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[期刊] 价格月刊
[作者]
郭际
传统车险产品大多依靠车辆自身状况进行保费的厘定，而UBI车险产品可以结合车辆之外的数据信息进行精准保费定价。通过多元回归等模型对UBI车险定价模型进行分析，结果显示行驶习惯、行驶技术、车辆信息、周围环境4个因素对UBI车险定价的影响尤为显著。分析不同性别和对UBI车险不同了解度的人群对保险定价的认知程度可知，性别差异和了解度差异影响较为显著，女性和对保险更了解的人群对保险定价的认知度更高。对比传统保险，UBI车险的深入运用将有助于减少逆向选择。
关键词：
UBI车险 定价模型 保险定价 大数据
[期刊] 电子科技大学学报(社科版)
[作者]
吴祥佑
基于UBI车险被保险人的驾驶行为数据,构建了分析索赔次数影响因素的有序分类logistic模型,实证结果表明,高速行驶、急加速、违章次数和行驶里程数对出险索赔有显著的正向影响;急刹车和急转弯对出险索赔次数存在不显著的影响,其中急刹车将降低而急转弯则将提高出险次数。基于logistic模型所预测的被保险人在各索赔水平上的概率分布,可获得消除了运气扰动的期望索赔次数,以具体被保险人的期望索赔次数与全体被保险人平均索赔次数的比值为权重,可对车险实施较现行NCD定价更优的基于驾驶行为的定价。
[期刊] 保险研究
[作者]
李政宵 孟生旺
车险保费由纯保费和附加保费两部分构成，其中纯保费往往占到保费的６０％左右，主要用于覆盖保险公司的期望赔付金额，因此，纯保费预测是汽车保险定价的关键和基础。泊松－伽马模型和Ｔｗｅｅｄｉｅ模型是纯保费预测的两种主流模型。它们之间既有联系，又有区别。泊松－伽马模型中隐含了索赔频率与案均赔款之间相互独立的假设。当索赔频率与案均赔款之间存在负相依关系时，泊松－伽马模型可能高估保费，而存在正相依关系时可能低估保费。本文通过数据模拟的方法，分析了相依性对两种模型的影响，发现无论相依性如何变化，两种模型的对费率因子的估计值几乎相等。最后，通过一组实际数据的实证研究表明，两种模型的预测能力不相上下，其中Ｔｗｅｅ．．．
[期刊] 清华金融评论
[作者]
蒋韬
当前,保险业的需求在朝着多样化、个性化方向发展,大数据和人工智能等先进的科技成为保险发展内在要求和新的驱动力。近年来,随着中国经济的高速发展,人们的衣食住行方式都发生着重大变化,伴随生活水平的提高,人们的需求层次也在逐渐提高,各类需求朝着个性化方向发展。在此背景下,保险的需求也在朝着多样化、个性化方向发展,相对应的保险行业传统的产品驱动模式必
关键词：
保险行业 人工智能
[期刊] 武汉金融
[作者]
魏建国 杜伟岸
今年6月份国务院出台了《关于保险业改革发展的若干意见》,明确了今后一个时期保险业改革发展的指导思想、目标任务和政策措施,本刊约请高校和监管部门的专业人士,就保险创新问题进行了专门探讨。本期重点关注:保险创新。
[期刊] 会计之友
[作者]
孙红梅 雷喻捷
大数据、人工智能时代的到来,使会计云计算平台、财务共享中心、大数据内部控制3.0技术、财务机器人、区块链、风险预警技术等新兴信息技术应运而生,给企业带来高效和便捷的同时,也引发了潜在的内部控制风险。通过对大数据和人工智能两大技术可能产生的信息获取、信息泄露、人员舞弊、新兴技术不成熟、人员匮乏等风险分析,从制度、技术、人员等角度对企业内部控制风险及其防范问题提出建议,认为大数据、人工智能环境的内部控制风险应当由政府和企业双重实施手段加以防范,企业内部控制部门向技术部门与安全部门合理授权、加强各部门间的有限沟通是风险防范的有效途径。
[期刊] 改革与战略
[作者]
杨卫华 田从
文章以保险企业为研究对象,首先利用OCAI量表识别出了保险行业的主导文化形态——团队型文化,继而探讨了团队型文化对工作绩效的路径影响。研究结果显示,团队型文化对工作绩效的直接影响并不显著,而是通过工作满意度的中介作用间接影响工作绩效。这一结果强调了保险行业管理人员在公司未来绩效提升方面应更加关爱员工,努力提升员工的工作满意度。
关键词：
保险行业 文化类型 工作满意度 工作绩效
[期刊] 现代情报
[作者]
赵蓉英 魏绪秋
数据时代,数据即资源,数据即服务。大数据时代,情报分析人员做好情报服务工作尤为重要。本研究首先论述了大数据相关概念、特征及发展趋势;其次,探讨了大数据环境给情报服务所带来的机遇与挑战;最后,结合大数据的数据特征,构建了大数据时代的情报服务模型。该模型充分考虑了大数据的数据特征、情报用户对情报内容与目的等特殊要求以及情报分析人员情报服务工作的流程,实现了情报服务的定制化和个性化。模型在数据处理过程中体现了数据-信息-知识-智慧的转化过程:实现了从实时数据、动态数据转化为信息,随后抽象、凝炼为知识,再深度升华
