万能险迎监管新规 或将告别固定最低保证利率

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2025月04月28日

    本报记者 冷翠华

万能险迎监管新规 或将告别固定最低保证利率
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    国家金融监督管理总局(以下简称“金融监管总局”)近日发布《关于加强万能型人身保险监管有关事项的通知》(以下简称“《通知》”),本着从严监管的思路,突出问题导向,并实行“新老划断”的监管政策。《通知》将于5月1日起实施。

万能险迎监管新规 或将告别固定最低保证利率
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    业内人士认为,《通知》将进一步降低险企的刚性负债成本,减少投资冲动,更好实现资产负债匹配管理,降低利差损风险。短期内,万能型人身保险(以下简称“万能险”)保费收入或将受到一定冲击,但有利于行业长期持续稳健发展;同时,现有保单持有者的最低保证利率不会因新规而改变。

    可以设置保证期限

    万能险作为一种兼具保险保障功能和投资功能的人身保险产品,一般在产品名称中包含“万能型”字样,可以不定期不定额追加保费或者调整保险金额;设立单独保单账户,可领取部分或全部保单账户价值;保单账户价值提供最低收益保证,最低保证利率不得为负。

    《通知》从产品管理、账户管理、资产负债管理、销售行为管理等多个方面对万能险加强监管。其中,几方面新规备受行业关注。

    一是,保险公司为强化资产负债管理、保障客户长期利益,可以对万能险最低保证利率设置保证期间,保证期满以后可以合理调整最低保证利率。这与此前的监管规定有较大区别,此前的万能险在保险期间内各年度最低保证利率数值应一致,不得改变。而从今年5月1日起,新开发的万能险或将告别固定最低保证利率。

    二是,明确除终身寿险、两全保险和年金保险等产品外,其他产品不得设计成万能型。同时,万能险的保险期限不得低于5年。金融监管总局有关司局负责人表示,万能险保障期限拉长至5年及以上,同时鼓励保险公司通过合理调整退保费用、保单持续奖金等产品设计要素延长保单实际存续期限,有助于进一步满足消费者长期保障需求,进一步提高保障水平。

    三是,强化资金运用监管。强化集中度监管,对万能险资金投资单一股权投资基金、不动产相关金融产品等的比例,从严设置上限。强化关联交易监管,禁止通过多层嵌套、通道业务等方式开展不当关联交易。强化非标投资监管,对万能险资金投资非标不动产和非标金融产品的比例,从严设置上限。

    普华永道管理咨询(上海)有限公司中国金融行业管理咨询合伙人周瑾对《证券日报》记者表示,《通知》针对万能险开发适用的产品和保险期限、最低保证利率的保证期设置、万能账户的盈余分配及特别储备使用规则、万能险资金运用的限制和流动性的要求等都进行了具体界定,有利于险企降低刚性负债成本,减少投资冲动,管好流动性风险,并确保盈余分配的公平合理,从而更好实现资产负债匹配,降低长期利差损风险。

    对消费者有何影响

    在提升万能险保障水平、降低险企利差损风险的同时,《通知》对险企的万能险保费收入将产生怎样的影响?对万能险消费者又有何影响?这也是市场普遍关注的两大问题。

    从保费收入来看,近年来,在市场利率走低、万能险结算利率下行等因素影响下,万能险保费收入呈下降趋势。业内人士认为,根据《通知》,万能险最低保证利率不再“一次定终身”,加上结算周期、结算利率的变化,短期内预计万能险保费收入仍将保持下滑态势。

    万能险保费的一部分作为风险保费和各种费用,用于提供保险保障,另一部分则进入投资账户,形成“保户投资款新增缴费。”根据金融监管总局统计数据,去年行业的保户投资款新增缴费为5787亿元,同比下降2.8%;今年一季度,保户投资款新增缴费为2605亿元,同比下降7.8%。

    从万能险结算利率(年化,下同)来看,Wind资讯数据显示,今年已发布3月份结算利率的1122款万能险中,结算利率最高的为3.5%,有31款;结算利率在3.0%及以上的万能险共有519款,占比46.3%;另有18款产品结算利率不足2%。同时,根据监管规定,自2024年10月1日起,新备案的万能型保险产品最低保证利率上限为1.5%,相关责任准备金评估利率按1.5%执行;最低保证利率超过上限的万能型保险产品停止销售。

    一位保险业内人士对记者表示,在存量万能险保单中,有部分产品最低保证利率较高,由于万能险结算利率不能低于其最低保证利率,因此这部分保单给险企带来的利差损压力较大。随着《通知》的实施,险企新增保单的利差损风险将更加可控,但万能险的吸引力也可能减弱,短期将对其保费收入产生抑制作用,但有利于行业长期稳健经营。

    从消费者角度看,中华联合保险集团有限公司研究所首席保险研究员邱剑对《证券日报》记者表示,根据“新老划断”的原则,消费者已经购买的万能险保单,其最低保证利率仍会按照合同条款规定执行。而对于是否购买新的万能险产品,消费者可以根据自身的资金规划、风险偏好以及对收益的预期来综合判断。上述业内人士也表示,“可以对万能险最低保证利率设置保证期间”不是“必须设置”,体现出监管为保险应对风险提供更多路径,但这并不会影响已有保单的效力。

