We use a unique survey data set of storm and flood insurance in Korea to test for adverse selection. We find systematically positive relationships between the decision to buy the insurance and the insureds' past history with, and potential for, losses from natural disasters. The empirical results suggest that consumers with higher loss rates will be more likely to purchase the insurance. This highlights the importance of considering the detailed features of insurance contracts, such as an improvement in the current insurance premium assistance program as the government amends its current policies regarding storm and flood insurance and disaster relief program.
Insurance accounting is the process of identifying, measuring, and communicating economic information to permit informed judgements and decisions by users of the insurance information. With the Korean-International Financial Reporting Standard(K-IFRS) on accounting for insurance contracts to be finalized by 2011 in Korea, the fair value accounting is expected to greatly affect the insurance industry in terms of insurance company' financial statements. This research analyzes the effect of financial statement as K-IFRS on the insurance accounting by comparing the financial statements of the listed company using past insurance accounting standard and the current K-IFRS standard. We analyzed the matched pair sample at loan amount, insurance contract debt, total assets amount, total debts amount, total capital amount in the financial statements of the listed 12 insurance company. We found that insurance contract debt, total assets amount, total debts amount, total capital amount are difference before and after K-IFRS applied insurance company.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.21
no.6
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pp.1181-1190
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2010
When an insurer develops an insurance product, it is very critical to determine reasonable premiums, which is directly related to insurer's profits. There are three methods to determine premiums. Frist, the insurer utilizes premiums paid to the similar cases to the current one. Second, the insurer calculates premiums based on policyholder's past records. The last method is to combine the first with the second one. Based on the three methods, there are two major theories determining premiums, Limited Fluctuation Credibility Theory not based on statistical models and Greatest Accuracy Credibility Theory based on statistical models. There are well-known methods derived from Greatest Accuracy Credibility Theory, such as, Buhlmann model and Buhlmann-Straub model. In this paper, we extend the Buhlmann-Straub model to accommodate the fact that variability grows according to the number of data in practice and suggest a new non-parametric method to estimate the premiums. The suggested estimation method is also applied to the data gained from simulation and compared with the existing estimation method.
Through case studies for insurance service marketing using artificial intelligence(AI) in the insurtech industry, it investigated how innovative technologies(artificial intelligence, machine learning etc.) are being used in the insurance ecosystems. In particular, through domestic and international case studies, it was examined by Lemonade's service of insurance contracts and getting the indemnity and AI company's service of calculating the compensation through a medical certificate image based on OCR, which brought disruptive innovations using artificial intelligence. As a result of the case analysis, these services have drastically shortened the lead time of insurance contracts and payment through machine learning using numerous customer data based on artificial intelligence. And accurate and reasonable compensation was calculated in the estimation of indemnity, which has a lot of disputes between customers and insurance companies. It was able to increase customer satisfaction and customer value.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.12
no.2
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pp.646-652
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2011
The interest in personal health is now growing around the world. Accordingly, the insurance industry which is closely related to personal health is becoming more important. Insurance industry can be divided into to main stream, life insurance and indemnity insurance. This study attempts to compare the economic impacts of the life insurance industry and indemnity insurance industry using an inter-industry analysis. The study investigates production-inducing effect, value added inducing effect, employ-inducing effect, sectoral price effect using Exogenous specification. The results show that indemnity insurance industry induces production-inducing effect of 2.7 won, value-added-inducing effects of 1.6 won, employ-inducing effect of 26.9 person, sectoral price effects is 2.0%. On the other hand, life insurance industry induces production-inducing effect of 1.6 won, value-added-inducing effects of 1.0 won, employ-inducing effect of 16.5 person, sectoral price effects is 1.2%. Overall, indemnity inducements has higher economic impacts than life insurance.
It is very important to support the elderly with disability ageing in place. Assisting devices can help them to live independently in their community; however, they have to be used appropriately to meet care needs. This study develops an assisting device recommendation system for the beneficiaries of long-term care insurance that include algorithms to decide the most appropriate type of assisting device for beneficiaries. We used long-term care (LTC) insurance data for grade assessment including 8,084 beneficiaries from July 2015 to June 2016. In addition, we collected standard care plans for assisting devices, that power-assessors made, considering their performance and ability that could subsequently be matched with grade assessment data. We used a decision-tree model in data-mining to develop the model. Finally, we developed 15 algorithms for recommending assisting devices. The findings might be useful in evidence-based care planning for assisting devices and can contribute to enhancing independence and safety in LTC.
