保险资管机构纷纷亮出一季度“成绩单”:3家头部机构合计实现净利润13.94亿元

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2024月06月15日

  中国保险协会数据显示,截至6月13日,已有泰康资产、国寿资产、人保资产、中再资产4家保险资管机构披露一季度信息披露报告。除中再资产外,其余3家保险资管机构均已披露一季度经营数据。一季度,泰康资产、国寿资产、人保资产3家保险资管机构合计实现营收31.11亿元、净利润13.94亿元。

保险资管机构纷纷亮出一季度“成绩单”:3家头部机构合计实现净利润13.94亿元
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  受访专家表示,保险资管机构的头部格局保持稳定,保险资管产品投资运作总体审慎稳健。总体来看,保险资管公司的盈利模式会因为保险负债的不同呈现差异性。未来,保险资管机构要打造核心能力,践行能力驱动战略,提升第三方业务,加强市场竞争力。

  3家保险资管机构资产合计近400亿元

  数据显示,一季度,3家保险资管机构合计资产399.61亿元,负债97.79亿元,实现营业收入31.11亿元,净利润13.94亿元。

  披露一季度经营数据的3家保险资管机构中,人保资产无可比数据。在可比数据口径下,国寿资产和泰康资产的营业收入同比均有所上升,净利润同比增速有所分化。

  对外经济贸易大学保险学院院长谢远涛对《证券日报》表示,保险资管机构的头部格局仍保持稳定,保险资管产品投资运作总体审慎稳健。保险资管公司的业绩表现较为分化是因为保险系资管公司与保险业相伴相生,盈利模式会因为保险负债的不同呈现差异性。总体上看,保险资管机构的盈利效率还是较高的。

  需要打造穿越周期的投资与服务能力

  在目前投资环境多变、市场波动加剧的环境下,保险资管机构在经营过程中既面临挑战也面临机遇。

  人保资产一季度信息披露报告表示,今年一季度市场波动较大,公司高度关注投资组合的市场风险暴露,不断加强持仓券种的投资研究,优化大类资产配置,持续做好风险预算和风险指标日常监测预警,定期展开风险评估和压力测试,严格落实权益类投资止损机制,有效控制组合回撤。

  谈及目前保险资管机构面临的挑战与机遇,普华永道中国金融行业管理咨询合伙人周瑾对《证券日报》记者分析称,从资产端来看,利率中枢下行、权益市场波动加剧、优质资产较为稀缺等因素,都使得保险资管机构在达成投资收益目标和发行资管产品等方面面临着巨大挑战。从资金端看,保险资管机构面临着险企传导的刚性资金成本压力、市场波动导致的收益率波动,以及市场化的第三方募资难度加大等困难。因此,保险资管机构需要打造穿越周期的投资与服务能力,在投资研究、资产配置、风控合规、投后管理以及客户服务等方面提质增效,才能具备竞争优势。

  保险资管机构目前普遍以承接关联保险公司的资产管理业务为主,但在多类型资管机构同市场竞争的背景下,发展第三方业务越来越成为保险资管机构的共识。

  周瑾认为,对于保险资管机构而言,集团内部的委托业务更多定位是基本盘,但未来发展的机遇应该凭借市场化的能力去竞争第三方业务。第三方业务的发展,主要取决于保险资管机构的品牌、资质、团队、业绩和服务等因素,背后对应的是一系列核心能力。因此要做大第三方业务,必须打造核心竞争能力,践行能力驱动的战略。

  谢远涛表示,保险资管公司除了受托保险集团内部的资产外,还应积极开拓第三方资产管理业务。在大资管时代,做大、做优第三方业务是保险资管机构进一步发展壮大的必经之路。

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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。 ...