浏览行为建模
你在百度、知乎、微博上搜索的问题，在视频网站上观看的内容，都有助于建立你的“风险画像”。
搜索关键词如“失眠怎么办”、“焦虑测试”可能提示心理健康问题；
频繁浏览医疗类内容可能与已有慢性病有关；
关注养生、健身类内容，可能暗示生活习惯健康。
寿险公司可借助AI文本分析模型，从这些行为中提炼信号并打分。
（2）社交媒体抓取与分析
社交媒体成为一种另类“健康档案”，寿险公司甚至可以：
分析你朋友圈的发布时间，判断作息规律；
评估你发布内容的情绪倾向（自然语言处理技术）；
比对好友网络结构，判断社交支持系统强弱。
例如，孤独感与死亡风险密切相关。如果某用户社交活跃度极低，可能被划为高风险人群。
当然，这样的做法极具争议，涉及隐私边界。但在获得 电话号码数据 授权的前提下，这些数据的预测价值已被多项研究证实。
5. AI预测模型：比你更了解你
所有上述数据的整合都离不开AI与机器学习算法的支撑。寿险公司通常使用以下建模方式：
决策树与随机森林：适用于多变量评分与风险分类；
逻辑回归与SVM：进行死亡风险评分；
神经网络与深度学习：分析非结构化数据，如文本、图像、语音；
时间序列建模：追踪健康趋势，如步数变化、体重趋势。
这些模型不断从大量用户的历史数据中“学习”，精度日趋提升。一些寿险科技公司甚至声称：只需100项数字行为指标，就能预测未来十年内死亡风险的80%以上。