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Enregistrement W7132595805

HAP: Munich Re's Differentiation Strategy

2021· other· W7132595805 sur OpenAlexaff
Dongsheng 周东生, 阮丽旸

Notice bibliographique

RevueCEIBS Institutional Repository · 2021
Typeother
Langue
Domaine
Thématique
Établissements canadiensCentre Casa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGovernment (linguistics)Context (archaeology)Set (abstract data type)Identification (biology)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

近年来,随着国内商业健康险市场快速发展,服务于保险的第三方服务管理公司(TPA)大量涌现。但大多TPA是中小企业,难以保证服务质量和经营持续性,这与保险时间跨度长、风险管理要求高等特征不匹配。保险公司在对接诸多TPA时,还存在许多系统、体制、专业性上的问题。针对这些痛点,2010年,慕尼黑再保险(以下简称慕再)搭建了健康关爱平台(HAP),希望通过整合各类优质TPA服务商,给直保公司提供一揽子解决方案。经过10年的发展,平台现已包含30多种服务,并形成一套供应商筛选和评估标准,保证了平台服务质量,得到许多客户的认可。 但随着健康险市场同质化竞争日趋激烈、客户服务和数据等越来越重要,许多直保公司开始自建服务体系,其他再保险公司或TPA也在尝试搭建类似的服务平台。HAP原本作为慕再内部一项辅助业务,面对竞争压力以及不断提升的客户需求,其业务模式可能要发生转变。慕再人寿和健康险大中华区CEO张路群先生希望HAP能在3~5年内实现用户规模从300万到1,000万的增长,未来甚至发展为慕再的一个利润中心,但具体该如何实现他还需要进一步思考。

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,680
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0310,007

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,236 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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