数字媒体环境下企业形象塑造的危与机——以中国平安保险(集团)股份有限公司为例

数字媒体的兴起,对于企业的品牌形象塑造来说,既有危,同样也有机。本文拟以中国平安保险(集团)股份有限公司为例,重点分析数字媒体环境下企业品牌形象塑造所遇到的危与机,并总结企业的应对之道。

中国平安:强化实施IT战略 打造综合金融服务优势

中国平安保险（集团）股份有限公司（以下简称“中国平安”）是中国首家以保险为核心的，融证券、信托、银行、资产管理、企业年金等多元金融业务为一体的紧密、高效、多元的综合金融服务集团。2008年7月，《财富》“世界500强”排行榜公布，中国平安以2007年180亿美元的营业收入，首次进入全球500强，位列第462位，并成为入选该榜单的中国非国有企业第一名。

中国平安:品牌美誉是对企业积极履责的回报

1997年,盛瑞生入职中国平安,先后担任品牌宣传部宣传室副主任、总经理助理及总经理职务,现主持中国平安品牌宣传部全面工作,其中就包括社会责任。关于品牌建设与履行社会责任的关系,盛瑞生认为社会责任是企业的核心内在理念,而通过行动将其外化的过程就是品牌建设的过程,所以社会责任和品牌是由内而外高度统一的。2009年,中国平安启动的"你的平安,我的承诺"品牌运动,就很好地体现了这种内外的统一。"保险其实就是对客户关于幸福的一种承诺",盛瑞生说。

中国平安:商之大者,兼济天下

作为一家有远大抱负的企业,早在成立之初,中国平安就确立了企业使命的四大责任:对股东负责,资产增值,稳定回报;对员工负责,生涯规划,安居乐业;对客户负责,服务至上,诚信保障;对社会负责,回馈社会,建设国家。从以上四个维度出发,中国平安始终以'专业'为追求,持续稳健提升经营业绩,为股东创造更多价值;重视人才培养。

中国平安：不负时代，感恩时代

2019年是新中国成立70周年。70年砥砺奋进,我们的国家发生了天翻地覆的变化。无论是在中华民族历史上,还是在世界历史上,这都是一部感天动地的奋斗史诗。在这部奋斗史中,地处改革开放最前沿的深圳和这座创新之城孕育的优秀企业,无疑是国家的奋斗史诗的华美乐章。先有蛇口,再有中国平安。

同呼吸共命运 我们都是一家人——中国平安紧急抗震救灾总动员

抗震救灾众志成城灾情发生后,中国平安集团第一时间成立5·12抗震救灾小组,集团董事长兼CEO马明哲任组长,并宣布中国平安二十周年庆典一切从简,集团旗下平安产险、寿险、养老险公司救灾举措在灾情发生后两个小时内出台,相关负责人于5月13日赶赴灾区指导工作,查勘救援、快速理赔全面有序展开。平安客户服务热线95511、95512为二十四小时接报案,保证紧急救援信息畅通。为了使各分支机构在风险冲击后迅速恢复关键业务、保持高度的客户服务水准,各业务纷纷开启理赔绿色通道。

中国平安 娱乐营销转化实践

平安是一家有20多个子公司的综合金融集团,平安集团包括26个子公司,品牌部需要为各个子品牌搭建一个共享的营销平台。2015年,平安集团市场营销的主要举措包括两部分：第一、依托足球的体育营销平台——平安赞助了中国足球国家队,包括国足、国青、国奥、国少和中国女足、中国男足等七支队伍,还是中超联赛的冠名商。

中国平安旗下vipJr:在线教育拐点或将提前到来

疫情期间如此大规模的在线学习,当属中国甚至世界首次.中国平安旗下vipJr创始人杨正大表示,此次疫情将重新定义在线教育.在线教育将从教育培训的配角变为主角、从辅助型教学转向主导型教学、从人机互动转向真人互动、从以老师经验为主的教学转向数据主导的教学.

中国上市公司经营状况预测的Markov模型

首先将中国上市公司经营状况划分为6种状态,然后使用Markov方法建立了一个预测中国现有上市公司未来经营状况的分析模型,利用此模型对中国现有上市公司经营状况的演化和发展情况进行了科学地分析和预测,对研究我国的证券市场,规范证券市场管理有一定的参考价值。

基于盈余公告漂移的LGBM多因子量化策略

在资本市场波动加剧的时代,挖掘有效因子与市场信息,构建合适的投资组合策略,可以实现对风险的控制和获取稳定且持续的超额收益率.选取2018—2022年第1季度中国沪深两市A股上市股票的业绩报告作为研究对象,以公司盈余公告后的1~12周作为时间窗口,通过研究盈余公告后的股价漂移(post-earnings-announcement drift,PEAD)选取市场异象的代理变量预期外盈余因子与其他5个相关市场异象因子,并使用信息系数(information coefficient,IC)、信息比率(information ratio,IR)和双重排序法进行有效因子的筛选和检验.考虑到本次量化选股是低数据量、低频次、特征值高有效性的分类任务,采用基于轻量梯度提升树的多因子量化策略构建投资组合预测股票的收益率,并与传统量化策略(简单打分法、基于预期外盈余的单因子模型、IC值加权的多因子选股模型)、基于其他机器学习模型(支持向量回归(support vector regression,SVR)、人工神经网络(artificial neural network,ANN)与分布式梯度增强(extreme gradient boosting,XGBoost))的量化策略进行对比.实证结果表明,在基于A股市场第1季度PEAD效应的股票超额收益率预测中,轻量级梯度提升机(light gradient boosting machine,LGBM)机器学习多因子量化策略构建的投资组合在多空组合中实现的年均收益率达到21.633%,超过基准年化收益率20.184%.LGBM多因子量化策略构建的投资组合在A股市场表现优异,较其他量化策略有显著提升且更为稳定,可更好地控制组合风险并获取更高的超额收益.

