保险公司不赚钱案例

保险公司一直亏损老板不着急吗?

着急。任何公司都是以盈利为目的,保险公司也是一样,以盈利为目的,所以一直不盈利,一直亏损,老板和股东肯定会着急。如果一直亏损,老板看起来不着急,可能是老板有所规划,现在的亏损在可以承受范围内,可以为以后的盈利赢得更好的机会。

保险公司不赚钱案例

着急。任何公司都是以盈利为目的,保险公司也是一样,以盈利为目的,所以一直不盈利,一直亏损,老板和股东肯定会着急。如果一直亏损,老板看起来不着急,可能是老板有所规划,现在的亏损在可以承受范围内,可以为以后的盈利赢得更好的机会。

保险公司一直亏损老板不着急吗?

着急。任何公司都是以盈利为目的,保险公司也是一样,以盈利为目的,所以一直不盈利,一直亏损,老板和股东肯定会着急。如果一直亏损,老板看起来不着急,可能是老板有所规划,现在的亏损在可以承受范围内,可以为以后的盈利赢得更好的机会。

保险公司是不是靠拒赔赚钱的? 保险公司不赚钱案例

保险公司的赚钱能力,在商界属于什么水平?

我的回答是:王者,100星往上的那种。

随意感受下:

中国平安2020年第一季度利润260.63亿。

平均每天赚2.9亿,相当于一天就能赚一家科创板公司一年的利润;

2019年友邦保险营运溢利57.41亿美元,总资产达到2万亿,相当于马尔代夫一年的GDP;

新华保险2018年投资收益315.86亿;

中国人寿资管规模24万亿,直逼工行;

说到这,估计很多人不屑“那可不,保险这也不赔那也不赔,当然赚。”

边说边露出良家女子路过**的表情:

你再富也没用,因为你的钱不干净!

但如果认为保险公司是靠各种拒赔赚钱的,

就太滑稽了,

好比流浪汉担心马云惦记他的碗,好比担心沙特王子要抽你车里的油卖钱。

再好比早晨去买煎饼果子,你质疑摊主阿姨偷工减料,

那阿姨大概会说:

“小伙子,我月入3万,不会少你一个鸡蛋的。”

为什么这么讲,来看今天的文章:

其实即便不知道保险公司是怎么赚钱的,我们光靠逻辑,也能想明白:

反正不是光靠“不赔”来赚钱。

拿某安说,一天赚3亿,就算拒赔一个客户能抠出50万理赔金,这也得600个客户,

一年下来要得罪20多万客户,这口碑够败几年的?

能让某安成为世界500强?

再说中国人寿、平安、太保、新华保险,光这4大公司2019年总收益就有4636亿元,

这得拒赔将近100万个客户,要真是这样,**会不下场?

而且看各家保险公司的理**,都在97%以上,高的甚至达到99.4%。

明显没有那么多拒赔的情况。

既然如果保险公司不靠拒赔赚钱,

那究竟是怎么赚钱的?

这还要从保险的形态说起。

买保险收的保费,是一笔小钱;而出险后赔的保额,却是一笔大钱。

保费到底收多少,很重要。

太贵,没人买;太便宜,亏本。

这是一个复杂的定价过程,需要的是精密计算。而不是掐指一算。

举一个极简的例子,假如保险公司知道:

我国国民患癌的概率是6%,

也就是10000个人里有600个会患癌症;

如果600位患者每人赔1万,一共就要赔600万;

总共1万个人投保,那每个人投保至少就要交600块保费。

那我们怎么才能知道我国国民的患病的概率呢?

这就要用到“大数定理”。

通俗地讲,“大数定理”就是:

当试验的次数足够多时,随机事件发生的频率就会无限接近真实概率。

听不懂没关系,说一个案例:

最有名、最好理解的例子,就是卡尔·皮尔森在1893年做的**实验。

卡尔老师投了24000次**,最后12012次正面向上,正面向上几率为50.05%。

这个结果,极度接近理论上**正面向上的概率——50%。

也有人编写程序,模拟掷**试验,统计“1”面向上的概率:

模拟200次:

2000次:

20万次:

实验的次数越多,可以明显看到“1”向上的概率最后越来越接近0.166667,也就是六分之一。

用这种方法,能统计出一个事件发生的概率。

小到**正面向上的概率,

大到我国国民健康状况、平均寿命、患各种疾病的概率,等等。

方法有了,但是谁来统计呢?

这样的大事,不是一般人能做的。

不过还真有人做到了,

那就是银***。

银***巨量统计我国公民的健康状况,**通过推演计算,

先后发布了很多版《重大疾病经验发生率表》。

里面的内容,包含不同年龄段、不同性别的公民,罹患各类疾病的概率。

这张表,就是保险公司定价的基础。

现在,我们已经知道了一款保险产品定价、设计的过程,

那每卖一个产品,会给保险公司带来什么收益,或者损失呢?

