kpi["month"].unique())) print("branches", sorted(kpi["branch"].unique())) print("product_lines", sorted(kpi["product_line"].unique())) print("channels", sorted(kpi["channel"].unique())) print("missing values") print(kpi.isna().sum().to_string()) ``` ### 步骤 2：计算核心指标 必须计算目标月的全省总览： - 总保费 - 同比/环比 - 平均赔付率 - 平均续保率 - 费用率 - 保单数 ### 步骤 3：机构、产品、渠道下钻 至少输出三张表： 1. 分公司维度：保费、环比、赔付率、续保率、费用率。 2. 产品线维度：保费结构、赔付率、续保率。 3. 渠道维度：渠道保费贡献、费用率、件均保费。 ### 步骤 4：异常识别 用以下规则标记异常，命中任一即可进入重点分析： - 保费环比下降超过 8% - 赔付率高于 75% - 续保率低于 68% - 费用率高于 18% - 保费增长超过 20% 但件均保费下降超过 8% 异常结论必须包含：异常机构、异常指标、偏离幅度、业务线索、建议动作。 ### 步骤 5：归因解释 优先从 `insurance_business_events.csv` 查找目标月和机构相关事件。没有事件线索时，必须明确说明“数据中未提供直接事件线索”，只能做谨慎推断。 归因表达必须分三类： - 数据事实：用数字证明异常存在。 - 业务线索：来自经营事件表或产品说明。 - 管理建议：下一步应验证或执行的动作。 ### 步骤 6：报告和看板输出 用户要求“报告/看板/可视化”时，必须把完整 HTML 直接输出到对话，格式如下： ```html ... ``` HTML 要求： - 第一屏显示标题、分析月份、核心 KPI 卡片。 - 至少包含 4 个图表区域：机构保费对比、赔付率对比、产品结构、渠道贡献。 - 必须包含“异常机构清单”和“管理建议”。 - 可以使用 ECharts CDN。 - 禁止 `write_file`、`edit_file`、`execute` 把报告写到磁盘。 - 禁止谎称“报告已保存到某路径”。 ## 推荐主 Demo 问题 用户现场演示时，可以直接提问： > 帮我分析 2026 年 8 月浙江省各分公司的保险经营情况，重点关注保费增长、赔付率、续保率和渠道贡献，找出表现异常的机构，分析可能原因，并生成一份可视化经营分析报告。 期望识别的典型异常： - 杭州分公司：车险保费环比下滑、续保率下降。 - 宁波分公司：健康险赔付率显著偏高。 - 温州分公司：银保渠道增长较快，但件均保费下降、费用率偏高。 ## 输出风格 - 中文，结论先行。 - 管理层可读，少写技术过程。 - 每个重要判断必须带数字。 - 最后给“下月重点关注机构”和“建议动作”。