Kmaska保险精算论文保险电子商务论文
基于k-means算法的保险业数字化变革
基于k-means算法的保险业数字化变革
随着信息技术的快速发展和互联网的广泛应用，保险行业的数字化变革已经成为趋势。
在数字化转型的过程中，如何对保险客户进行大量数据的分析和处理，成了需要解决的重
要问题。
在这种情况下，k-means算法成为保险业数字化变革的有力工具。
k-means算法是一种基于聚类的数据分析方法，可以将数据集划分为多个类别，从而更好地了解客户的需求和
行为。
具体来说，k-means算法的实现步骤如下：
1. 定义样本集合：将保险客户的数据样本进行组合，形成样本集合。
2. 随机选择k个质心： k-means算法需要指定k个聚类中心，可以随机选取k个样本作为初始的聚类中心。
3. 计算每个样本与聚类中心的距离：对于每个样本，计算其与k个聚类中心的距离，选择距离最近的聚类中心作为该样本所属的类别。
5. 重复步骤3和4：重复执行步骤3和4，直到聚类中心不再改变。
通过k-means算法的实现，保险公司可以将客户分为不同的群体，并根据不同群体的
需求和特征，制定个性化的产品和服务策略。
同样，保险公司可以在产品创新和营销策略上，更好地了解客户需求，制定更加精细化的服务。
总之，随着保险行业数字化变革的不断深入，数据挖掘和分析技术的应用越来越成为
保险公司的重要工具之一。
k-means算法的应用，可以帮助保险公司更好地了解客户需求
和行为，从而提高客户满意度和市场竞争力。
浅析保险业务电子商务的发展状况——以中国人寿保险股份有限公司为例
浅析保险业务电子商务的发展状况
———以中国人寿保险股份有限公司为例
高秋兰
（福州外语外贸学院，福州 350202）
摘要：近几年，电子商务的迅猛发展改变了金融行业传统服 务模式，为保险公司的险业务发展带来了新挑战，同时也提 供了一个保险创新服务。中国人寿保险业务电子商务发展 所存在信息化发展水平不普及，线上购买率低；缺少专业的 保险电子商务技术人才等问题，应促进线上购买率；加强保 险业务电子商务的营销策略；大力培养专业的保险电子商 务人才。 关键词：保险业务；电子商务；中国人寿 中图分类号：F840.322 文献标识码：Ａ 文章编号：1005-913X（2018）08-0037-02
一、保险业务电子商务的相关概述 所谓电子商务，它结合了互联网和相关技术， 是一种综合性的商务活动，是传统商业具体的电子 化运用形式，是当今社会经济发展的一种新兴产业。 根据它的定义，保险公司或保险中介机构利用互联 网和电子商务技术为工具来支撑保险运营管理活动 的经济行为，称之为保险电子商务（网上保险）。 我国的保险行业起步相对而言是比较晚的，目 前还处于早期阶段。1978 年以来，中国保险业开始 全面复苏。四十年后的今天，中国已成为全球最重 要的新兴保险市场之一。保险业务电子商务是互联 网与保险业的结合，是保险行业电子化的具体应 用。随着 2005 年《中华人民共和国电子签名法》的 颁布和现有 B2C 销售平台的基础上，我国保险行业 紧随时代的步伐，积极推出电子商务相关产品，对 保险网站进行大创新，行业的知名度也在提升。
据刷新了以往的记录。可知，随着互联网的蓬勃发 展，网民的数量不断增多，越来越多的人们倾向于 网上自主买保险，投保的趋势呈上升趋势，其中以 淘 宝 退 运 险 为 代 表 的 保 险 销 售 更 是 进 步 明 显 ；再 者，人们的生活水平提高了，更加注重健康医疗方 面，主动寻求医疗保障的队伍越发壮大；而且保险 种类丰富多彩，人们的选择也更加多样化了。
针对保险业电子商务的应用研究