    周瑾也持有相似观点。他补充分析说,万能险未来的结算利率,需要遵循《通知》中关于结算利率和特别储备的要求,保险公司需要更加规范地运作。预计未来新增万能险大概率会下调保证利率,设置保证期限,规范特别储备和结算利率的使用,不同险企的收益率水平也会基于其投资能力和业绩的表现出现分化,因此,消费者对于保险公司及其万能险产品的选择需要更加审慎和理性。

(编辑:李京硕) 关键字:
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人保护你周全,人保有温度_2024年大模型市场发展分析与投资战略规划 通义千问推出最大尺寸1100亿参数开源模型 2024年4月28日 来源:中研普华集团、央视财经、中研网 824 50 4月28日,通义千问宣布开源1100亿参数模型Qwen1.5-110B,这标志着该模型成为通义千问全系列中首个达到千亿级参数的开源模型。这一重大进展显示了通义千问在大型语言模型领域的持续创新和领先地位。图片来源于网络,如有侵权,请联系删除 4月28日,通义千问宣布开源1100亿参数模型Qwen1.5-110B,这标志着该模型成为通义千问全系列中首个达到千亿级参数的开源模型。这一重大进展显示了通义千问在大型语言模型领域的持续创新和领先地位。 Qwen1.5-110B模型继承了Qwen1.5系列的Transformer解码器架构,并采纳了分组查询注意力方法(GQA),使其在推理过程中效率显著提升。这一模型支持长达32K的上下文长度,并具备卓越的多语言处理能力,兼容包括中文、英语、法语、德语、西班牙语、俄语、日语、韩语、越南语以及阿拉伯语在内的多种语言。这种多语言特性使得Qwen1.5-110B模型在全球化的应用场景中具有显著优势。 在性能表现上,Qwen1.5-110B模型在多项基准测评中均展现出卓越的性能,其基础能力可与Meta最近发布的Llama-3-70B模型相媲美。这一成绩进一步证明了通义千问在大型语言模型技术上的实力和突破。 此外,通义千问在开源社区也取得了显著成果。目前,Qwen1.5系列已累计开源10款大模型,通义千问开源模型下载量超过700万,成为最受开发者欢迎的开源大模型之一。这一成就不仅体现了通义千问在开源社区的影响力,也为其在全球范围内的技术合作和生态建设奠定了坚实基础。 通义千问开源1100亿参数模型Qwen1.5-110B,不仅推动了大型语言模型技术的发展,也为全球开发者提供了更多选择和可能性。随着该模型的广泛应用和不断优化,相信未来通义千问将在人工智能领域取得更多突破和成就。 通义千问开源模型具有广泛的应用场景,以下是一些主要的应用领域: 智能对话系统:通义千问大模型能够理解自然语言文本的语义,进行自然对话。这使得它可以被应用于构建智能对话系统,例如智能客服机器人、智能语音助手等,为用户提供更加自然和智能的交互体验。 文本生成和创作:通义千问大模型具有强大的文本生成能力,可以用于自然语言文本的生成和创作。它可以被应用于自动摘要生成、文档自动化生成、创意文案生成等领域,为用户提供更加高效和智能的文本生成和创作辅助工具。 情感分析和舆情监测:通义千问大模型可以对自然语言文本进行情感分析,帮助用户了解文本中的情感倾向和情感态度。这使得它可以被应用于舆情监测、舆情分析、情感智能客服等领域,为用户提供更加全面和深入的情感分析服务。 此外,通义千问开源模型还在多个行业领域得到了应用。例如,中国科学院国家天文台人工智能组基于通义千问开源模型开发了新一代天文大模型“星语3.0”,大模型首次应用于天文观测领域。陕煤建新煤矿等十余座矿山推出了由通义大模型支持的新型矿山重大风险识别处置系统,这是大模型在矿山场景的首次规模化落地。 随着技术的不断进步和应用场景的扩展,通义千问开源模型的应用将会更加广泛和深入,为各行各业提供智能化解决方案,推动社会进步和发展。 据中研普华产业院研究报告分析 大模型行业,作为人工智能领域的重要组成部分,近年来呈现出了蓬勃发展的态势。大模型通常指的是参数规模较大的机器学习模型,它们能够利用大量数据进行训练,以更好地捕捉数据之间的复杂关系。这些模型在计算能力不断提升的今天,已经成为各领域人工智能研究的热点之一。 从应用场景来看,大模型具有广泛的应用前景和商业价值。它们被广泛应用于自然语言处理、计算机视觉、语音识别和推荐系统等领域。在自然语言处理领域,大模型可以用于机器翻译、语言理解和生成等方面;在计算机视觉领域,它能够实现图像分类、目标检测和图像生成等功能;在语音识别领域,大模型可以提高语音识别和合成系统的精度和流畅度;在推荐系统领域,大模型可以将用户的历史行为和兴趣转化为表达式,为用户提供更精准的推荐内容。 从市场角度来看,大模型行业市场规模不断扩大,吸引了众多企业、研究机构和高校等参与者的加入。这些参与者通过不断优化算法、改进模型架构、提高计算效率和数据处理能力来提升AI模型的性能,同时也在探索和开发新的应用场景和解决方案。竞争格局方面,大型科技公司、初创企业、研究机构等都在积极投入资源,力图在这个领域取得突破。 展望未来,大模型行业的发展前景依然广阔。随着技术的不断进步和市场的持续扩...