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题名面向新文科建设的保险学课程思政教学探索与实践
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作者
刘轶
贾厚祥
杨新梅
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机构
宁波财经学院
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出处
《上海保险》
2024年第4期56-58,共3页
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基金
宁波财经学院2023年新文科建设人才培养改革校级重点项目“新文科背景下《保险概论》课程思政的教学探索与实践”(项目编号:23xwkzd04)资助。
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文摘
一、引言。在新科技革命的时代浪潮下,文科教育面临全方位深刻变革。新文科建设要求体现新科技革命与文科的融合发展、历史新节点与文科新使命、进入新时代与文科中国化、全球新格局与文科国际化(樊丽明、杨灿明、马骁等,2019)。2020年教育部印发的《高等学校课程思政建设指导纲要》明确要求把思想政治教育贯穿人才培养体系。
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关键词
课程思政
新科技革命
文科建设
思想政治教育
文科教育
保险学
教学探索与实践
人才培养体系
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分类号
G63
[文化科学—教育学]
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题名ChatGPT热潮背后的冷思考
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作者
贾厚祥
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机构
宁波财经学院
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出处
《上海保险》
2023年第4期21-23,共3页
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文摘
2022年11月30日,OpenAI公司发布了一款名为ChatGPT的软件,一经问世,ChatGPT的热潮顿时席卷全球。ChatGPT是一种基于生成式人工智能的聊天机器人,其对原有的人类自然语言文本生成模型进行大规模数据训练,从而能够学习和理解人类语言,高度模仿人类思考和行为方式,呈现出高流畅度和强逻辑性。ChatGPT的出现标志着人类突破了弱人工智能水平,迈入了强人工智能时代。
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关键词
聊天机器人
人工智能
大规模数据
流畅度
冷思考
GPT
CHAT
生成模型
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分类号
F841
[经济管理—保险]
F49
[经济管理—产业经济]
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题名中国重大疾病保险理赔周期的拟合及影响因素分析
被引量:4
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作者
贾厚祥
粟芳
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机构
上海财经大学金融学院
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出处
《保险研究》
CSSCI
北大核心
2016年第8期81-99,共19页
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文摘
本文将重疾险的理赔周期分为从出险到报案和从报案到理赔两个阶段,分别用极大似然估计和经验贝叶斯估计对三参数Burr等四种分布进行了拟合,比较了中国各地区及中英两国重疾险理赔周期的分布特征,还分析了影响重疾险理赔周期的各种因素。研究表明,相对于发病而言,从死亡到报案的时间更左偏;但两者从报案到理赔所需的时间相似。三参数Burr分布能更好地拟合重疾险理赔周期。与英国相比而言,中国重疾险的理赔周期较短。众多因素影响着重疾险的理赔周期,如理赔类型、保单年度等,癌症、急性心肌梗塞和冠状动脉手术的理赔周期较短,而脑中风和肾衰竭的则较长。不同地区之间的理赔周期分布以及影响因素存在一定的差异性。
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关键词
重大疾病保险
理赔周期
BURR分布
影响因素
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Keywords
Critical Illness Insurance
claim cycle
Burr Distribution
influencing factors
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分类号
F840.62
[经济管理—保险]
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题名中国重疾险市场的逆选择程度及影响因素分析
被引量:5
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作者
贾厚祥
粟芳
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机构
上海财经大学金融学院
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出处
《保险研究》
CSSCI
北大核心
2016年第11期53-67,共15页
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文摘
本文在分析了传统的衡量短期险逆选择的方法均不适用于重疾险之后,设计了重疾险发生率比值,分析了中国重疾险市场的逆选择情况和影响因素。整体上,中国大陆重疾险市场的逆选择严重于香港市场,华中和东北地区最为严重,华南地区最轻。重疾险逆选择随着年龄增加而缓慢减弱,男性强于女性;额外给付型产品强于提前给付型产品。2010年至2014年内,重疾险逆选择缓慢变得严重;并随着保险金额的增加,先逐渐严重而后又缓慢减弱;癌症、急性心肌梗塞、脑中风和其它重疾的逆选择偏强,而主要器官移植的逆选择偏弱。保险公司应重视重疾险的逆选择问题,并采取一定的措施有效进行防范。
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关键词
重大疾病保险
逆选择
保单特征
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Keywords
critical illness insurance
adverse selection
policy characteristics
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分类号
F840.62
[经济管理—保险]
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题名一类2n阶线性边值问题第一特征值的计算
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作者
贾厚祥
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机构
北京航空航天大学数学与系统科学学院
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出处
《吉林师范大学学报(自然科学版)》
2010年第2期108-110,共3页
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文摘
本文充分利用了线性算子谱理论和Green函数的知识,对一类特殊的阶线性微分方程两点边值问题的第一特征值进行了计算.
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关键词
边值问题
线性算子
第一特征值
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Keywords
boundary value problem
linear operator
first eigenvalue
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分类号
O175.8
[理学—基础数学]
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