CTP 클래스와 자신의 정의

MTPL 정책은 중앙 은행에 의해 규제되고 있지만 비용,하지만 모든 드라이버 동일하지 않습니다. 여러 가지 요인에 따라 차량 소유자에 할당 된 소위 CTP의 클래스가 있습니다. 방법이 그림과 그것이 무엇에 영향을 확인하는 :이 기사는 MTPL 보험 클래스에 대해 자세히 설명합니다.

무재해 할인

사고의 개입 기간 여부를 보험 회사 검사에 대한 정책을 확장합니다. 이 유휴 관심 밖으로되지 이루어집니다. 사람이 신중하지 도로 교통 사고에 관련된 자동차를 운전하는 경우 최대 50 %의 양 모터 보험 서비스에 대한 할인을 가정한다. 즉, 정책 값이 요인이라는 보너스 - 맬 러스 (MSC)에 의해 조정된다.

왜 보험 회사는 정확한 운전을 위해 추가 비용을 지불 할 용의가? 그녀는 수익성이다. 이 할인 혜택을, 이익의 일부를 상실하자, 이러한 비용은 사고로 보상을 지불해야하는 경우보다 적은 수 있습니다. 따라서, 자동차 소유자는, 기술을 운전 매년 5 %의 할인 혜택을 제공하는 개선 자극 "사고없이." 이 보너스입니다. 그러나 도로 문제, 보험 보상, 발생한 벌금 - 맬 러스의 비용에 이르게 부주의 운전합니다.

이번 마법 비율이 특정 차에 묶여, 그것은 매우 불편했다. 결국, 자동차 소유자는 모든 보너스를 잃어버린 차를 판매 할 때. 따라서, 2008 년 이후, 보험의 역사는 사람이 아닌 차량과 연결되어 있습니다.

아니 추락하지만, 꽤

CTP는 가정 , 책임 보험을 오히려 자산보다. 간단히 말해, 보험 무슨 일이 있었는지에 대해 책임을지지 않습니다있는 이러한 경우는, 정책의 비용에 영향을 미치지 않습니다. 고려 (보험 계약자가 사고에 대한 책임이있는 경우) 장소에게 보험금을했다하는 만 사고를 가져옵니다. 예를 들어, evroprotokol 중 하나 교통 경찰에 기록되지에서 그립니다, 사고, 나머지는 중요하지 않습니다.

자동차 소유자가 사고의 잘못, 그 할인은 아무데도 없습니다 그렇지 않은 경우. 뿐만 아니라 "아무도 본 적이있다", 참가자는 교통 경찰에게 통지하지 않고, 동의 비난하는 경우에 같은, 그러나.

MTPL 클래스

마지막으로 우리의 아주 개념을 가지고 "CTP 클래스." 용어 밀접 위에서 검토 보너스 - 아 계수 연결된다.

값은 다양한 조건 하에서 할당 된 특수 라벨, 조절, 계수. 첫 번째 두 열에서 알 수있는 바와 같이, 특정한 클래스는 MSC에 대응한다.

할인은 단일 계수를 감산하고 100 %로 한 결과를 승산함으로써 계산된다. MSC는 0.85 인 경우 예를 들어, 할인은 다음과 같습니다

(1 - 0.85) × 100 % = 15 %를 X.

MTPL 보험 클래스는 자동차 소유자가 사고에 들어갔을뿐만 아니라, 운전 경험하는 빈도에 의존하지 않는다.

무엇 MTPL 클래스를 결정한다

먼저 정책을 요청 클라이언트는 자신의 보험 기록을 철자 그 후 1의 값을 표준 3 클래스를받습니다.

매년 사고없이 때문에, 속도를 줄일 수 있습니다. 즉, 때 보너스 - 맬 러스 0.95 및 5 % 할인과 함께 4 일 정책 3 급 변화의 확장. 사고가 있었다 경우, 클래스는 반대로 감소하고, 정책 증가의 가격.

어떻게 클래스 CTP를 알 수 있습니까

이제 우리는 용어를 이해하는 것이,이 클래스 드라이버 CTP를 찾는 방법을 알아내는 시간이다. 사실, 정책의 발행의 할인이 자동차 소유자의 보험 기록을 필요로 계산합니다. 그것은 어디 저장됩니까?

자동차 소유자가 동일한 보험 회사의 서비스를 사용하는 경우 충분한 기업에 적용합니다. 직원은 MTPL 클래스 내부 데이터베이스를 확인하고 정책의 연장의 비용을 결정하기 위해 몇 초 필요합니다.

운전자가 보험 회사를 변경하기로 결정한다면, 그는 알람 이력에 관한 정보를 포함하는 이전의 "보호자"인증서 양식 번호 4를 요청해야합니다. 문서는 5 일 이내에 제공됩니다.

그러나, 이것은 항상 도움을 필요로하지 않습니다. 대부분의 보험 회사는 SAR베이스를 사용하고, 심지어 자신의 고객을 자신의 웹 사이트에 이러한 데이터에 기초하여 정책의 비용을 계산 할 수있는 기회를 제공한다. 드물게 있지만 클래스는 정책에서 지정한 발생하지 않습니다.