针对保险业电子商务的应用研究xx年xx月xx日•引言•保险业电子商务发展现状•电子商务在保险业的应用研究•保险业电子商务客户体验研究目•保险业电子商务安全与风险控制•结论和建议录01引言1研究背景与意义23保险业发展迅速，但传统模式存在瓶颈和挑战。
电子商务技术在保险业具有广泛应用前景。
探讨电子商务在保险业的应用，对提高保险业务效率和竞争力具有重要意义。
研究内容研究电子商务在保险业的应用现状、问题及对策。
研究方法通过文献综述、案例分析和实地调研等方法，对电子商务在保险业的应用进行深入探讨。
研究内容与方法创新点提出了一些具有创新性的观点和思路，如基于电子商务平台的保险业务模式创新、基于大数据的风险评估和管理等。
贡献为保险企业应用电子商务技术提供了指导和借鉴，同时为政府和行业监管部门提供了决策参考。
研究创新点与贡献02保险业电子商务发展现状数字渠道占比逐渐增加随着互联网技术的发展，全球保险业电子商务的销售额和渗透率逐年上升，客户越来越倾向于在线上购买保险产品和服务。
移动端成为主要驱动力全球范围内，移动端保险销售额增长迅速，成为推动保险业电子商务发展的主要驱动力。
保险科技公司异军突起越来越多的保险科技公司涌现出来，利用数字化和智能化技术提供更加便捷、个性化的保险产品和服务，对传统保险公司造成一定冲击。
市场规模不断扩大随着中国互联网普及率的提高，中国保险业电子商务市场规模不断扩大，增速保持在较高水平。
要点一要点二消费者行为发生改变越来越多的中国消费者开始接受并习惯于在线购买保险产品和服务，尤其在疫情期间，这一趋势更加明显。
创新型保险产品受欢迎中国市场上，创新型保险产品如退货运费险、航班延误险等受到消费者欢迎，推动了保险业电子商务的发展。
要点三保险业电子商务可以提供更加便捷、个性化的服务，提高客户满意度和忠诚度，同时也可以降低保险公司的运营成本，提高效率。
优势保险业电子商务面临着网络安全、数据保护、客户服务等方面的挑战，同时，与传统保险公司相比，新兴的保险科技公司在品牌认知度和信任度方面也面临着较大的挑战。
浅议保险电子商务[1]本月修正2023简版
![浅议保险电子商务[1]本月修正2023简版](https://img.taocdn.com/s3/m/fde0205c58eef8c75fbfc77da26925c52cc59192.png)
浅议保险电子商务浅议保险电子商务1. 引言保险是一种金融产品，以风险转移为核心，通过合同约定，保证对被保险人在特定风险事件发生时给予给付或补偿。
随着互联网的迅猛发展，保险电子商务逐渐崭露头角。
本文将浅议保险电子商务的概念、发展现状以及存在的问题与挑战。
2. 保险电子商务的定义保险电子商务是指通过互联网技术，以在线平台形式销售和提供保险产品和服务的商务活动。
保险电子商务的核心是借助互联网平台实现保险产品的线上销售、服务与管理，为消费者提供便捷的购买渠道，同时降低销售成本和提升服务效率。
3. 保险电子商务的发展现状3.1 兴起与发展保险电子商务的发展离不开互联网技术的推动。
随着互联网技术的快速普及，保险电子商务开始兴起，并逐渐发展壮大。
电子商务平台以其便捷的购买方式、丰富的产品选择和高效的售后服务吸引了大量用户，并取得了显著的市场份额。
3.2 目前主流形式目前，保险电子商务主要以在线销售保险产品为主。
通过保险公司官方网站、第三方电商平台或保险代理人的网站，消费者可以方便地完成产品浏览、比较、选择和购买。
同时，基于大数据和技术的保险精准营销也逐渐兴起，为用户提供个性化的保险方案。
3.3 行业合作与创新保险电子商务与互联网、金融科技等行业的合作与创新正在不断加深。
互联网巨头与保险公司合作，共同推出在线保险产品，吸引了大量用户。
而一些创新型保险科技企业也通过技术创新和风险管理手段改进传统保险模式，为用户提供更便利、个性化的保险服务。