数字金融对绿色经济效率的影响

随着科技的进步,数字金融逐渐成为推动绿色经济效率提升的新动力。文章深入探讨了数字金融对绿色经济效率的多维影响。首先,从数字金融的定义、发展及特点出发,阐述了其优化资源配置、推动技术进步和改善生态环境的潜力。接着,分析了影响数字金融作用效果的关键因素,包括互联网普及、城市资源条件和政策导向。然而,数字金融在提升绿色经济效率过程中也面临诸多挑战,如资源限制、市场选择偏向和政府干预等。为此,文章提出应加强监管体系、推动金融创新和明确政府与市场关系等策略,以更好地发挥数字金融在促进绿色经济发展中的作用。

基于离差最大化-TOPSIS模型的城市创新竞争力综合评价——以广东省21个地市为例

创新是推动科学技术进步的第一动力,也代表着城市的核心竞争力。为了准确评价广东省21个地级市的创新竞争力,通过构建离差最大化-TOPSIS(逼近理想解排序)模型,对各地级市2011—2016年的创新竞争力进行实证分析,得到21个城市创新竞争力的综合得分、排名情况及演变过程。研究表明:在横向比较方面,广州和深圳创新竞争力处于领先地位,珠三角城市排名紧随其后,而粤东粤北地区城市排名则相对靠后;在纵向比较方面,有18个城市创新竞争力的排名发生小幅变动,而广州、深圳、东莞、佛山的创新竞争力一直稳居前4。最后,针对广东省21个地级市创新竞争力的排名情况提出政策建议。

中国企业年金计划的税惠模式选择

文章从企业年金制度实施的三个环节出发,比较探索几种税收优惠模式,结合中国现状从理论和实践上论证中国企业年金税收优惠政策的选择。

锚定价值最大化 打造董监高勤勉“工具箱”

小智治事,大智治制。以“过程与结果并重”“激励与约束对等”“监督与保障并行”三大原则为指引,一套创新构建的闭环运作机制,成为保障董监高勤勉尽责的“工具箱”。勤勉者,努力不懈,收获好的结果。在现代社会,公司是经济活动的主要实施主体。

保险会计发展对保险行业经营和监管的影响

我国是保险大国,但还不是保险强国。与国际先进水平相比,我国的保险业仍然存在较大差距,这其中很重要的原因就是保险会计相关制度不规范的问题。当前,我国保险业存在着对保险会计重视程度不够、保险会计理论研究滞后、保险会计监管落后等缺陷。因此,要想提高我国保险业的竞争力,就必须加强对保险业的管理。

基于提升优势的平安产险在桂发展对策

近年来广西经济的快速发展，为广西保险业的发展提供了机遇。人们对保险的需求是随着收入的增加而增加的；而随着社会固定资产投入的增加以及更多企业的设立，都会直接增加财产保险的保费收入。

财产保险合同中第一受益人条款的司法实践分析与完善建议——以某抵押船舶保险索赔案为例

一、案例引入(一)案情简介2012年11月16日,陶某为所属的价值200万元的“汪六号”轮向保险公司投保沿海内河船舶保险(一切险),保险金额为150万元,保险期限为一年,保险合同约定该保单第一受益人为第三人某银行。2013年4月,“汪六号”轮在洞庭湖某水域装载卵石过程中,触及水下不明障碍物,致船体中部突然断裂,发生沉船事故。事后,海事局出具内河交通事故调查结论书,证明“汪六号”轮系触礁事故。因保险公司拒赔,陶某将保险公司诉至法院,要求保险公司在保险限额内赔偿船舶损失150万元以及船舶打捞、看护等费用。

互联网+时代车险用户消费行为演变及驱动因素研究

随着互联网技术的飞速发展,传统保险行业正在经历着前所未有的变革,车险行业也在互联网的推动下,尤其是综改施行后,发生翻天覆地的效率提升和模式创新,车险“降价、增保、提质”的阶段性目标得以实现,更多消费者享受到了车险综改的红利,互联网+时代为车险行业带来了新的机遇和挑战,也影响并改变着车险用户的消费行为。本文针对新时代背景下的车险用户消费行为变化和驱动因素开展研究,旨在助力险企深入洞察了解客户、提升精准获客能力。本文中先综述现有研究现状,明确研究必要性;再提出假设,设计UTAUT模型与logistic回归分析模型;开展描述性统计、相关性分析,结果显示对用户消费行为产生显著影响的驱动因素包括感知因素、社会影响和期望努力。最后分别从政府监管、保险公司和消费者三个方面提出增强当前时代背景下车险用户消费行为的改进对策。