与爱达荷州野火风险缓解和稳定池有关的第1条; 2修改第24章标题41,爱达荷州代码的标题;修改第3章第24章,第41章,爱达荷州代码,通过添加新的第4节41-2402(爱达荷州代码),以提供立法意图和简短的标题; 5修改第24章,第41章,爱达荷州代码,通过添加新的第6节41-2403,爱达荷州代码来定义术语;修改第24章,标题7 41,爱达荷州代码,通过添加新的第41-2404条,爱达荷州代码,第8条,以建立有关缓解野火风险的规定和STA-9-9-Bilization池,基金和董事会;修改第24章,第41章,爱达荷州10代码,通过添加新的第41-2405节,爱达荷州代码,以建立有关操作计划的11条规定;修改第24章,第12章41,爱达荷州代码,通过将新的第41-2406条(爱达荷州代码)添加到13中,规定了池的权力和权威;修改第24章,标题14 41,爱达荷州代码,通过添加新的第41-2407节,爱达荷州代码,15章,以建立有关资金来源的规定;修改第16章24,标题41,爱达荷州代码,通过添加新的第41-2408节,第17条爱达荷州代码,以建立有关某些免疫力和LI-18能力的规定;修改第41-406条,《爱达荷州法典》,为爱达荷州野火降低风险和稳定20池提供了一定的19个分配;并宣布紧急情况并提供生效日期。21
The Key Attributes of Effective Resolution Regimes for Financial Institutions published by the Financial Stability Board (FSB) in 2011 (and updated in 2014 and 2024) set out the core elements that national regimes should have to allow authorities to resolve failing financial institutions, including insurance companies, in an orderly manner without taxpayer exposure to loss from solvency support, while maintaining continuity of their vital economic functions.在2020年8月,FSB发布了其方法,以指导评估管辖权的保险解决框架与关键属性的遵守情况,并在2024年12月,FSB发布了FSB成员报告的13个保险公司列表,该列表列出了符合FSB关键属性一致的保险公司规划标准的列表,这些保险公司列入了解决方案规划标准的列表。国际保险主管协会还发布了有关市场退出和解决方案的标准。
摘要:我们提出了一个可解释的人工智能模型,该模型可用于解释客户购买或放弃非寿险的原因。该方法包括将相似性聚类应用于从高精度 XGBoost 预测分类算法获得的 Shapley 值。我们提出的方法可以嵌入到基于技术的保险服务 (Insurtech) 中,从而可以实时了解对客户决策影响最大的因素,从而主动洞察他们的需求。我们通过对保险微保单购买数据进行的实证分析证明了我们模型的有效性。研究了两个方面:购买保险单的倾向和现有客户流失的风险。分析结果表明,可以根据一组相似的特征有效、快速地对客户进行分组,这可以很好地预测他们的购买或流失行为。
* 计划 F 和 G 也提供高免赔额选项。在 2025 年,您需要支付 2,870 美元的免赔额,之后才能享受 Medigap 保险。** 在您自掏腰包一定金额后,计划 K 和 L 将支付您 A 部分和 B 部分共付额的 100%。2025 年的自付费用最高限额为计划 K 7,220 美元,计划 L 3,610 美元。计划 E、H、I 和 J 于 2010 年 6 月 1 日停止销售。如果您在 1992 年 7 月 31 日至 2010 年 6 月 1 日期间购买了 Medigap,即使不再销售,您也可以保留它。您的福利与上表不同。此表不适用于马萨诸塞州、明尼苏达州和威斯康星州。这些州有自己的 Medigap 系统。
