在进行客户画像构建时，以下哪项数据来源对于评估客户的潜在长期价值最为关键？
客户的社交媒体活跃度
客户的过往理赔历史
客户的职业与年收入水平
客户的地理位置信息
以下哪些技术或方法可以有效提升客户画像的精准度？（多选）
使用传统问卷调查收集静态信息
应用机器学习算法分析客户行为数据
建立客户360度视图整合多源数据
仅依赖客户经理的主观经验判断
请列举三个在评估客户风险偏好时，除了年龄和收入外，需要考虑的关键行为或心理因素。
当系统向一位年收入50万、有未成年子女的35岁客户推荐保险产品时，以下哪种产品组合的匹配度可能最高？
高额终身寿险 + 教育金保险
短期旅行意外险 + 宠物保险
纯理财型年金保险
仅推荐车险
一个精准的客户画像应包含以下哪些维度的信息？（多选）
人口统计学信息（如年龄、性别）
财务状况与消费能力
生命周期阶段与家庭结构
产品偏好与渠道习惯
实时地理位置轨迹
请简述“产品推荐匹配度”高，通常意味着推荐结果满足了客户的哪两个核心方面？
以下哪种情况最可能导致客户画像失真，进而使产品推荐匹配度下降？
客户数据更新不及时
使用了过多的数据维度
推荐算法过于复杂
客户主动提供了过多信息
为提高产品推荐的成功率，系统在推荐时除考虑客户画像外，还应结合哪些因素？（多选）
当前市场的热销产品
公司的战略产品导向
客户近期的互动行为（如点击、咨询）
同一客户群的历史购买偏好
在进行客户分群时，除了常见的“高净值客户”、“家庭客户”，请再写出两个基于特定保险需求场景的客户细分标签。
对于通过线上渠道获取的、数据较为稀疏的新客户，以下哪种初步产品推荐策略更为合理？
暂不推荐，等待积累更多数据
推荐价格最低的入门级产品
基于其有限的已知信息（如年龄、渠道）推荐该客群最通用的产品
推荐公司利润最高的主力产品
评估产品推荐匹配度的指标可以包括哪些？（多选）
推荐产品的点击率
推荐产品的最终成交转化率
客户对推荐结果的满意度评分
推荐算法模型的运行速度
在客户画像中，“购买力”和“购买意愿”是两个关键指标。请分别简述一个可用于推断“购买意愿”的数据或行为信号。
当一位客户的画像显示其风险厌恶程度高，但系统却频繁推荐高风险投资连结保险，这最可能反映了什么问题？
客户画像标签计算错误
产品推荐规则与画像标签未有效关联
客户隐瞒了其真实风险偏好
高风险产品利润更高，系统故意推荐
关于客户隐私与数据合规，在构建和使用客户画像时，以下哪些做法是必要的？（多选）
明确告知客户数据收集与使用目的，并获取授权
对敏感个人信息进行脱敏或加密处理
仅在公司内部公开共享完整的客户原始数据
建立数据访问权限控制与审计日志
展望2026年，你认为除了现有数据，还有哪一类新兴数据源可能显著提升保险客户画像的精准度？并简述其价值。