人身保险产品“负面清单”扩容103条“红线”禁踩

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2025月04月11日

  记者从业内了解到,国家金融监督管理总局人身保险监管司近日向人身险公司下发《人身保险产品“负面清单”(2025版)》(以下简称“2025年版‘负面清单’”)。这是监管机构连续第五年印发年度人身保险产品“负面清单”。

人身保险产品“负面清单”扩容103条“红线”禁踩
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  “负面清单”围绕人身险产品的产品条款表述、产品责任设计、产品费率厘定及精算假设,以及产品报送管理四方面展开。从“负面清单”总条目来看,自2021年版的73条增加至2025年版的103条,仅个别年份对原有清单的个别条款进行删减或调整。

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  与2024年版相比,2025年版“负面清单”未进行整条清单内容删除,新增9条“负面清单”重点体现在产品费率厘定及精算假设方面,强化了监管强调“报行合一”、规范产品设计等监管要求。

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  强调“报行合一”

  从2025版“负面清单”新增内容来看,产品费率厘定及精算假设板块是重点之一,其中多项涉及费用问题。

  例如,2025版“负面清单”明确下列禁止行为,“交费期间10年及10年以上的长期险,预定附加费用率集中在首年或前两年,与实际情况相悖”“备案材料中未列示总预定附加费用和总可用费用水平”。

  中央财经大学中国精算科技实验室主任陈辉对《证券日报》记者表示,“报行合一”要落实到产品设计中,特别是费用率要与实际情况相符。近两年,监管部门反复强调“报行合一”,即:保险公司在向监管部门报送产品审批或备案材料中所使用的产品定价假设,必须与实际经营过程中的行为保持一致。

  在“报行合一”实施背景下,部分保险公司为了抢夺渠道业务,调高了备案产品的手续费,这也在2025版“负面清单”中有所体现。例如,“银保渠道部分保险期间和缴别下,佣金手续费比例较高,产品设计审慎性不足。”

  同时,2025版“负面清单”对2024版的部分内容进行了补充完善。其中,2024版将“保险产品备案费用假设与实际费用不一致,费用描述不清晰、费用水平设定不合理。”列入负面清单,2025版在此基础上又新增了“利润测试费用、销售费用、总可用费用高于定价费用,各种费用缺乏内在逻辑一致性。”

  这也就意味着,保险公司不仅要做到“报行合一”,且监管对险企备案产品提出了更高要求,产品设计必须科学审慎。

  此外,对保险销售渠道同时报送“个人代理、互联网代理、银邮代理、经纪代理”中的多个,也被认定为不符合“报行合一”相关要求,被列入了2025版“负面清单”。

  防止产品开发“换汤不换药”

  梳理2025版“负面清单”,在产品责任设计和产品报送方面,较2024年版新增较多内容。

  其中,在产品责任和设计方面,2025版“负面清单”新增:“年金保险、两全保险比照增额终身寿险的增额形式设计。”“万能保险追加保费条款描述不清晰,欠缺管理机制,产品设计的审慎性不足。”

  对此,陈辉表示,2021年以来,增额终身寿险成为寿险市场主流产品,但也暴露出不少问题,特别是随着市场环境的变化,险企面临较大的利差损风险。将“年金保险、两全保险比照增额终身寿险的增额形式设计”列入“负面清单”,是为了防止个别险企套用增额终身寿险的逻辑来设计其他保险产品,导致产品换汤不换药,避免销售误导。

  同时,陈辉表示,万能保险可以追加保费是消费者的一项权利。近年来,随着市场利率的下调,消费者在选择行权时,部分保险公司不予行权,侵犯了消费者的权利。如果保险产品在设计时追加保费条款描述不清晰,也易引发纠纷。上述万能险“负面清单”便是为了防止这种风险。

  业内人士认为,“负面清单”既是已发现问题的总结,也是对今后工作的警示,保险公司应从多方面把好产品设计关、销售关,规范运营,力求长期稳健运营。

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人保财险政银保 ,人保车险_国产大模型应用场景不断拓展 中国医疗人工智能行业发展现状分析

