简介：一、引言近年来,随着我国经济社会持续快速发展,普通百姓购车刚性需求旺盛,汽车消费市场极速壮大,我国汽车保有量呈现快速增长。据我国公安部交管局数据统计,截至2014年底,全国汽车保有量达到2.64亿辆,我国近5年来机动车年均增量1500多万辆;同期,我国小型载客汽车达1.17亿辆,其中私家车达1.05亿辆,占90.16%,与2013年相比增长19.89%。

简介：对于投保人欺诈性告知的问题,我国《保险法》中并未明确第16条对解除权作出限制的不可抗辩条款与《合同法》第54条第2款关于欺诈行为之撤销权的适用关系,法院在判决和解释上也持有不同的观点。本文从立法的角度进行分析可以发现：对于欺诈性告知,不论是在法律体系上还是不可抗辩条款的设置目的上,

简介：人寿保险因其特殊性质而存在现金价值概念,投保人对寿险保单现金价值的请求权属典型的财产权。当前司法实践中,现金价值是否为扣押禁止财产、投保人的债权人能否就寿险保单的现金价值申请强制执行等问题乃实务界所关心的重要问题。本文将从立法规制的角度对人寿保险合同现金价值的可执行性、如何执行等问题进行论述,

简介：2015年以来，新一轮商业车险条款费率改革正式启动。基于行业大数据，我国制定了首个行业车型费率分级方案。本文通过将信度理论引入行业车型费率分级，有效改善了行业车型费率分级结果的合理性和可解释性，并实现了行业车型费率分级的动态调整。通过地区风险区分、车队业务定价两个案例，研究了信度理论在公司精算定价、承保实践中的应用，证明了信度调整能够提高结果的准确度和可应用性，为公司信度理论的应用提供借鉴。最后，就信度理论在方法论上的意义进行了思考，信度理论的优势在于更丰富的信息、核心在于更匹配的信度、价值在于更有效的应用，并提出了下一步的研究、应用方向，期望信度理论在车险实务中发挥更大作用。

简介：为探讨适合我国保险公司操作风险量化模型应用，本文尝试使用损失分布法对操作风险损失分布进行量化研究，并运用案例对某保险公司操作风险损失数据取得经验分布，寻找损失数据的规律，评估其风险影响程度，并使用该模型进行风险监控，有助于保险公司对未来风险及时防范。国内保险公司可以积极尝试建立本公司操作风险损失数据库，并探索操作风险数据量化分析模型，有助于提高公司操作风险管理水平，提升决策的科学性和稳健性。

简介：互联网和大数据技术的融合让个体生理数据分析成为可能，并进一步推动个体健康风险量化，本文在此背景下，探讨人工智能与保险融合的新路径，提出了以生理年龄作为个体健康的风险量化指标，进而作为定价基础的新模式。本研究根据保险特征，优化深度学习技术，通过分析人体老化的生理特征，建立了基于手背纹理照片的生理年龄评价模型，在大量数据的支持下，可以获得稳健、精准的生理年龄定量评价结果。本文还讨论了以深度学习为代表的人工智能技术与保险融合的模式，提出了可能的结合点以及对应的比较结果。鉴于生理年龄可以更充分反映投保人的“健康风险”信息，论文认为该模式具有很好的应用价值，并通过分析现状，认为当前是保险公司建立“人工智能大脑”的关键时期。

简介：近年来,随着互联网在社会生活各行各业中的快速渗透和大数据技术的迅猛发展,我国保险业运营和管理的质态发生了巨大的变化,传统的保险运营风险管控模式面临巨大的挑战,已难以满足新形势下保险公司的管理诉求。在这种业态下,国内具有创新意识的保险公司都在积极寻求通过技术革新来实现风控模式的升维,打造细分领域的核心竞争力以占据更为有利的市场位置。