TRENDS IN THE DEVELOPMENT OF THE GLOBAL INSURANCE MARKET UNDER CONDITIONS OF UNCERTAINTY
Notice bibliographique
Résumé
Introduction. The global insurance market is a crucial component of the modern economy, providing mechanisms for risk protection and stability for both businesses and individuals. However, the contemporary world is marked by growing uncertainty stemming from economic crises, geopolitical conflicts, climate change, and technological transformations. In such conditions, the insurance market faces new challenges and opportunities, reshaping traditional business models and creating new trends. Notable developments include the rapid growth of innovative insurance products such as cyber insurance, climate risk coverage, and personalized insurance services. Simultaneously, the digitalization of the insurance industry is transforming approaches to risk assessment, customer service, and data management. The purpose of the article is to analyze the key trends shaping the global insurance market in the context of uncertainty and determine their impact on company strategies and the behavior of consumer of insurance products. Results. The penetration level of insurance varies significantly across countries, depending on their level of economic development. In developed countries such as Luxembourg, France, the United Kingdom, and the United States, the share of insurance premiums relative to GDP is significantly higher than in less developed economies such as Turkey and Romania. Life insurance dominates in high-income countries, whereas non-life insurance (e.g., property and vehicle insurance) is more prevalent in middle- and low-income countries. By 2029, the European insurance market is projected to grow substantially, reaching USD 1.65 trillion, with medical and vehicle insurance remaining dominant. In 2024, insurance rates declined across many regions, including the Pacific region, the United Kingdom, and Canada, while Latin America demonstrated the highest growth potential. Financial and professional insurance, along with cyber insurance, experienced significant rate reductions, highlighting market competition and pricing challenges. Conclusions. The findings emphasize the need for insurance companies to adapt their strategies to evolving market conditions and underscore the importance of innovation in maintaining competitiveness. Strategic development of the insurance market should focus on innovation, digitalization, and expanding access to insurance services, particularly in middle- and low-income countries.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».