4. 保险电子商务的问题与挑战4.1 安全与隐私保护保险电子商务涉及大量用户个人信息和金融交易数据，安全与隐私保护是个重要的问题。
确保用户数据的安全存储和传输，预防黑客攻击和信息泄露，是保险电子商务发展的重要前提。
4.2 信任与售后服务保险电子商务缺乏实体店面，消费者对于线上购买的保险产品的信任度有限。
同时，售后服务的质量和响应速度也对用户满意度产生重要影响。
保险电子商务平台需要建立健全的信任机制和完善的售后服务体系，增强用户信心。
保险电子商务发展对策论文(共2篇)
保险电子商务发展对策论文（共2篇）第1篇：我国保险电子商务发展对策分析电子商务的蓬勃发展改变了金融行业传统的面对面服务模式，并且随着网络安全技术的日益成熟，电子商务将为新兴的金融企业带来新的机遇和挑战。
由于没有物流环节参与，整个经营活动过程相对比较简单，通过网络可以完成整个交易过程，因此金融业务(包括银行业、证券业、保险业等)实施电子商务有其自身优势。
保险电子商务作为电子商务在保险领域的具体应用形式，是网络与保险业的结合，正在从低层次向高层次发展和完善。
我国保险电子商务的现状保险电子商务，也称网络保险，是指保险公司或新型的网上保险中介机构以互联网和电子商务技术为工具来支持保险经营管理活动的经济行为，它包含两个层次的含义：从狭义上讲，保险电子商务是指保险公司或新型的网上保险中介机构通过互联网为客户提供有关保险产品和服务的信息，并实现网上承保，直接完成保险产品的销售和服务，由银行将保险费划入保险公司；从广义上讲，保险电子商务还包括保险公司内部基于网络技术的经营管理活动，以及在此基础上的保险公司之间及保险公司与公司股东、保险监管、税务、工商管理等机构之间的信息交流活动。
1997年11月28日，中国保险信息网收到客户第一张网上投保意向书，标志中国保险业迈入电子商务之门。
通过不断学习和摸索，国内保险业在电子商务应用方面取得了较快的发展。
近年来，我国各家保险公司相继进入电子商务领域，纷纷建设B2C电子商务平台，取得了诸多成绩。
如何成功建立B2C电子商务平台，使之真正发挥作用，成为众多国内保险公司的当务之急。
在全球金融电子化和网络化的进程中，我国保险业与其他行业一样，面临着两方面的发展机遇和挑战，一是通过企业内部管理信息化、网络化，提高工作效率；二是通过互联网开展电子商务，进一步挖掘市场潜力，寻找新的业务增长点，二者相互联系，相辅相成。
我国保险电子商务面临的问题尽管有众多公司建立了电子商务平台，但由于我国电子商务和保险行业的发展水平较低，大部分电子商务平台仍然充当着信息栏和宣传栏的角色。
保险精算论文
保险精算背景下人寿保险模型的研究一：精算学及其发展英国天文学家爱德华·哈雷E(dwdarHally)于1693年,编制出了世界上第一张完整的生命表,它标志着精算科学的开端。
到了18世纪中叶,托马斯.辛普森编制了寿险的保险费率表,为精算进一步奠定了基础。
1757年左右,英国人aJmes.Donson首先提出应按投保人的年龄和保额多少收取保费,即提出保费的计算应考虑死亡率的大小,至此,精算的思想进入寿险领域。
1764年,英国的Endwar.d.RMores创办世界上第一家人寿保险公司—“伦敦公平人寿保险社”,采用了aJmes.Dnosno的计算保费等方法和思想,最早建立了对寿险公司更为实用的经验死亡率表,设立专门的精算技术部门,承担分析保险要求和利润来源,编制生命表,制定人口死亡率,把统计计算作为保险经营中决策的依据,采用均衡保费理论来计算保费。
国际上研究“精算学”和开展精算教育己有150多年的历史,在美国、英国、加拿大、日本和新加坡等发达国家,许多重点大学设立了精算专业和精算研究所,如美国wisocnsniMdaisno和TemPleunvi;加拿大unviofwaetrtoo和Ciytunvi;新加坡的南洋理工大学:英国伦敦等地还办有精算学院等。
