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  1. 2023年3月1日 · - 2023 年 3 月 1 日. 0. 2659. 彭金隆. 政治大學風險管理與保險學系教授. 現行保險公司的資產部分,已按照國際財報編製準則IFRS 9執行,簡單來說,目前保險公司將資產投資在市場上,除了一些特殊的考量外,理論上都會用「公允價值」來評估,因此資產便會隨著市價價值的起伏而波動。 而在負債層面,理論上也應該與資產一樣有相同的衡量標準,如此保險公司才能在資產與負債上進行更精準的匹配,但因為技術上的原因,負債部分無法與資產同時採用相同的標準,因此必須等到2026年,新的負債衡量制度IFRS 17上路,屆時保險業的負債與資產會採一致的評量基礎。

  2. 2019年11月1日 · ★專長是為資產高淨值富豪個人或超級富豪家庭提供投資及理財規劃服務,客戶遍布53個國家. ★擁有2個學士學位、3個碩士學位,2018年拿到金融保險博士學位. 我們身為保險業務人員,身為財務顧問,經常接觸高資產客戶。 這些客戶對保險的期許往往不是為了預防意外與傷病花費,因為他們有充足的資產能夠應對,但是他們擁有的財富該如何傳承下去,或者當忽然離世時如何不讓後代造成經濟危機,是保險能夠帶給他們莫大幫助的功能。 要制定高資產客戶的財富傳承規劃,需考量哪一些因素及原則? 先後順序的步驟又應怎麼安排? 在討論與規劃財富傳承的過程中,哪一些背景與細節需要深入瞭解? 如何正確為高資產客戶規劃財富傳承,考驗著財務顧問的能力。 財務比法律與稅務方面更值得重視.

  3. 2019年10月1日 · 這種人工智慧的設置只需要3個步驟:首先是把工作的流程和模式設置自動化編碼,其次是設置監控,落實執行情況,第三是查看執行的結果,是否合格等。 當前愈來愈多保險公司運用人工智慧,設置出智慧工作流程,讓業務團隊得以節省一部分工作時間,以更好地投入到生產中。 ──更多內容請見《Advisers財務顧問》雜誌第366期.

  4. 2019年8月1日 · Advisers財務顧問雜誌.com. - 2019 年 8 月 1 日. 0. 3582. 運用APP來管理客戶的檔案,關鍵在於隨時記錄,每一次和客戶溝通、每一次投保、每一次贈送給客戶的禮物,養成隨手記錄的習慣,會比起每一年度為客戶做一次保單整理更顯效率。 一般情況下,公司系統會儲存客戶的基本資料和投保情況,關於客戶的更多資訊,則需要業務人員自己做好記錄和整理。 在瞭解多位優秀業務人員的客戶資料整理情況後發現,他們所使用的工具不盡相同,但效果都是異曲同工的。

  5. 2019年11月1日 · 閉鎖性股份有限公司特點. 閉鎖性股份有限公司於二 一五年實施,旨在「為建構我國成為適合全球投資之環境,促使我國商業環境更有利於新創產業,吸引更多國內外創業者在我國設立公司,賦予企業有較大自治空間與多元化籌資工具及更具彈性之股權安排,引進英、美等國之閉鎖性公司制度」。 另自二 一八年《公司法》修法後,「閉鎖性公司」便成為熱門的家族企業傳承工具,其主要特點在於: 一、章程得載明限制股份轉讓限制. 就股權轉讓限制,有別於一般股份有限公司股權自由轉讓,不得以章程禁止或限制之,閉鎖性公司章程可以訂定限制轉讓條款,這將可以保障家族公司之股權不會在未經其他股東(家族成員)的同意下流落至外人手裡。 二、特別股的種類多元.

  6. 2018年5月1日 · 報稅季即將來臨,財務顧問通常有許多中小企業主的客戶,這些企業申報營利事業所得稅時,常遇到許多問題,其中一點就是負責人常會詢問公司費用認列的狀況:公司還有多少交際費可以認列? 捐贈費用超限了嗎? 公司支付各項費用除了需取得合於稅法規定的憑證外,稅法針對某些費用及損失項目,有認列金額的上限,如超過稅法規定的限額,於申報所得稅時就必須將超出的部分調整剔除,因此造成課稅所得額變高,繳的稅也就變多。 瞭解這些在稅法上有限額規定的會計項目,除了可以省下稅金外,對於公司的整體營運規劃,費用控制等亦有幫助。 以下介紹常見的限額項目: 旅費:國內差旅費、國外差旅費及停車費、通行費、汽油費、計程車資等. *限額:

  7. 2017年12月23日 · 1726. 0. 使用大數據對顧客進行分析後有針對性的作出策略,早已經成為各大企業必行的做法,精算師早在理財服務出現時就已經存在,近來更是出現專門整理與分析資料的數據科學家,兩者之間到底有什麼異同? 又應該怎麼樣合作,創造更高的價值? *本文獲得LIMRA授權,轉載自「LIMRA Number 2,2017」 大數據的分析及應用,正逐漸變成理財服務業的核心要件。 更特別的是,分析學正加速成為行銷及配銷主動性的驅動者,使對的訊息,在對的時間,對的通路,傳遞給對的人。 現在的環境下,蒐集整理所有數據資料,並分析創造其意義的數據科學家(data scientist)十分受歡迎。 然而,資料整理者已存在多年,精算師在理財服務業開始之時就存在了,數據科學家可以做什麼是精算師不能做的呢?

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