建筑业工伤保险事故情况简报表格模板.doc

基于机器学习的医疗保险支出分析 适合初学者，内包含数据集以及R语言源码

基于Vue和SpringBoot的大病保险管理系统源码+数据库+项目文档（毕业设计）高分毕业设计项目，也可作为课程设计、大作业，下载即可使用，无需修改，确保可以直接运行！本项目是一套前后端分离的基于Vue和SpringBoot的大病保险管理系统，主要针对计算机相关专业的正在做毕设的学生和需要项目实战的Java学习者，也可作为课程设计、期末大作业。包含：项目源码、数据库脚本、答辩PPT项目说明等，该项目可以直接作为毕设使用。

本文档是《大病保险管理系统》所配套的开题报告，包含国内外状况，说明选题依据和意义、国内外相关研究和结论，可以给毕业生作为写文参考。 大病保险管理系统是一套基于 Vue 和 Spring Boot 的前后端分离系统，使用 MySQL 作为数据库，主要包含系统配置维护、系统参保、大病保险、大病登记、保险审核五大模块，用来模拟就医及医保报销的全过程，学会了这个项目，你将拥有独立开发前后端系统的能力。 系统介绍博客：https://blog.csdn.net/qq_41464123/article/details/122507971

本文档是《大病保险管理系统》所配套的文献综述，包含前言、国内外相关研究和结论，可以给毕业生作为写文参考。 大病保险管理系统是一套基于 Vue 和 Spring Boot 的前后端分离系统，使用 MySQL 作为数据库，主要包含系统配置维护、系统参保、大病保险、大病登记、保险审核五大模块，用来模拟就医及医保报销的全过程，学会了这个项目，你将拥有独立开发前后端系统的能力。 系统介绍博客：https://blog.csdn.net/qq_41464123/article/details/122507971

2018年，全球海洋保险市场规模约为300亿美元，但由于激烈的竞争和复杂的风险评估问题，盈利水平普遍较低。 保险技术（InsurTech）的破坏者Concirrus正在通过新颖地使用人工智能（AI）和大数据分析来转变对海洋风险的评估，以开发行为风险模型。 这是保险业更广泛的市场趋势的一部分，在该趋势中，传统的承保被新的风险分析模式所取代，这种新的风险分析模式通常基于行为风险。 在海上保险市场中，船舶自动识别系统可以用作连接互联网的数据源，以提供有关被保险船舶活动的实时远程信息。 例如，此数据包括船只识别代码，位置信息，航向，速度和航向，目标目的地，预计到达时间，导航状态和船外计算。 其他市场信息（例如天气数据，运输路线数据，地理知识，船只记录和保险记录）也可以合并到复杂的数据分析中，从而在高度精细的级别上建模和更好地理解风险。 这个丰富的数字和数据生态系统使动态构建和测试新颖的统计方法成为可能，从而可以对风险进行建模并开发新的分析方法，从而可以通过主动影响业务客户来降低风险。 Concirrus是一家建立完善的船舶和汽车保险技术公司，其成立是为了利用新的行为风险建模技术并将其应用于保险市场。 InsurTech公司通过实施新业务模型来扰乱市场，这些新业务模型利用人工智能（AI）的先进技术，通过云计算以相对较低的成本访问的高性能数字技术以及大数据分析功能。 Concirrus是保险技术领导者的一个例子，他们采用数字优先的方法，可以避免遗留系统问题，例如高昂的维护成本，缺乏集成和孤立的业务流程。 该案例研究重点关注Concirrus的业务模型，并描述了Quest Marine Insurance Product的运营。 Quest保险产品是一个保险风险分析平台，结合了包括复杂，纵向和行为数据在内的大量数据集，因此海上保险公司可以对船队的风险状况获得更细致和详细的了解，并可以提供相关的保单鼓励并奖励更安全的行为，从而降低损失，损坏船舶，其内装物和船员的风险。 基于Abassi的大数据价值链模型，对Concirrus的价值创造过程进行了详细的描述和分析。 业务模型描述确定了信息和分析竞争优势的几个领域，这些领域为参与海上保险的每个利益相关者创造了业务利益：船队运营商； 保险经纪人； 保险公司和再保险公司。 更一般而言，该案例研究是一位技术领导者的榜样，他正在通过AI的新颖应用和数字化转型来扰乱市场。 概述了行为保险的实施挑战和未来轨迹。

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平安保险小程序（微信小程序源码）

本研究采用实证分析，使用2000年和2011年中国健康与营养调查（CHNS）纵向调查数据和差异差异（DID），调查了新合作医疗计划（NCMS）对中国农村地区卫生服务利用的影响。分析方法。 主要结论如下。 首先，个人特征因素，促成因素，医疗保健需求因素和生活方式因素影响医疗服务的利用，这与安德森模型一致。 其次，当基于安德森模型控制这些因素时，结果表明新农合不影响个体生病时的卫生服务利用率（门诊，住院和医疗检查）。 第三，考虑卫生保健需求和供给的差异，我们还利用子样本进行了分析，以进行稳健性检查。 结果表明，按年龄组（16-49岁年龄组和50岁以上年龄组），收入组（高，中和低收入组），NCMS入组与未入组的医疗服务利用率在统计学上没有差异收入组）和区域组（东部，西部和中部地区）。 因此，可以说，新农合既没有提高患者的医疗服务利用率，也没有提高中国农村居民的预防保健水平。