还是拿前面说的那款“每人600块保费,生病赔付1万”的极简重疾险来说,

如果10000个投保人里,最后只有580个人得了癌症,少赔了20个人,这就是20万。

这部分确实能赚一点钱。

这个钱叫死差益,也就是大家说的“靠不赔赚的钱”。

但如果10000个人有630个人得了癌症,多赔了30个,

那就叫死差损。

死差,就是预定死亡(患病)率,和实际死亡(患病)率之间的差值。

赔多赔少,不是人为能**的。

靠“死差益”这种方式赚钱,其实有一个更典型的例子——**。

国内常见的双色球,理论上中奖概率是1772万分之一。

每期卖**能收3亿多元,保守估计有3000多万人参与;

一年下来,150多期,就是400多亿。

但中大奖的却是少数中的少数。

收到的钱多,中奖的钱少,这中间的差值,就是赚到的钱。

那保险公司也是靠这个路子赚钱的吗?

我们再往下看。

除了“死差”,其实保险公司还有另外两“差”:费差和利差。

费差:实际费用和预计费用的差值;

比如**人员的佣金、各分支公司办公场地的租金、内勤员工的薪资、广告代言费用,在**产品的每个环节,都要花钱。

如果实际花的钱比预计少,就是“费差益”,反之叫“费差损”。

利差:实际投资收益和预计收益的差值。

保险公司收完保费之后,可以把这笔钱拿去投资。

投资获得收益之后,扣掉“预定利率”的部分,就是保险公司的利润了。

这“三差”的盈利大头,其实是利差。

国内保险公司的利差,属于内部指标,不需要完全披露。

不过中国人寿在2013年的开放日里,公开过“利差”的占比。

可以看到2004年-2012年间,中国人寿的利差在三差中占比高达76%-114%。

(资料来源:格隆汇)

像08年和12年,利差甚至超过了100%,也就是说“死差”和“费差”部分是亏损的,

“靠不赔赚钱”就更无从谈起了。

因为保险收取保费后,赔付会在一个比较长的时间尺度里,渐进地发生,所以收到的保费会形成一个可观的资金池。

这笔钱,就是保险公司用来投资的资本。

可是保险公司是如何通过利差赚钱的呢?

这个过程,我们通过一个例子来理解。

假设我阿肆保险公司开发了一款婚恋保险,专门给英年早婚的成年人提供保障:

一旦结婚,就赔婚宴彩礼钱。

按办婚宴平均花费20万,彩礼聘礼等等30万算,

不含买房买车,总共要50万左右。

根据《民政事业发展统计公报》,2019年我国结婚率是6.6%。

也就是说,每年1000个适龄青年里有66个会结婚。

如果有10万名男女青年,愿意投保这款保险,

他们35岁前不幸结婚,将会一次性获赔50万,拿去补偿结婚导致的收入损失。

保守估计10万人里有6600个会结婚,

每人赔50万,那总共就要赔33亿(结婚确实劳民伤财),

那么,就需要每个人投保的时候交33000元保费。

同时,我会拥有一个33亿的资金池。

这笔钱,会逐步被用于赔付。直到赔光之前,都是我的投资周期。

假设是10年时间,赔完全部6600个人。

按照中国平安每年5.2%的平均收益率计算,10年可以获得8亿左右的利润。

看到这里,有的朋友可能已经馋哭了:

什么好买卖,能赚那么多钱啊?我也去投点呗?

那我们就来看看保险公司,都是用什么渠道赚钱的。

保险公司的钱不能乱花。国家给定了调,要以稳健为主。

《保险法》第106条规定:

保险公司的资金运用必须稳健,遵循安全性原则。保险公司的资金运用限于下形列式:

(一) 银行存款;

(二) 买卖债券、股什么票、证券投资基金份额等有价证券;

(三) 投资不动产;

(四) ***规定的其他资金运用形式

不用替保险公司为难,因为即便只用这些渠道,也能赚到飞起。

首先,股什么票和不动产,本身就是两个高收益投资渠道,

比如爱好当“二当家”的某安,就豪掷330亿,先后成为旭辉、华夏幸福、朗诗的第二大股东。

2019年7月26日,某安又靠配售、有条件认购,买入中国金茂15.20%股份,成为其第二大股东;

再早一点,2015年某安买入碧桂园9.9%股份,成为碧桂园第二大股东。

有钱人的爱好,我们不必懂。

大佬喜欢就好。

除了万年**平安,还有“保守稳健”的友邦。

此前XX财经记者曾经采访过银河邦的一位投资经理:

轻描淡写间,就是“**地区的写字楼”、“政什么府债”、“公路、基建、城镇化发展”。

难怪之前的银河邦品牌***能请到贝克汉姆、郑云龙这样的明星。

没点实力,搞不来这样的大手笔。

利差占比高,除了因为保险公司投资收益巨高外,还因为死差费差实在赚不到钱。

成熟市场,比如隔壁的日本寿险行业,利润主要就来自死差。

这是因为国民保险意识比较完善,买保险的人多。

因为我国居民对理财的“需求”大于保障需求,

所以很多保险公司都把“理财型保险”作为主打,而“保障类保险”相对较弱。

所以,说出“保险公司靠拒赔赚钱”的人,

根本体会不到保险公司赚钱的快乐。

毕竟小老百姓既然幻想皇帝每天3顿白粥,

那大概也觉得,皇帝赚钱就是用金锄头耕地吧?

保险**不对称非常严重,十买九坑,买保险前仔细阅读下面的攻略可以让你少花几万块冤枉钱。

写在最后:

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