高职汽车保险与理赔课程内容与教学方法改革——以辽宁交专保险实务专业为例

高职保险实务专业课程体系设置应该结合行业特点和需求,对保险实务专业"汽车保险与理赔"课程的教学内容和教学方法提出新的建设思路,通过构建合理的课程体系,顺应社会需求,改变传统教学方式,培养保险公司一线查勘定损岗位所需求的应用技能型人才。     

灌南政府采购2009年再取新突破

江苏省灌南县完善政府采购运作机制,以汽车购置、计算机、办公设备及用品等货物采购为重点,以汽车保险、加油、维修、电脑耗材、办公用纸等服务类定点采购为核心,以城市绿化、市政工程采购为突破,大步迈向服务三农、支农、扩大内需工程采购,采购面已延伸至乡镇、村级。     

基于机器学习算法的车险索赔概率与累积赔款预测

保险费率厘定的核心工作是对保险损失的预测。在保险损失预测中,广义线性模型是目前使用最为广泛的主流方法,而机器学习算法则提供了一种新的选择。本文将支持向量机、神经网络和集成学习等机器学习算法应用于汽车保险的损失预测,建立了索赔发生概率的预测模型和累积赔款的预测模型,并与传统广义线性模型中的logistic回归模型和伽马回归模型进行了比较。结果表明,机器学习算法的优点是不依赖于分布假设,在一定程度上可以提高保险损失预测的精度,缺陷是比较耗时,建模过程中的人为干预较多,对使用者提出了更高的要求,且输出结果的可解释性不及广义线性模型。机器学习算法与广义线性模型在保险损失预测中各有优缺点,具有互补性,在实际应用中,可以根据不同的场景选择不同的方法。     

浅析《汽车保险与理赔》课程教学改革

为提高教学质量,使学生更能适应用人单位的要求,针对《汽车保险与理赔》课程自身特点,通过分析课程的教学内容,提出多元化的教学方法与手段,展示教学任务。认为必须加强实践教学和计算机辅助教学,增强学生的动手能力,实现更好的教学目标。     

基于车联网大数据的车险费率因子分析

随着车辆网技术的不断成熟,车联网数据的应用价值日渐凸显。车联网大数据中包含着丰富的驾驶行为信息,这些信息对于改进传统的汽车保险定价模型具有重要的应用价值。如何从车联网大数据中提取出具有实际应用价值的信息,尚需进行大量细致的研究工作。本文基于车联网记录的速度-加速度数据,应用核密度估计和主成分分析,提取了一个驾驶行为因子,并在泊松分布假设下建立了索赔频率的广义可加模型。实证研究结果表明,本文提取的驾驶行为因子对被保险车辆的索赔频率具有十分显著的非线性影响,为汽车保险定价提供了一个新的费率因子,有助于进一步提高汽车保险定价结果的准确性和合理性。     

新能源汽车保险市场及专属保险产品研究

2021年,国内新能源汽车销售呈现爆发趋势,新能源汽车专属保险产品也在万众期待中落地。本文从新能源汽车产业及新能源车险发展的重要意义、新能源车险市场趋势与特点、新能源车险专属条款与基准保费表特点分析以及保险公司新能源车险发展建议四个方面,剖析在新能源汽车产业高速发展的浪潮中,保险行业及时推出新能源车险专属保险产品,充分适应了新能源汽车产业及消费者的特定需求。为适应新的商业模式与风险特征,建议保险公司有效参与到新能源汽车产业链当中,加强产业融合、实现跨界数据融合共创,持续提升风险管理与定价能力,同时加速推进新能源汽车产业相关保险产品服务创新,发挥保险资金作用,支持新能源汽车产业发展。     

发动机连杆弯曲变形责任刍议

一般说汽车由于受到正、侧面的严重碰撞，造成发动机破损后，才有可能引起连杆的弯曲变形，这种变形信损坏是碰撞造成的直接损失，属于保险现任，而连发动机外部都没有任何碰撞痕迹的事故车辆的连杆弯曲，绝大多数属于疲劳变形，不属于保险责任，这对保险人来说是不言而喻的。但是汽车倾翻后能否引起连杆的弯曲，这种变形是否属于保险责任，是汽车技术鉴定工作中专业技术性较强，具有代表性的新课题，值得保险人认真研究和探讨。我们通过这样一宗案例来分析这问题。     

人性化,国外车险最靓点

当汽车保险从1906年的英国诞生后,这种大众最为常见的保险品种发展到现在已经有一百多年的历史.随着时间的推移,社会的进步,汽车工业发达的国家,汽车保险所涉及的投保规则更是发生着翻天覆地的变化.