“精算学”设有本科、硕十和博士学程,课程设置己成独立系统,土要课程有“精算数学”、“风险理论”、“利息理论”、“保险原理”、“人寿保险”、“非寿险精算”、“损失分布”、“修匀数学”、“生存模型”、“应用统计”、“运筹学”、“数值分析”等等。
国际上如北美、英国等都设有“国际精算人员”培训体系,“国际精算学会”、“国际精算师协会”等研究、学术机构。
国际精算协会成立于1895年,是一国际性的职业精算协会和个人会员的协会组织,其宗旨是鼓励全球精算职业的发展,使其成立技术上富有竞争力,专业上足以信赖的组织,从而保证能够服务于公众利益。
截止目前,共有43个协会正式会员(FullMember)s,22个协会观察会员等,来白49个国家的超过2,9万名个人会员。
浅议保险电子商务
浅议保险电子商务目录1.引言1.1 背景1.2 目的1.3 范围2.概述2.1 保险电子商务的定义2．2 保险电子商务的特点２.3 保险电子商务的优势3．保险电子商务的发展历程3.１早期保险电子商务的形式3.2 保险电子商务的发展阶段4.保险电子商务的关键技术４．1 互联网技术4.2 移动技术4.3 技术5.保险电子商务的主要应用场景5.1 在线投保５.2 网络销售5．3 网上保险服务5．4 数据分析与风险评估６.保险电子商务的挑战和风险6.1 数据安全与隐私保护6.２信任与合规问题6．3 技术风险与系统故障７．保险电子商务的未来发展趋势7．1 区块链技术在保险电子商务中的应用 7.２技术的进一步发展７.3 数据驱动的个性化服务8.结论附件：１．相关统计数据2.保险电子商务的成功案例分析法律名词及注释：1.保险法:指对保险事务进行监管与管理的法律法规。
2.电子商务法:指对电子商务行为和交易进行监管与管理的法律法规。
3.个人信息保护法：指对个人信息的收集、使用和保护进行管理的法律法规。
1.本文档涉及附件,请参阅附件部分获取更多相关信息。
2.本文所涉及的法律名词及注释仅为参考,具体解释和适用可能需要根据具体法律法规进行确认。
３.感谢您的阅读,如有任何疑问或建议,请随时与我们联系。
附件：１.相关统计数据报告附件2.保险电子商务成功案例分析附件法律名词及注释:1.保险法：指对保险事务进行监管与管理的法律法规。
２.电子商务法:指对电子商务行为和交易进行监管与管理的法律法规。
３．个人信息保护法:指对个人信息的收集、使用和保护进行管理的法律法规。
基于k-means算法的保险业数字化变革
基于k-means算法的保险业数字化变革
随着数字化手段的普及和保险业的发展，数字化变革成为引领保险业发展的重要趋势之一。
在数字化变革的过程中，数据挖掘技术成为了重要的工具之一。
其中，k-means算法就是一种广泛应用的数据挖掘算法。
本文将探讨基于k-means算法的保险业数字化变革。
1. k-means算法简介
k-means算法是一种基本的聚类算法，它将数据分成k个非重叠子集。
将每个子集看作一个簇，通过计算每个簇的中心点，将所有点划分到离其最近的中心点所在的簇中。
该算法的优点是易于实现和计算速度较快。
（1）精细化营销
在保险行业中，k-means算法可以用来实现精细化营销。
通过分析客户的行为数据和消费数据，可以对客户进行分组，并针对不同群体制定不同的精准营销策略。
例如，对于保险公司来说，可以利用k-means算法将客户分为低风险、中等风险和高风险三类，针对不同风险等级的客户推出不同的保险产品和服务。
（2）客户满意度分析
（3）风险控制
3. 总结
基于k-means算法的保险业数字化变革，可以帮助保险公司实现精细化营销、客户满意度分析和风险控制等方面的工作。
