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超六成消费者每年花8000元购买保险 这类群体更爱购买储蓄险

发布日期:2024-04-24 20:17    点击次数:134

  2023年保险业迎来复苏浪潮,重大疾病险是最热门产品,未来计划新签率前三的产品为惠民保、商业养老险和家庭财产险。4月23日,清华五道口金融学院中国保险与养老金研究中心发布的《2023年中国互联网保险消费者洞察报告》(以下简称《报告》)提到。

  《报告》预计,保险消费将进一步复苏,超六成消费者年保费预算在8000元以上。未来线上各渠道会有明显的增长,线上渠道或将反超线下渠道。

  原中国保险监督管理委员会副主席周延礼表示,面对未来保险行业的新局和新机,互联网保险应站在潮头,加大产品和服务创新,积极探索大模型等新技术的创新应用。

  储蓄与养老产品受欢迎

  受利率下行的影响,保险长期锁息的确定性保障优势彰显,成为消费者财富管理的压舱石,未来储蓄型保险备受青睐。

  《报告》显示在2023年新签保险产品中,储蓄型保险排名第六;在计划购险中,储蓄型保险排名上升至第四,有较大增长空间。当前“三高”人群是储蓄型保险的购买主力,未来将向小康收入、低线城市的年轻人群拓展。而收益稳健,是消费者在购买储蓄型保险时最看重的因素。

  报告数据显示,2023年半数消费者家庭年保费支出在8000元以上,各收入群体在“高保费”上的占比相交2022年均有所增加。未来,保险消费将进一步复苏,超六成消费者保费预算在8000元以上,收入越高,保费预算越高,其中超四成的高收入人群未来1年的家庭保费预算在20000元以上。

  “在本次调查中,有超六成消费者未来一年家庭年保费预算在8000元以上,较过去一年预算更高。购险人群也逐渐向小康收入和三线城市人群拓展,下沉市场潜力巨大”,清华大学金融科技研究院副院长魏晨阳表示,随着投资者信心恢复,居民预防性储蓄或将逐步释放,避险类资产如人身险有望持续回暖,作为长期财富管理手段的储蓄属性保险,亦有较大增长空间。

  老龄化加剧令社会保障体系承压,消费者的养老焦虑带动了商业养老险和长期护理险的购买热情。

  《报告》显示,商业养老险在未来计划购买的险种中,排名第二。当前商业养老险购买的主力军,仍为高收入的中年人群;但在未来1-2 年内,20-30岁的年轻人计划购买商业养老保险的比例最高,养老焦虑开始呈年轻化趋势。

  中老年人的护理需求增长明显,当前高收入的中老年人群更偏好长期护理保险,未来预计更多三线及以下的中高收入群体会选择购买。保险行业应加快探索“适老化”产品服务的创新,丰富针对老年人群的产品供给,提高老年人的保障广度和深度。

  不过,我国养老保险供给仍显不足。清华五道口保险中心原研究负责人朱俊生表示,行业要积极拓展老年保险市场,提供包括养老、健康在内的全面保障和服务。首先,充分发挥保险业长期确定性保障、分散长寿风险等优势,提升长期养老资金的投资收益率,积极参与养老金融市场;其次,全面拓展老年带病体医疗险,为老年人群体提供保障;第三,推动产品与服务结合,促进构建“医、药、险”融合的养老服务体系,推动“健康险+健康管理”;第四,秉持全生命周期理念应对人口老龄化。

  大模型赋能保险业

  2023年,以ChatGPT为代表的生成式大模型突破性的发展为AI技术的落地提供了广阔的想象空间。保险业作为数据密集的行业,天生就有AI智能化的潜质,因此大模型如何对保险业赋能格外令人关注。

  《报告》调研发现,在消费者购险最看重的因素中,46%的受访者选择了“保司/平台有实力”和“理赔简单,赔付时间短”。“担心理赔困难或被拒”(50%)和“保险条款看不懂”(39%),是消费者近两年最核心的困扰。显然,理赔环节对于互联网保险消费者的购险决策非常重要,而智能化理赔正在缓解这一困扰。

  周延礼认为,保险业应积极探索大模型等新技术的创新应用,加速推进保险业数字化和智能化发展。“理赔是消费者最为关注的环节,要积极应用保险科技为消费者带来更优质、更便捷的线上化理赔体验。”

  在元保集团创始人兼CEO方锐看来,2024年,AI大模型将在中国保险行业加速落地实践。未来,“人工+大模型服务”的模式,将有望改变保险难懂、难投、难赔的印象,提升大众对保险的接受度,进而提升保险的普及度。

  “从长期来看,我们一直想通过大模型打造一个直接对客的机器人。”阳光保险集团人工智能首席科学家杜新凯透露,基于大模型的机器人具备直接对客的能力后,有可能新的销售渠道就会出现。

  不过,杜新凯同时认为,对大模型技术既要积极拥抱,也不能盲目乐观,不要觉得大模型是万能的。

  他表示,在保险场景上应用大模型,数据基础工作做得扎不扎实、能否从客户拿到反馈形成反馈机制、投产品的逻辑等都需要想清楚。“现在有一种说法是,大模型的应用,在外围投入和大模型本身上的投入是3:1的关系,但是可能很多人只关注了1,但是没有关注外围的3,这可能是保险行业在应用大模型的时候需要格外注意的。”