关键词：
大数据 情报服务 服务模型 智慧产品
[期刊] 保险研究
[作者]
张连增 王缔
神经网络是近年来机器学习领域的研究热点之一。该方法在许多领域都有成功的应用,但较少应用于汽车保险索赔预测中。本研究将自组织竞争神经网络(SOM)应用于汽车保险的索赔预测中,在此基础上建立车险索赔强度模型。本研究将影响车险索赔的因素分为三类:从人因素、从车因素、地域因素。对于从车因素,通过应用SOM神经网络方法对多个解释变量进行聚类分析来获得综合影响评价指标——从车因子综合变量。进一步按照索赔强度的高低,将该变量分成5个水平,进而起到减少解释变量的作用。将地域因素作为随机效应,以从人因素变量和从车因子综合变量为自变量,以索赔强度为因变量,建立广义线性混合模型。本文创新在于:在充分考虑了影响车险费率的各种因素下,应用SOM神经网络聚类方法减少自变量的个数,为车险费率厘定提供了一种新思路。
[期刊] 清华金融评论
[作者]
Luca P.Marighetti
本文阐述和展望了科技对保险和再保险行业的影响,认为技术转型将促使保险价值链的重构,这体现在对运营和管理的改变,促使客户互动、分销和承保环节效率的提高,以及推动保险和再保险公司的风险分析和理赔管理能力的提升。技术对经济和政府有着深远而全面的影响,这源于四种因素的综合作用:一是数字化,即通过计算机系统将世间万物目标信息转化为电子式可存储、可处理数据的能力;二是计算能力的价格亲民化,智能手机已能完成以
关键词：
再保险 风险分析 理赔管理
[期刊] 保险研究
[作者]
王茜
信度模型能够刻画风险类别组内的相关性，是风险定价中应用最广泛的模型之一。相较传统信度模型，基于ｃｏｐｕｌａ函数的信度模型能够突破传统信度模型变量间的相关性不随时间变化的假设限制。本文将ｃｏｐｕｌａ函数信度模型应用到我国车辆损失保险的定价中，以广义线性模型作为边际分布，利用ｔ－ｃｏｐｕｌａ函数度量赔付变量间的时间相关性，建立多元联合分布，并计算赔付金额的未来分布和预测值。实证结果表明不同地区车辆损失保险的赔付情况有差异，当年赔付金额对后续赔付的影响随时间减弱；ｔ－ｃｏｐｕｌａ函数ａＲ（１）形式相关系数矩阵的信度模型的预测误差最小，预测结果优于传统信度模型，说明ｃｏｐｕｌａ函数信度模型在风险定价的．．．
关键词：
copula函数 信度模型 风险定价
[期刊] 管理评论
[作者]
严春晓 宋辉 张润清
该研究受我国学者陈锡康提出投入占用产出技术思路的启发,从我国目前编制投入产出表入手,为了适应新常态经济运行特点,一是结合数据提供的可能提出了反映国民经济各部门污染物排放量的经济-环境投入产出基础扩展模型构建思路;二是进一步以河北省为例,通过科学划分部门分类,扩展收集调查有关污染物产生量、治理量等数据,提出和完成了能源-环境治理投入产出模型的构建。并对模型中污染物的排放、产生、治理概念进行了规范,给出了计算完全产污、治污、排污系数和最终消费的污染治理系数,以及提高模型计算精度等问题的具体思路;三是利用模型对河北经济-能源-环境治理现状,相互影响的关联特征进行分析。最后结合实证提出了我国编制环境治理投入产出表的步骤和研究方向。
关键词：
环境治理 投入产出 模型研究
[期刊] 经济研究参考
[作者]
汪荣明
本书基于大数据时代背景,对健康保险精算统计模型与风险监管进行系统研究。研究发现:第一,分布式算法、最优子抽样、基于密度比模型的经验似然算法和模型平均算法等可解决健康大数据融合问题;第二,随机森林分类模型、BP组合神经网络模型、朴素贝叶斯模型及马尔可夫模型等可有效推进健康保险定价模型向“事前定价+动态调整”的创新模式转变;第三,聚类方法、LightGBM方法和决策树算法等可对健康保险欺诈进行科学识别。
[期刊] 中国注册会计师
[作者]
陈旭 李迪 王海兵
信息技术的快速发展推动着审计思维向持续审计思维、全量信息思维、以人为本思维和智能审计思维发生转变。传统审计思维引导的审计模式存在低速度、低效率的缺陷,不能满足当前环境的审计需求,在新型审计思维指导下,可以通过构建审计模型的方式来弥补传统审计模式的缺陷。大数据环境下,基于"天时-地利-人和-综合"的四维审计模型以SQL语言为核心,结合机器学习、Benford定律、新型绩效指标评价体系对经过数据预处理之后的数据集进行时间、空间、人员、绩效维度上的全方位审计分析,提高了审计质量和审计效率,保证了审计准确性和全面性。
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