与传统方法相比，该算法具有计算速度快，易于实现等优点。
未来，我们相信k-means算法将在保险行业的数字化变革中扮演越来越重要的角色。
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秋风清，秋月明,落叶聚还散,寒鸦栖复惊。
保险精算论文保险电子商务论文
大额补充医疗保险再保险精算模型研究
内容摘要:根据我国保险法的有关规定,补充医疗保险是大额医疗保险,必须进行再保险。
本文基于长期风险聚合模型,探讨了发展补充医疗保险的保费及面临的风险精算问题,并举例说明所建立模型的使用方法。
关键词:再保险补充医疗保险长期风险聚合模型精算
基本医疗保险是针对社会医疗保险医疗费用较低的第一层次,补充医疗保险是第二层次,即较高层次的医疗需求保险,是在国家有关法规指导下,各类企事业单位根据自身的经营状况承办,一般通过商业承办的方式,交给商业保险公司承办。
补充医疗保险一般是在基本医疗保险基础上的大额医疗保险,承保的商业医疗保险公司往往通过再保险的方式,转移医疗费用赔付风险。
我国保险法第九十九条规定:“保险公司对每一危险单位,即对一次保险事故可能造成的最大损失范围所承担的责任,不得超过其实有资本金加公积金总和的百分之十;超过的部分,应当办理再保险”。
这具有强制性的再保险条款额度基本包含补充医疗保险的赔付额度,补充医疗保险必须通过再保险的方式规避风险,所以研究补充医疗保险大额费用保险的再保险精算模型具有实际意义。
补充医疗保险保费特点
基本医疗保险属于国家强制性保险,是收入的二次分配形式的一种,其保险经费的测算基础是大数定理,人群特征分析不明显。
而补充医疗保险分为扩大覆盖面的补充医疗保险与满足高层次医疗保健需求的补充医疗保险,目前我国大多数城市一般是大额医疗保险,是指基本医疗保险参保人员在一年中使用基本
医疗保险统筹基金,超过最高支付限额至一定数额以下的医疗费用,通过统一筹资、调剂、支付和管理所实行的一种对基本医疗保险补充的医疗保险办法。
这类大额医疗保险一般需要社会医疗保险机构和商业保险公司联合承办,由商业保险公司对超过基本医疗上限的医疗费用进行再保险,如果发生超出社会统筹医疗基金支付最高限额以上的医疗费用,由个人垫付,待就医终结时,保险公司赔付绝大部分的比例,个人则承担较小的部分。
福建省厦门市的补充医疗保险在一个医疗费用结算年度内,每位职工由保险公司支付的医疗费用最高额度为15万元,赔付范围须经商业保险公司再审核后赔付。
从上述对补充医疗保险的保险范围来看,补充医疗保险大多数是高额医疗保险,商业保险公司必须通过再保险的方式转移风险,这就为补充医疗保险的再保险提供了实践依据。
基于损失分布的再保险精算模型构建
(一)损失分布
保险的过程就是投保人缴纳保费、获得保障与承保人收取保费、面临赔款的过程,这个过程也是双方面对损失与收益进行风险选择的过程。
较高层次的补充医疗保险完全遵循自愿的原则,所以保险的基础符合一般风险定义的前提,能够进行随机分布拟合。
假定每次医疗就诊费用的索赔可以用货币(也必须转换为货币)进行衡量,数额计为X,由于疾病发生的不确定性,因此X为随机变量,X的概率分布就称为损失分布。
在已知X的分布规律时,按照保险人与被保险人权利与义务对等的关系,即保险人承担风险的开支与获得的保险费相等,或被保险人通过保险避免的损失额与缴纳的保费相等,满足进行基本保险精算的条件。
在补充医疗保险实践中,承保人面对疾病出现,即医疗费用发生的损失需做出赔付,
设赔付额度为Y,按照当前保险法规,赔偿方式主要有全额赔偿、限额赔偿、有免赔偿和按比例分担赔偿。
所有这几种赔偿方式,均可以将赔偿额Y看成是损失分布X的函数,并且满足0≤Y=F(X)≤X。
