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关于2007新商业车险自燃险的疑惑. 隐藏右栏
录入:ddbj 作者:wangfenghua 录入时间:2007年3月12日 14:47

看了保险协会发布的A类条款,感觉有个问题,看哪位大侠能回答?

A款产品的附加险包括车上人

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分类: 保险IT研究

探讨保险行业电话呼叫中心的建设  (二)                              

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分类: 保险IT研究

探讨保险行业电话呼叫中心的建设                                

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分类: 保险业务发展

7月20日,北京中体保险经纪公司携同国内最大的保险电子商务平台'买保险网'(www.8ins.com)主办的'中国保险服务创新与体育风险管理论坛――暨'买保险网'上线仪式'在人民大会堂隆重举行。中国保监会、国家体育总局、中国保险行业协会、中国保险精算研究院,中国平安保险(集团)股份有限公司、太平洋财产保险股份有限公司及其他10余家保险公司的50多位代表出席了此次论坛。
  会议上,保监会中介监管部副主任吕宙、保险学会秘书长黎宗剑、精算研究院院长李晓林等嘉宾围绕议题发表了精彩的专题演讲;出席论坛的著名风险投资公司美国新企业协会(NEA)会长朱敏先生也向大家介绍了美国现代服务业的创新情况,开阔了保险企业的创新思路,提出了有益的建议。

  论坛提出了'运用现代信息技术,提高保险产品科技含量,发展网上保险等新的服务方式,全面提升服务水平'并'发挥保险中介机构在承保理赔、风险管理和产品开发方面的积极作用,提供更加专业和便捷的保险服务'的主张。专家指出:网络技术成为保险行业营销发展的 趋势。买保险网的正式运营标志着保险营销和管理模式的重大发展,对保险行业具有深远的意义。保险在经历

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分类: 保险研究
交强险还是交钱险?
 
中国保监会6月19日公布了交强险责任限额和基础费率方案后,在全国各地引起了强烈反响,不少车主认为,“1050元保6万元”,相对原来的三者险,交强险保费贵、保额低。
 
一、我们先来做个保费测算
以5座私家车为例,保额5万元的现行商业三责险保费一般为800余元,而“交强险“是1050元保额6万元,增加200元左右。但很多车主认为,他们原先买的商业三责险的最高保额均在10万元-20万元间。交强险最高6万元的责任限额显然“不够用”,在无责情况下,保额更是变成了6万*20%=12000元. 按现行的判案实例,不管是无责有则责,两者差距很大很大.因而,车主仍然需要主动补充购买商业三责险。
算一笔账:  2006年7月1日前,以某财险公司现行的第三者责任险基准保费为例,6座以下私家车5万元保额的商业三责险为1040元,10万元保额为1300元,20万元保额为1500元. 2006年7月1日后,如果购买“交强险”后再买一份保额5万元的商业三责险(假设为538),总付出保费1050+538=1538,保费就会比以前单一投保一份保额10万元的三责险(1040)要高出500多元. 这还没有算以前的三者险保费优惠
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保险公司引进国外核心系统探讨  
      
   2004年以来,作为保险公司综合业务处理的基础,核心业务系统开始成为中国保险公司普遍关注的重点。在保险公司掀起改制、增资扩股、集团化战略、引进境外战略投资者浪潮的今天,引进国外保险公司核心系统颇有拉开序曲的意味。例如,2005年度新生的国外独资和合资公司直接引进国外系统应是常理姑且不谈,但太保集团和CSC公司分别就财险和寿险系统签订开发协议,天安公司和CSC业已展开合作;另外,2005年前国内的引进国外系统的案例还有泰康、新取U庑┳阋员砻餍乱宦值暮诵南低成独诵蚰弧?/div>
 
    国内的核心业务系统通常以保险公司现有业务为模版进行开发,往往缺乏前瞻性,引入国外核心系统的真正意义则在于优化现有业务流程和管理理念以更好的接轨国际。引进国外保险公司核心业务系统产品,购买只是简单的第一步,需要经过大量的本地化和客户化工作,系统才能发挥功效,达到引进的目的。
    实施核心业务
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[摘要:分析保险公司数据大集中后走向应用集中应该考虑的问题,具体提及了数据仓库技术和BI应用]

保险的本质就是风险的控制,其本身经营的即是一种风险,如何有效的控制风险,提高保险公司的经营运作效益,是保险公司高级管理层都认真考虑的问题。 2000 年来,数据大集中技术和数据仓库应用技术迅速波及了中国的各个领域,历史上传统保险公司纷纷启动数据集中和数据统计分析系统,新生保险公司从出生就采用全国大集中应用的核心业务处理系统,一轮数据大集中的浪潮袭卷中国的保险领域。

保险公司信息化走向大集中,接下来的一个问题是:大集中之后做什么?毫无疑问,应该是“在数据集中的基础之上,应当走向应用的集中”。

近年来,保险业务不断创新,金融应用快速发展,但其应用仍感美中不足,即应用分散,信息共享程度不高,深层次的数据挖掘难度大,难于形成有效及时、科学准确的决策信息。可以说,原始的海量的数据对保险公司的意义并不是很重要,只有经过抽取、分析、处理、整合等方式形成的分析性数据对保险公司才有重要的意义。单纯的依靠人工的手段将海量的原始数据形成科学的分析性决策数据显然是不能实现的,借助于数据仓库的技术则能够

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