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事实表明，保险方案如果安排得当，一般家庭将节约几万至几十万元的保费支出，而家庭保额也提高了数倍
保险的必需，是因为没有任何一个金融产品能够像保险那样，在家庭成员遭遇风险时，起到以小搏大的作用。出险时，往往可以获得所缴保费几百倍的赔付。而其他金融产品却无法担此重任，解决一个普通家庭的燃眉之急。
正因为保险有如此重要的价值，也使得其价格不菲。虽然保险公司的盈利是以死差、费差和利差来体现的，但羊毛出在羊身上，投保人为获得保险的价值，必须以保费的形式承担全部成本。这其中包括保险代理人的高比例佣金、保险公司的运营费用以及利润。
寻找保险实用功效
对于任何昂贵而必需的东西，我们首先想到的应该就是少花钱，多办事，提高性价比。体现在保险中，就是保额保费比。事实表明，这完全可以做到。但为什么成交的保单中，有那么多低性价比的保单、甚至天价保单呢？这要从保险的几大功能说起。
在成熟的保险市场，保险一般具有风险保障、强制储蓄、投资增值、合理避税、锁定资产、遗产转移等功能，所以保险资产在家庭中占据了相当的比例。但是对比中国大陆的实际情况，不难发现上面的6项功能中，只有风险保障具有绝对优势。
强制储蓄 这一部分的收益率明显低于银行1年定期存款税后利率。因此，相当于多花钱请一个人严格管理自己的 收支。除非对于财务自制能力极弱的人，否则完全可以省掉这笔钱。
投资增值 由于保险公司资产管理经验、对保险业投资监管等多种因素，目前保险公司作为机构投资者，在市场整体上与其他机构投资者(如基金公司)相比并不占优；而且保费中的投资部分(如投连险和万能险中的投资账户)，同样可能面临风险。
合理避税 我国的税制体系，决定了普通家庭的收入都是税后的，无法通过购买保险来规避。
锁定资产 属于购买保险的特殊用途(如躲避债务)，不同的人有不同的动机，此处不做评论。
遗产转移 我国的遗产税没有明确的出台日期，至少在目前，通过购买高额保险规避遗产税，还是没有什么必要的。一般情况下，没有必要过于未雨绸缪，因为连遗产税起征点都没有明晰的概念。
投保人如果不去仔细分析，就直接效仿中国香港地区或者美国，很容易南橘北枳。
剖析花哨产品本质
根据前面的分析来看，目前我国保险产品的可取功能还是比较纯粹的。但为什么市场上的保单还是那么晦涩呢？除了医学、法律的专业术语外，财务方面的设计确实也难倒了很多人——设计出来的保单是综合的，比如寿险就包含了定期寿险、传统终身寿险、两全寿险、万能寿险、投资连结险等，以及专门用于教育、养老等用途的寿险。
其实，保险是相对简单的产品，除了基本的保障功能外，还有储蓄或者投资功能的产品，保险公司对此进行了专门的包装和设计。目的是使投保人通过购买一份保险，便可解决风险规避、收支安排、储蓄安排、投资安排等多个方面需求，进而解决养老金、子女教育金、按揭计划等家庭中的实际财务难题。从保险行业内部来说，这些功能的确为家庭提供了一站式的解决方案，具有积极的意义。但对于投保人来说，并非万灵丹。
就拿返还型寿险来说，保险推销员的一句“出事赔付，不出事到期返还”，让投保人感觉到怎么都划算，实则经不起推算。下面就以某寿险公司的两全寿险和其对应的定期寿险(两全寿险的功能与对应期限的定期寿险功能+对应期限的银行储蓄功能)为例进行比较分析。
被保险人刘先生，35周岁，投保10万元的保额，20年缴费期，保障至55周岁，一年期定期存款的税后利率按2.45%来算。定期寿险的保费为504元/年，两全保险的保费为4824元/年；假设每年所交费用一样，采用组合形式的就是10万元的定期寿险(504元)+ 1年定期存款(4320元)；两全保险每年交4824元，20年交费总额为：20×4824=96480元。
保险期满时两种保险方案的对比
项目
方案1：
两全寿险
方案2：
“定期寿险+1年期银行滚动定存”组合
方案成本
96480（元）
96480（元）
相关利益
保身故、高残，到期返还保额
保身故、高残，到期获得存款本利和
资金流动性
不太灵活；退保损失比较大，可保单贷款
灵活；退保损失不大，损失部分利息
20年后期满
给付保额10万元
获得定期存款账户的本利和112489元
表中给出的仅仅是保险期满的利益。实际上，如果被保险人在保险期间内(如40岁时)身故或高残，方案1可以获得10万元的赔付，而方案2除此之外还可以获得银行定存本利和23240元，共计123240元。明显方案2占优。而如果将方案2中的1年期存款改为5年期存款，则可以获得更明显的优势。除此之外，未来一段时间仍会处于利息上升的通道，方案2的优势更加明显。
由此不难看出，购买两全/教育金/养老年金等储蓄型保险产品，在当前情况下是不太合适的，因为目前保险监管部门定的统一的精算上限利率为2.5%。
另外，寿险是保经济责任的，因此家里的非退休收入成员，才需要购买。具体的购买额度，一般的说法是“家庭年收入的10%”(也有说15%～20%的)，但是经过严格分析，发现并不需要这么多，经验数据是4%以内。
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