Risk Management Practices: A Survey of Micro-Insurance Service Providers in Kenya
Notice bibliographique
Résumé
In the recent past, concerted efforts have been made to encourage financial service access to the poor starting with microfinance and subsequently micro-insurance. With complexity of insurance and the vulnerability of the target market, there are inherent risks that insurance companies face in serving the low-end market. This study documents these risks, discusses the strategies that Kenyan insurance companies are using to mitigate the risks and discerns creative strategies to minimize them. Purposive sampling was used to select 8 companies that offer micro-insurance products in Kenya, from which 49 key informants responded to the survey. Visual binning approach was used to describe the data, while statistical tests of correlation and association were carried out by use of Pearson Correlations and Chi-Square tests. The study singled out the most ubiquitous risks facing micro-insurance providers as; diseconomies of scale resulting from low penetration, limited distribution channels, correlation risks and rigid regulatory framework. The strategies being used to counter the risks include; use of technology to lower administration costs, control of moral hazard and adverse selection, thorough scrutiny of claims, development of risk measurement models and continuous monitoring of the clients. Micro-insurance service providers are advised to invest in research and actuarial services to improve pricing of the products, develop innovative distribution channels, adopt technology conscious partnerships and devise flexible premium payment terms to enhance control of micro-insurance risks. The industry regulator (Insurance Regulatory Authority) is further advised to ensure that micro-insurance policies are drafted in simple language understandable by the clients.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».