这样,一旦X的分布确定了,Y的分布也就可以确定,因此研究X的分布也就包含了研究Y的分布,我国从1995年实行社会医疗保险制度改革至今,已经具有比较齐全的关于X分布的数据资料完成对X 分布的拟合。
由于补充医疗保险多数是大额医疗保险,拟合出的医疗费用分布常见的有Pareto分布、Weibull分布、对数分布等。
(二)再保险的净保费计算模型
补充医疗保险承保机构将其承担的保险业务以承保的形式部分转移给其他保险机构,这就是补充医疗保险再保险。
在再保险业务中,分保双方责任的分配与分担是通过自留额来体现的,自留额和分保额以赔款金额(医疗费用数额)为计算基础的分保方式称为非比例再保险,我国保险法第一百零一条明确规
定:“除人寿保险业务外,保险公司应当将其承保的每笔保险业务的20%按照国家有关规定办理再保险”。
设补充医疗保险的损失为X,原保险公司的自留额为d1,剩余的损失X-d1由k-1个再保险公司承担,现将损失的范围分为层,记为:
0=d0<D1<…<>
其中第一层就是原保险公司的自留额,这样第i个公司所需支付的赔偿金为:
其中Yi表示原保险公司的赔偿金。
设损失X的密度函数为f(x),分布函数为F(x),记
又设事故的出险率为p,则第i个保险公司的净保费为:
,i=1,2,…,k
(三)风险管理模型
设在某段时间t内,记第i个保险公司在第j次疾病费用发生的赔偿额为Yij,其中i=1,2,…,k;j=1,2,…,N(t)。
第i个保险公司的总索赔额记为: 其中S1表示原保险公司的总索赔,N(t)表示保险公司的索赔次数,它也是随机变量。
若设Yij(j=1,2,…,N(t))与Y同分布,N(t)服从Poisson分布,且
Yi1,Yi2,…,YiN(t),N(t)互相独立,则第i个保险公司净保费总计为: 总赔偿的方差是:
给定置信水平a(0<ASi0}=a,称Si0为第i个保险公司的风险价值,它表示在一定置信水平下,保险公司面临的最大赔付额。
由于,所以可以由公式近似等于1-a逆查标准概率分布表求得Si0。
大额补充医疗保险再保险模型应用
设社会补充医疗保险承办机构向保险公司转保大额补充医疗保险2万份,大额补充医疗保险费用发生概率为3.5%,费用发生次数符合Poisson分布,每次费用的分布符合对数正态分布,且InX～N(8.3756,0.5382),假定由三个保险公司参与再保险,损失的分层范围为d1=5万元,d2=10万元,d3=+∞,则原补充医疗保险承办公司应分取的净保费P1=pE(Y1)=pE(X;50000)=3.5%× 32971=1154元。
第一,再保险公司应分取的净保费为
P2=pE(Y2)=p[E(X;100000)-E(X;50000)]=3.5%×(40348-32971)=258元;第二,再保险公司应收取的保险费为105元。
这样,原保险公司全年的净保费为E(S1)=2308万元,Var(S1)=2.73×1011,第一再保险公司全年的净保费E(S2)=516万元,Var(S2)=6.19×109,第二再保险公司全年的净保费E(S3)=210万元,Var(S3)=5.92×107。
给定置信水平a=0.05,求得原保险公司、第一与第二再保险公司面临的最大总额分别为S10=744万元、S20=191万元、S30=93万元,此结果三个公司在一年内总赔偿的概率为5%,但这是概率很小的事件。
社会医疗保险的再保险精算处于起步阶段,并且补充医疗保险的保险数额都比较大,所以深入研究医疗保险精算问题是当前亟需的一个课题,必须从补充医疗保险费用发生次数分布及单次费用分布入手,对补充医疗保险再保险精算模型进行深入研究,切实推动我国补充医疗保险的发展。
参考文献:
1.吴礼斌.基于损失分布的再保险精算模型[J].统计与决策,2004(2)
2.周绿林,李绍华.医疗保险学[M].人民卫生出版社,2003。