때로는 새로운 기본 회사는 초보자에 1 점을 추가하는 듯. 이 경우 보험 이력이 손실 될 수 있기 때문에, 아래로 브레이크에해서는 안됩니다.

자신의 클래스를 알고

MTPL 클래스는 보험에 의지하지 않고, 자신의 수를 결정합니다. 그것은 위의 표지판을 활용 충분하다.

처음 두 개의 열, 우리는 이미 알아 냈어요 : 클래스와 MSC를. 나머지 5 열은 지난해 보험의 경우의 수를 나타냅니다. 0 - 이것은 우연이 아니다. 따라서, 4+ 네 개 이상의 사고의 존재를 나타낸다.

컬럼의 값은 - 또한 클래스이다. 예를 들어, 첫 번째 등록 정책 세번째 클래스와 KMB 1 승 초보 운전자는 사고없이 매년 여행. 3 번째 클래스에 맞춰, 우리는 사고의 제로 숫자가 4 학년에 할당 된 것을 알 수있다. 경우 하나 개의 사고, 1 차 있었다. 클래스 1은 계수가 1.55에 상당한다. 우리는 고려 :

(1.55 - 1의) × 100 % = 55 % (X).

55 % 이상 정책을 갱신 할 때 따라서, 운전자가 지불합니다. 그러나 이것은 최악의 정렬되지 않습니다. 두 개 더 사고가있을 것입니다 경우 단, M 클래스에 할당되고, 그것에서 얻을 장치로 돌아가려면, 그것은 5 년이 소요됩니다.

가격 때마다 보험 에이전트가 현재 클래스 드라이버에 해당하는 테이블의 한 행에 의해 유도된다.

하지만 당신은 PCA를 방문하여 추가 비용없이 할 수 즉시 이름과 운전 면허증 번호의 특별한 형태로 입력하여 MSC를 알 수 있습니다.

여러 드라이버의 경우

정책은 다른 클래스 MTPL 보험을 가진 여러 자동차 소유자가 새겨 져 경우는 어떻게? 어떻게이 경우 정책의 가격을 결정 하는가?

이 경우 비용은 최대 속도에 따라 산출된다. 예를 들어, 세 개의 드라이버 CTP에 포함 된 제 MSC 0.6 번째 인 -에서 0.7, 세번째 - 0.9. 0.9의 정책 요인 수단이 촬영되며, 할인은 10 %가됩니다.

드라이버의 수는 제한이 설정되어 있지 않은 경우, 보너스 - 맬 러스는 보험 급부가 계약의 마지막 기간에 걸쳐 구성되어 있는지 여부에 따라 달라집니다.

파렴치한 보험 및 기술 오류에 대한

합리적인 문제는 발생 : 왜 자동차 소유자는 오랜 시간에 대한 모든 데이터가 전체 프레임 워크에 포함 된 경우 드라이버 MTPL 클래스를 찾는 방법에 대한 정보가 필요하고 보험 회사에 앉아 정책의 가격을 계산하는 방법을 알고 특수 교육을받은 사람?

문제는 항상 이러한 직원이 양심을하지 않을 것입니다. 그리고 그들은하여 초과 지급을 그에게 표준 요금을 제공하기 위해 고객의 무지를 활용할 수 있습니다.

보험 회사가 의도적으로 기술적 오류 또는 잘못된 데이터 입력의 결과로 발생할 수있는 수준의 고객을 변경하는 경우에도 마찬가지입니다.

어떤 이유로 정책의 CTP 클래스를 변경하는 경우 새로운 보험의 역사는 시작 - 첫 번째 클래스와 함께. 그리고 드라이버의 명성이 새롭게 형성 될 것입니다.

돈을 저축하기 위해 가짜 보험을 구입하는 것이 바람직하지 않습니다. 이후 모든 자동차 소유자 CTP이 확장 할 때, 운전자의 클래스는 자신의 운전의 기록을 바탕으로 결정되며, 이러한 데이터에 기초하여 가격을 계산합니다. 이러한 역사있을 경우, 모든 할인 태워됩니다.

MTPL에 저장하는 방법

정책의 가격은 CTP 클래스뿐만 아니라 다른 요인뿐만 아니라 영향을 미칩니다. 예를 들어, 영토 요금은 지역에 따라 달라집니다. 그들은 자신의 변호사의 일반 전원을 이동하면서 일부 영리한 드라이버는 영토 비율이 낮은 지역에 거주하는 친척에 자신의 차를 장식합니다.

그것은 다른 차의 정책 소유자에 추가로 입력 한 사람도 중요하다. 보험이에 한정되지 않고, 전송을 관리 할 수 있습니다 그 훨씬 더 비싸다. 그리고 정책에 입력 만 잘 이동하거나하지 않는 사람들이 불필요한 비용을 내포 약간의 운전 경험을 가지고 경작한다.

자동차 소유자가 자동차를 운전하는 경우 마지막으로, 예를 들어, 단지 올해의 따뜻한 시간에, 그것은 년 내내 초과 지불 할 말도 안돼, 상수가 아니라. 몇 달 동안 보험에 가입 할 정도로.

이제 우리는 CTP 클래스, 그들은 무엇을, 그들을 식별하는 방법을 알고.