 |
Обзор рынка страхования жизни в Пермском крае
Спикер: Сергей Овчаренко, операционный директор ООО «ППФ Страхование жизни».
За прошедший год многие россияне убедились в необходимости наличия финансового резерва на непредвиденный случай. Большинству граждан стало понятно, что при серьезной болезни или травме, затяжном больничном, оплачивать лечение и восстановление здоровья им будет просто нечем*. Немного оказалось и тех, у кого были сбережения. При этом не все из них откладывали на «черный день», а формировали капитал на воплощение планов.
Видя последствия пандемии и понимая, что с неожиданной ситуацией может столкнуться каждый, люди начали искать способы обеспечения своей финансовой стабильности. Многие открыли для себя новые финансовые инструменты, среди которых долгосрочное накопительное страхование жизни. Данный вид страхования жизни эффективно отвечает актуальным потребностям людей: он позволяет обезопасить себя и свою семью от непредвиденных ситуаций со здоровьем и благодаря помощи от компании к определенному в договоре сроку гарантировано накопить желаемую сумму. Спрос на такие программы устойчиво рос в различных регионах России как на протяжении 2020 года, так и продолжает расти в этом году. Например, в Пермском крае по итогам 1-го квартала 2021 года сборы нашей компании по заключенным договорам увеличились на 8%.
За указанный выше период мы выплатили нашим клиентам в регионе более 7 млн. 316 тыс. рублей. Из них более 3 млн. 550 тыс. рублей было направлено на выплаты для поддержки наших застрахованных при серьезных болезнях, травмах, госпитализации, операциях и трагических обстоятельствах. Еще более 3 млн. 760 тыс. рублей мы выплатили клиентам в связи с завершением их программ (т.е. наступлением срока окончания договора страхования и достижением запланированной суммы к этому сроку). Наиболее крупную выплату за указанный период в крае как раз получил один из наших клиентов, у которого закончился срок действия полиса. Мы выплатили ему более 636 тыс. рублей – именно такую сумму он планировал накопить к окончанию договора.
Отмечу, что в долгосрочных программах накопительного страхования жизни клиент не только сам выбирает желаемый размер накоплений, но и срок страхования и перечень рисков, в случае наступления которых получит поддержку. Исходя из этого определяется комфортный размер взносов, которые клиент вносит с определенной периодичностью в течение срока действия договора. При этом все параметры программы он может поменять в любой момент, если, например, финансовая ситуация в жизни клиента изменится или он захочет включить в полис новые риски.
Мы рекомендуем приобретать программу долгосрочного страхования жизни как можно раньше: так клиент скорее получит защиту и сможет без нагрузки для бюджета накопить приличную сумму. В перечень рисков наши специалисты советуют включать как можно больше серьезных травм и заболеваний, ведь таким образом полис выручит не один раз за годы действия договора. Среди наших клиентов в Пермском крае, например, наиболее популярна комплексная программа, защищающая от последствий 27 опасных болезней (включая инсульт, инфаркт, онкологию) и широкого набора травм.
Большой интерес со стороны жителей региона и к нашим программам страхования жизни для детей. Такие полисы также долгосрочные (т.е. финансово защищают клиентов в течение нескольких лет или десятилетий) и позволяют родителям накопить капитал на будущее ребенка: на его образование или жизнь в другом городе. У нас есть комплексная программа, которая поддерживает семью при травмах и болезнях ребенка и одного из родителей, а также программа детского страхования жизни, выплаты по которой полагаются при непредвиденных случаях со здоровьем ребенка. К слову, она достаточно доступна для всех желающих: минимальный годовой взнос составляет всего 7 тыс. рублей.
Уверены, в связи с доступностью и гибкостью долгосрочных программ страхования жизни, спрос на них в ближайшие годы будет только расти: такие полисы позволяют обеспечивать уверенность в настоящем и будущем всем желающим и накопить на важные цели и мечты.
Контактное лицо: Юлия
Компания: Полезные связи
Добавлен: 01:59, 04.06.2021
Количество просмотров: 290
Страна: Россия
| Транспортные документы от Платформы ЭПД можно будет подписать в смартфоне, Платформа ОФД, 17:06, 17.08.2026, Россия601 |
| «Платформа ОФД» присоединилась к соглашению Минцифры России о развитии и внедрении мобильной электронной подписи «Госключ». Сотрудничество направлено на проработку новых сценариев использования сервиса, обмен технологической экспертизой и поддержку интеграции в продукты электронного документооборота. |
| UDV Group: банки столкнутся с ИБ-рисками из-за нейросетей без правил, UDV Group, 17:04, 17.08.2026, Россия592 |
| Российский разработчик решений в области киберустойчивости UDV Group прокомментировал рекомендации Банка России по безопасному использованию искусственного интеллекта финансовыми организациями. По оценке эксперта компании, ИИ постепенно становится для банков не только инструментом автоматизации, но и отдельным объектом управления информационной безопасностью. |
| ActiveCloud запустил в России услугу частного облака, ActiveCloud, 20:34, 16.08.2026, Россия670 |
| Облачный провайдер ActiveCloud запустил в России услугу частного облака для размещения критически важных систем, ресурсоемких приложений и инфраструктуры с повышенными требованиями к безопасности. |
| «НОБИЛИС» ПРЕДСТАВИТ ЦИФРОВУЮ ЭКСПЕРТИЗУ В СФЕРЕ КОРПОРАТИВНОГО ЗДОРОВЬЯ НА ВНОТ-2026, Нобилис ООО, 14:07, 14.08.2026, Россия791 |  |
| ООО «Нобилис», разработчик российской платформы управления корпоративным здоровьем TouchMED, объявляет об участии в ключевом отраслевом событии - XI Всероссийской неделе охраны труда (ВНОТ-2026). В фокусе презентации компании - практические инструменты цифровизации медосмотров, в том числе профилактических и предиктивной аналитики для снижения операционных рисков и повышения эффективности персонала. |
| Nexign: российский бизнес не спешит использовать ИИ для поиска аномалий, Nexign, 14:03, 14.08.2026, Россия134 |  |
| Почти 80% российских компаний уже применяют инструменты мониторинга своей ИТ-инфраструктуры, но лишь каждая шестая использует модели машинного обучения для обнаружения аномалий. Мешают нехватка внутренней экспертизы, низкое качество данных и сложность подсчета окупаемости инвестиций. |
|
|
