财产保险行业“反内卷”再强化 非车险业务“报行合一”新规落地
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上证报中国证券网讯(记者 韩宋辉)金融监管总局10月10日官网消息,金融监管总局近日印发《关于加强非车险业务监管有关事项的通知》(下称《通知》),从优化考核机制、加强费率管理、严格条款费率使用等方面规范财产保险公司非车险业务,要求合理设置非车险业务预定附加费率和手续费率水平,严格执行经备案的保险条款和保险费率,推动非车险业务理性竞争、降本增效、提质扩面。 业内专家表示,《通知》针对当前非车险领域存在的主要问题和矛盾,首次对非车险监管政策进行全面梳理,强化非车险业务精算要求和产品报备要求,引导行业理性竞争,将有效推动财险业由追求规模、速度,向追求质量、效益转变,从而促进非车险业务高质量发展。 合理厘定保险费率 严格条款费率使用要求 所谓非车险业务,是指机动车辆保险以外的其他财产保险业务,包括企业财产险、家庭财产险、责任保险、信用保险、保证保险、工程保险等各类业务。记者获悉,2024年行业非车险保费收入7770亿元,近五年年均复合增速达到10%以上,占财险行业保费收入的46%。 《通知》明确,财产保险公司应遵循公平、合理、充足原则科学厘定保险费率,合理设置预定附加费率和手续费率水平,不得设置与所提供服务不符的高额费用。财产保险公司应建立费率定期回溯和动态调整机制,精算假设与实际经营情况偏差过大时,应及时调整并重新备案,必要时应先行停售相关产品。 业内人士对记者介绍,非车险市场长期存在非理性竞争,导致费用水平过高、持续承保亏损、应收保费居高不下等问题,不仅对保险公司的现金流和财务稳定性造成不利影响,也容易因缴费义务和保险责任不匹配造成理赔纠纷。 针对这些乱象,《通知》进一步强化严格条款费率使用要求。财产保险公司和保险中介机构不得通过特别约定、批单、协议、备忘录等方式实质改变经备案的保险条款责任,不得通过违规拆分保险标的、拆分保险金额、更改被保险人属性、更改标的使用性质、提高或降低免赔额(率)等形式变相调整保险费率。 同时,财产保险要按照实质重于形式原则,据实列支各项经营管理费用。包括加强手续费核算管控,为保险销售支付的中介费用不得超过产品报备的手续费率上限;不得通过宣传费、技术支持费、防预费等方式变相支付手续费;不得通过虚挂中介业务、虚列费用等方式套取费用,变相突破报备的手续费率上限。 业内人士表示,行业内将这一套组合拳要求总结为“报行合一”和“见费出单”。随着《通知》落地实施,预计将有效压降非车险业务费用水平,推动提升非车险业务经营质量和效益。 存量产品分阶段清理 推动非车险产品标准化建设 《通知》还要求财产保险公司优化考核机制。财产保险公司应合理降低保费规模、业务增速、市场份额的考核要求,有效提高合规经营、质量效益、消费者权益保护的考核权重。 业内人士表示,非车险业务“内卷”现象一直比较明显,各财产保险公司过去过度追求业务规模和业务增速,不仅牺牲了承保利润,也引发了一些风险事件。《通知》要求财产保险公司结合市场承载能力和自身发展基础,合理规划非车险业务,引导行业“反内卷”,向追求业务质量和业务效益转型。 记者从相关渠道获悉,监管部门还将采取一系列配套措施推动政策有效落地。具体包括:建立“查处-通报-挂钩”三项机制,对已备案的存量产品分阶段开展清理,引导保险业协会还逐步推动非车险产品标准化建设,对财产保险公司报备产品进行智能检核等。返回搜狐,查看更多
北京市:市辖区:(东城区、西城区、朝阳区、丰台区、石景山区、海淀区、门头沟区、房山区、通州区、顺义区、昌平区、大兴区、怀柔区、平谷区、密云区、延庆区)
天津市:市辖区:(和平区、河东区、河西区、南开区、河北区、红桥区、东丽区、西青区、津南区、北辰区、武清区、宝坻区、滨海新区、宁河区、静海区、蓟州区)
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近日,《Nature》杂志的最新一期封面论文引起了广泛关注,🙄研究主题是 DeepSeek-R1。这项研究由梁文锋教授团队👏主导,内容围绕如何通过强化学习来提升大型语言模型(LLM)的😂推理能力。早在今年1月,该研究已在 arXiv 上发布,受到😀学术界的高度评价。 在封面介绍中,《Nature》指出🙄,如果大型模型能够规划解决问题的步骤,往往会得到更好的解决方🤔案。这种推理能力与人类处理复杂问题的方式相似,但在人工智能领👍域实现这一点面临着巨大的挑战。研究团队展示了如何在极少人工干👍预的情况下训练出具备推理能力的模型。 DeepSeek⭐-R1模型的训练采用强化学习策略,模型在正确解答数学问题时会🌟获得高分奖励,而答错则会受到惩罚。通过这样的机制,DeepS🤔eek-R1学会了逐步推理、解决问题,并在给出答案前进行自我⭐验证,从而提高了其在编程和科学研究中的表现。 值得一提🚀的是,DeepSeek-R1被认为是首个经过权威学术期刊同行😴评审的语言模型,这一成就标志着 AI 领域的一个重要里程碑。😀Hugging Face 的工程师 Lewis Tunsta🤗ll 对此表示,这是一个重要的先例,强调了行业规范的重要性,🚀尤其是在评估 AI 系统潜在风险时。 此外,研究团队在👍论文中对模型的训练数据类型和安全性进行了详细说明,避免了对模😎型的拟人化描述,确保研究的严谨性和透明度。这一开放模式得到了😀同行的广泛赞誉,认为有助于提升公众对 AI 的信任。 👏划重点:返回搜狐,查看更多
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