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国产大模型应用场景不断拓展 中国医疗人工智能行业发展现状分析 2024年5月13日 来源:人民日报 科技日报 中研普华报告 705 41 据不完全统计,国产大模型数量目前已超过200个,覆盖多个行业领域,应用场景不断拓展。将大模型应用到具体的医疗场景,以大模型驱动行业持续进步,已成为医疗行业智慧化升级的重要课题。目前,在国内相关政策的支持下,越来越多医疗机构和科技企业参与其中。图片来源于网络,如有侵权,请联系删除 国产大模型应用场景不断拓展图片来源于网络,如有侵权,请联系删除 据不完全统计,国产大模型数量目前已超过200个,覆盖多个行业领域,应用场景不断拓展。 当前,我国大模型进入发展加速期,在自然语言处理、机器视觉和多模态等各技术分支上均在同步跟进、快速发展。在产学研各方共同推动下,我国已建立起涵盖理论方法和软硬件技术的体系化研发能力,涌现出一批具有行业影响力的大模型应用,形成了紧跟世界前沿的大模型技术群。 我国大模型产业化应用有两种主要的发展路径:一是打造跨行业通用化人工智能能力平台,即通用大模型,其应用正在从办公、生活向医疗、工业、教育等领域加速渗透;一批则是针对生物制药、遥感、气象等垂直领域的行业大模型,发挥其领域纵深优势,提供针对特定业务场景的高质量专业化解决方案。 今年政府工作报告提出,着眼推进分级诊疗,引导优质医疗资源下沉基层。基于云计算、人工智能、物联网等技术的智慧医疗新场景,或成为优化医疗资源配置、提升医疗服务质量的关键推手。 将大模型应用到具体的医疗场景,以大模型驱动行业持续进步,已成为医疗行业智慧化升级的重要课题。目前,在国内相关政策的支持下,越来越多医疗机构和科技企业参与其中。在国内,一些大模型已广泛应用于医疗实践、行政管理和患者教育等领域,以减轻医生负担,惠及更多患者。智慧医疗新场景正在提升居民整体就诊体验,缓解看病难、医疗资源配置不均等问题。 中国医疗人工智能行业发展现状分析 近年来,人工智能技术与医疗健康领域的融合不断加深,随着人工智能领域,语音交互、计算机视觉和认知计算等技术的逐渐成熟,人工智能的应用场景越发丰富,人工智能技术也逐渐成为影响医疗行业发展,提升医疗服务水平的重要因素。 人工智能对于医疗健康领域中的应用已经非常广泛,从应用场景来看主要分成了语音识别、医学影像、药物挖掘、营养学、生物技术、急救室管理、医院管理、健康管理、精神健康、可穿戴设备、风险管理和病理学共12个领域。 医疗人工智能是人工智能技术在医疗领域的运用与发展,其应用主要表现在智能诊疗、智能影像识别、智能健康管理、智能药物研发和医疗机器人等方面。 据中研产业研究院分析: 在国家政策层面推动行业发展的前提下,越来越多的医疗AI初创企业开始涌现。目前这些医疗人工智能初创企业业务主要分布在辅助诊断、药物研发、健康管理、医院管理、手术替代等领域。其中,有61%的医疗人工智能初创企业业务主要布局在辅助诊断领域,而具体业务又多以影像学智能辅助诊断系统、语音识别为主,这主要和人工智能领域图像识别与语音识别技术较为成熟有关;布局医院管理领域的初创企业占比为15%;排在第三位的应用领域为健康管理,占比为14%。 人工智能与医疗的结合方式较多,就医流程方面包括诊前、诊中、诊后;适用对象方面包括医院、医生、患者、药企、检验机构等;从赋能医疗行业的角度分析,包括降低医疗成本,提高诊断效率等多种模式。我国医疗人工智能企业聚焦的应用场景集中在虚拟助理、病历与文献分析、医疗影像辅助诊断、药物研发、基因测序等领域。 医疗AI的应用领域日益广泛,包括药物发现、医学影像、临床决策支持系统(CDSS)等。随着技术的迭代和发展,医疗AI在治疗、诊断和健康管理等方面的应用越来越深入。智能导诊与问诊系统也通过自然语言处理和语音识别技术,为患者提供了更加便捷、准确的服务,有效减轻了医疗资源的压力。此外,人工智能还在药物研发、患者管理等方面发挥了重要作用,推动了医疗行业的智能化升级。 新时代下,人工智能对于医疗健康行业不再是锦上添花的尝试,而是成为行业蓬勃发展的新质生产力。 本报告对国内外医疗人工智能行业的发展状况进行了深入透彻地分析,对我国行业市场情况、技术现状、供需形势作了详尽研究,重点分析了国内外重点企业、行业发展趋势以及行业投资情况,报告还对医疗人工智能下游行业的发展进行了探讨,是医疗人工智能及相关企业、投资部门、研究机构准确了解目前中国市场发展动态,把握医疗人工智能行业发展方向,为企业经营决策提供重要参考的依据。 想要了解更多医疗人工智能行业详情分析,可以点击查看中研普华研究报告。 ...