注意防範！北京門頭溝、房山發布暴雨紅色預警信號
2026-02-25 19:27 7,394次浏览長沙晚報8月12日訊(全媒體記者 範宏歡 實習生 龍敏婕) 「搶抓最後窗口期」「保險預定利率下調倒計時」……這兩天，市民朱先生在刷朋友圈時經常能看到營銷人員發布的人身險產品預定利率下調的相關信息。 日前，中國保險行業協會公布最新一期普通型人身險產品預定利率研究值為1.99%，這已是連續第二個季度低於2.25%的臨界線。根據相關監管規則，保險行業正式進入預定利率調降、產品切換期。隨後，中國人壽、中國平安、中國太保等頭部險企同步宣布，普通型產品預定利率上限從2.5%降至2.0%，分紅險從2.0%降至1.75%，萬能險從1.5%降至1.0%。8月31日，成為新舊產品切換的最後時限。 保險預定利率下調有何影響？消費者又是否要趕末班車？記者進行了採訪。 預定利率下調或影響產品價格 預定利率，指的是保險公司在產品定價時，根據公司對未來資金運用收益率的預測而為保單假設的年收益率。通俗地說，就是保險公司提供給消費者的回報率。 保險機構為何集體降低預定利率？這與監管的一則規定有關。此前，國家金融監管總局發布《關於建立預定利率與市場利率掛鈎及動態調整機制有關事項的通知》，明確了保險產品預定利率要與市場利率掛鈎及調整。 掛鈎的市場利率主要是指5年期以上貸款市場報價利率(LPR)、5年期定期存款利率、10年期國債收益率等。今年5月，存貸款利率「雙降」，業內已預期保險預定利率研究值大概率將下調，部分保險公司甚至已標註產品下架時間。 「預定利率下降不僅會影響保險產品的價格，更直接關聯到消費者的收益和保險公司的負債成本。」保險精算師徐昱琛表示，在過去的一年多時間裡，保險產品的定價利率已經歷了多次調整。 對於廣大消費者來說，預定利率的下調，他們更關心的是「保險是不是要漲價了」。 長沙一家上市險企理財顧問表示，在相同保障責任下，高預定利率能降低保費成本，低預定利率則會推高保費價格。測算顯示，以30歲男性為例，傳統險預定利率從2.5%下調至2.0%後，年金險、終身壽險等產品保費將出現不同程度上漲。這意味著消費者需要支付更高成本獲得相同保障。 投保要因人而異，按需購買 35歲的市民王女士是一家企業的職員，她坦言：「我之前一直打算給孩子買份年金險，作為未來的教育金儲備。現在聽說預定利率下調，有點糾結。要是現在買，擔心買貴了或者產品不合適；要是再等等，又怕之後利率降了，更不划算。」 面對預定利率的下調，消費者在投保時應如何抉擇？該理財顧問建議，消費者首先要明確自身的保險需求，是保障型需求還是儲蓄型需求。 對於有保障需求的消費者，如重疾險、醫療險等，由於這些產品的主要功能是提供風險保障，保費的小幅上漲不應成為放棄投保的理由。相反，隨著年齡的增長，患病風險增加，保費也會相應提高，因此，儘早投保更為合適。 而對於有儲蓄型需求的消費者，如年金險、增額終身壽險等，需要綜合考慮產品的收益、靈活性和安全性。雖然預定利率下調，但長期來看，保險產品仍具有一定的優勢。例如，年金險可以提供穩定的現金流，滿足養老等長期資金需求；增額終身壽險具有一定的靈活性，可以通過減保等方式實現資金的部分領取。 「保險是一種長期的財務規劃，消費者在購買保險時，不應僅僅關注當前的利率變化，而應從自身的財務狀況、風險承受能力和長期目標出發，選擇適合自己的產品。」 一位資深保險顧問表示。
當極端高溫席捲全球，「智慧大腦」 將如何守護城市的正常運轉？日前，由上海海納工程院主辦的 「全球高溫韌性服務（Global Heat Resilient Service，GHRS）項目研討會」上，地球觀測組織（Group on Earth Observations，GEO）、C40 城市氣候聯盟代表，以及相關科研院所、企業單位的專家學者齊聚海納小鎮，圍繞高溫治理展開深入交流，普陀區也將參與該項目的實踐探索。成立於2005年的GEO，是目前地球觀測領域規模最大的政府間多邊合作組織。作為 GEO 牽頭的新倡議，GHRS項目旨在融合GEO衛星遙感數據、城市熱力圖譜及人口流動實時信息，構建全球多維度高溫預警系統，為城市提供高溫風險評估、決策支持及行動方案。作為項目的積極參與者，普陀區將依託海納小鎮數字創新生態，強化數據要素與氣候治理的乘數效應，突出數據賦能、智慧研判、科學布局、綜合規劃，積極應對城市運行韌性挑戰、極端高溫預警、生態環境監測等。項目實施中，GEO 協調全球觀測數據，海納工程院負責本地化技術開發，阿里雲提供人工智慧與雲計算支撐，地方氣象部門整合實時氣候信息……通過整合政府、企業及研究機構資源，構建跨領域協作機制，探索可向全球其他城市推廣的「普陀經驗」。此外，項目落地將為長三角企業和機構搭建展示與合作交流平臺，助力各方打造應對全球極端高溫的典型數位化場景及產品，實現技術服務和創新成果出海。會議特別設置圓桌討論環節，與會者通過梳理現狀、描述個人決策情景、分析共性問題與需求，深入探討如何構建跨部門協作與決策支持工具，推動數據向政策行動轉化。
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