The Journal of the Korean life insurance medical association
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v.22
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pp.121-137
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2003
현행 생명보험업계는 중복가입계약에 대한 정보교환제도를 시행함으로써 잠재적 위험에 대한 위험평가를 하고는 있으나 실제 언더라이팅 과정에서는 효율적인 활용을 못하고 있다. 따라서 언더라이팅 실무 입장에서 현행 정보교환제도의 문제점을 파악하고 각 보험회사가 취할 수 있는 효율적인 대응방안을 제시할 필요성이 대두되고 있다. 현행 정보교환제도의 문제점을 크게 몇가지로 나눌 수 있다. - 교환기준에 미달하는 다수의 계약건을 가입한 경우 위험평가 불가 - 위험평가상 고지의무에 충실한 계약자의 상대적 불리 - 정해진 기준과 다른 임의적 기준적용 등 선별적 자료교환으로 위험선택에서 배제된 잠재적 위험들의 계속적인 계약 및 지급 등 역선택 방조기능 - 실시간 반영된 정보부재 및 교환된 자료만으로 one-stop 위험평가를 할 수 없는 어려움 내재 - 정보교환에 대한 전체적 참여노력 부족 및 자기정보에 대한 방어와 자체 활용 이런 문제점들을 인식하고 이에 대한 효율적 대응방안을 제시해 본다. - 언더라이팅 측면에서 판매채널 다변화, 업무겸업화 둥 대외 환경변화에 따른 위험분석 및 평가, 위험분산을 위한 multi-player로서의 언더라이터 양성 필요 - 지급, 조사건의 분석 및 통계화 등 feed back 기능 강화통한 언더라이팅 활용 - 방문진단 통한 적부기능 활용 또는 모집자 사정평점제 등 언더라이팅 과정에서 활용할 수 있는 위험평가 자료축적 - 영업환경적 측면에서 고보장 상품의 경쟁적인 개발제한 - 정보교환제도 측면에서 정보교환 기준 변경 및 교환내용 추가 및 공동의 계약인수 guideline 필요 - 진단거절체, 표준미달체, 사절체 등 새로운 정보교환의 추진 필요 - 종합적인 피보험자의 정보를 획득할 수 있는 피보험자 종합정보의 데이터 구축 및 활용 효율적인 위험관리 외에도 각 보험회사별로 역선택 위험에 대한 심각성을 인식하고 업계간 정보교환에 적극적인 참여와 노력이 필요하며 잠재적 위험평가를 하는데 있어 계약자에게는 객관적 근거없이 불편을 갖지 않도록 언더라이팅 서비스하는 것 또한 중요하다. 지속적인 피보험자의 위험통계축적으로 잠재위험에 대한 보다 객관화된 위험평가를 할 수 있는 언더라이팅 기법을 체득함으로써 언더라이팅 경쟁력을 갖을 수 있다.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.21
no.3
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pp.108-117
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2020
The purpose of this study is to analyze the blind spots of Korea's employment insurance system from a gender perspective. The data used for this study was derived from 12th (2009) and 20th (2017) years of the Korean Labor and Income Panel Studies. Logistic regression analysis was performed to analyze the causes of the blind spot. As a result, the gender gap decreased by 5% in 2017 compared to that in 2009. In the coverage of employment insurance by gender, women are more likely to join when controlling for other demographic factors. If the conditions in the labor market are the same, then women's insurance coverage is likely to be higher than that of men. The policy suggestions are as follows. The current employment insurance system has a greater impact on the labor market characteristics than the difference in the participation rate according to gender itself. The results of this study show that bridging the gender gap in the labor market is an important way of bridging the gender gap in employment insurance coverage. In the short term, the social insurance subsidy program may be effective, but policy efforts are fundamentally needed to improve the employment environment of women and low-wage workers.
The study was performed to identify the functional status change of beneficiaries of Long-Term Care Insurance and its related factors. We conducted the logistic regression with 17,652 beneficiaries during August and September in 2008. As a result, activities of daily living(ADL), behavioral changes, rehab, instrumental activities of daily living(IADL) and cognitive function, followed by nursing care area were improved in a greater degree. For the institutional service, level-1 beneficiaries was significantly improved in rehab area and level-2 beneficiaries was improved in ADL. For the home-visit care service of in-home services, level-1 beneficiaries was improved in ADL, level-2 beneficiaries was improved in ADL and rehab area, level-3 beneficiaries was improved in ADL, cognitive function and behavioral changes. For the day-and-night care service, level-1 beneficiaries was improved in ADL, IADL, behavioral changes and rehab area, level-2 beneficiaries was improved in behavioral changes, level-3 beneficiaries was improved in cognitive function and behavioral changes. For the short-stay service, level-3 beneficiaries was improved in behavioral changes. By the above results, there was a difference in a functional improvement by level and used services. Therefore, government need to provide the personalized service system based on the objective and comprehensive understanding for health and functional status of beneficiaries.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.25
no.3
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pp.117-127
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2020
Recently, proving insurance fraud has become increasingly difficult because it occurs intentionally and secretly via organized and intelligent conspiracy by specialists such as medical personnel, maintenance companies, insurance planners, and insurance subscribers. In the case of car accidents, it is difficult to prove intentions; in particular, an insurance company with no investigation rights has practical limitations in proving the suspicions. This paper aims reveal that the detection of organized and conspired insurance fraud, which had previously been difficult, could be dramatically improved through conspiring insurance fraud detection modeling using social network analysis and visualization of the relation between suspected group entities and by seeking developmental research possibilities of data analysis techniques.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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