并购:“资本和会计框架的变化,例如 RBC 制度,简化了并购流程。标准化会计和资产负债估值透明度的提高使收购方能够更好地评估收购目标。随着越来越多的亚洲国家采用 RBC,并购活动预计将增加,因为保险公司寻求优化资本和资产状况,”他说。3.技术驱动的并购和 InsurTech 合作伙伴关系:“数字化转型是保险行业并购的偶然驱动力。保险公司正在收购或与 InsurTech 公司合作,以利用人工智能、机器学习和大数据来增强承保、索赔处理和客户参与度,”他说。
德勤集团(德勤日本)是一个统称,指的是德勤有限公司(德勤亚太有限公司和日本德勤网络的成员),以及与德勤有限公司有关联的公司,包括德勤有限公司、德勤咨询有限公司、德勤财务咨询有限公司、德勤税务有限公司、DT Legal Japan 和德勤企业解决方案有限公司。德勤集团是日本最大的专业服务集团之一。通过集团内的公司,德勤集团根据适用法律法规提供审计和鉴证、风险咨询、咨询、财务咨询、税务、法律和相关服务。德勤集团在日本约 30 个城市拥有 15,000 多名专业人员,为包括跨国企业和日本大型企业在内的众多客户提供服务。如需了解更多信息,请访问集团网站:www.deloitte.com/jp/en。
低收入和中等收入国家(LMIC)的政府越来越考虑引入国家健康保险计划(NHIS)作为实现普遍健康覆盖范围(UHC)目标的战略。文献已广泛记录了与实施LMIC中实施UHC政策相关的技术挑战,但对通过UHC立法所需的政治过程知之甚少。在本文中,我们记录了2018年围绕赞比亚NHI建立的政治经济学问题。我们改编了一个政治经济学框架,其中包含了与不同利益相关者的半结构化访谈以及1991年和2018年的政策,运营报告和立法机关的文件分析。我们的发现表明,在赞比亚建立NHIS的26年旅程涉及一系列政策对话,技术审查和利益相关者的参与。我们与主要利益相关者的采访表明,该法案最终是由于强烈的政治意愿和卫生部的主导地位而通过的。通过利益相关者压力和研究和精算研究的建议的选择之间的法律所需的权衡。另一个同样关键的因素是过去政策的高公共支持和遗产,例如删除已经造成质量差距和卫生系统不平等的用户费用。此外,关于UHC的全球思想和其他国家实施的倡议也为赞比亚的NHIS提供了支持。我们表明,政治领导和对通过改革的承诺至关重要。总的来说,这项研究强调了需要对齐的复杂政治经济学因素,以使政府能够在低收入环境中采用健康保险。我们还强调了全球健康领域的某些叙述如何塑造其他国家的政策。关键字:健康保险,政治经济学,卫生融资,政治,赞比亚
摘要目的——本文旨在报告阻碍或妨碍人工智能 (AI) 应用的障碍如何影响其在保险公司的使用。设计/方法/方法——通过书目研究,本文绘制了文献图以确定公司使用 AI 的障碍。此后,在一家保险公司进行具有描述性特征的定性单案例研究,以验证其是否已准备好采用 AI。还使用了基于信息技术咨询公司调查的二手数据,以提高研究的一致性。结果——该分析表明,对这类项目的投资会遇到组织、财务和社会障碍,例如不注重创新的文化、缺乏战略性 IT 协调、缺乏对潜力的了解甚至缺乏进行充分可行性分析的能力。根据案例和人工智能计划所呈现的障碍,被研究的公司正在使用人工智能进行自动化和执行,而不是利用其变革潜力成为整个组织的变革推动者。采用人工智能的大多数障碍是组织上的,而不是技术上的。研究局限性/含义——本研究的局限性在于它呈现的是单一案例研究,但这涉及当地文化问题,因为公司不愿意向外部研究人员提供内部信息。原创性/价值——本文的价值在于研究拉丁美洲的一个真实案例,提出了采用人工智能的障碍,其环境与欧洲和美国不同,并展示了一家可以自由选择本地或国际技术的公司。关键词人工智能、一致性、模型、适用性、保险论文类型研究论文
机器学习(ML)正在通过简化健康保险费的预测来重塑医疗保险,从而使保险公司可以为消费者提供更多个性化和高效的服务。本文介绍了一种基于回归的新型模型,旨在根据个人特征准确预测健康保险成本,从而弥合保险公司与保单持有人之间的差距。利用人工神经网络(ANN),该模型考虑了关键因素,包括年龄,性别,体重指数,受抚养人的数量,吸烟状况和地理位置,以更精确地预测高级成本。我们的方法证明了对传统方法的进步,在实验试验中实现了92.72%的预测准确性。这种高性能强调了该模型提供量身定制的高级估计的能力,从而通过提供公平和数据驱动的定价来提高客户满意度。这项研究进一步通过关键绩效指标来评估模型的功效,确认其稳健性和实用性适用于旨在采用ML进行个性化医疗保险的保险公司。拟议的模型有助于数字健康保险领域,为当今技术驱动的医疗保健景观中的保险公司和消费者提供了可扩展且数据丰富的方法。