​我对四大险企的估值，最低估的可能是太保

作者：夏至1987

来源：雪球

01

估值的艺术

所谓估值，多少是有点儿主观成分的，这个主观包含了我们投资人的个人偏好，包含了市场对某家公司未来发展的预期，我们是否能识别这种预期，以及把握它的变化。

一只保险股，理论上可以值1.5倍PEV（价格/内含价值），市场却只给了1.2倍PEV，这里面肯定是存在一些机会的。

比如说在2017年，当时宏观经济从2013-2015年衰退的泥潭里挣脱出来，走出了复苏到繁荣的态势，明显是基钦周期的上半段，GDP增速反弹，市场利率提高，利好保险股的基本面，当年保险股可是非常热门的股票。

反过来，到了2020年，市场对整个保险版块的预期就差了很多，没有多少资金愿意配置，没有多少投资人主动的去讨论保险版块，保险行业整体跑输大盘，大家都认为保险业受到长端利率下行的压制，资产端的收益率未来没有保障，负债端因为经济基本面的不景气导致居民口袋里没钱，缺乏配置高价值保单的能力，新业务价值增长出现了明显的萎缩，大家对保险行业整体的成长性产生了怀疑，这种怀疑，甚至在很多长期持有保险股的股东群体中也很常见。

其实如果深入了解保险行业，研究保险股的估值体系，你会发现长期来看保险行业既不会像2017年表现得那么好，也不会像2020年表现的这么差，它就是一个普通的依然处在成长期的行业。行业未来的空间很大，行业的整体增速中等偏上，并且随着经济周期的波动带有明显的周期性。有了这样的认识，再去观察保险行业的时候，一些明显偏离事实的主观判断就会少很多，不管是过度乐观的还是过度悲观的。

如何保持理性客观呢？要多看数据，掌握一些决定价值的关键指标，比如说业务层面的代理人数量和质量、新业务价值、新业务价值率、保单结构等，财务层面的总投资收益率、内含价值、内含价值增速等。

在客观的基础上再去做主观判断：如果你觉得一家公司的品牌、文化、管理能力、人员队伍、科技水平等都要比其他几家公司要强得多，可以适当地给一些溢价，但这个溢价必须合理，必须是基于客观的溢价，不能盲目的给。两家发展水平差不多的保险公司，一家价值1倍PEV，另一家稍好一点的可以给1.2倍，但给2倍PEV就过分了，同样的，给0.8倍PEV就明显低估了。

估值要更多的靠算，不能瞎猜。

02

内含价值因何增长？

这个系列的文章，核心目标就是要搞明白内含价值是怎么来的（上一部分已经解决），内含价值为什么可以成为保险股最重要的估值指标，以及内含价值未来的边际变化。

我们进入正题。

上一篇文章已经介绍了内含价值的计算方法，有的股民朋友会怀疑，内含价值真的能代表企业的投资价值吗？或者说如果一家保险公司的内含价值高速增长，它的净利润释放就一定可以同步跟上吗？答案是肯定的，如果保险公司对内含价值的计算过程靠谱，假设合理，那么内含价值的增长一定会带来净利润的同步增长，也许净利润的增长会有一定的滞后性，但迟早会来。

这里先给个结论：保险公司的内含价值约等于其他传统行业的净资产，内含价值本身就具备内生增长能力。

在一个会计期间，一家保险公司期初的内含价值是如何变为期末内含价值的呢？

大概都要经过以下4个过程：

内含价值的内生增长新业务价值创造运营、投资偏差及运营、投资假设调整注资或股东股利分配

即期初内含价值+内含价值内生增长+新业务价值创造+运营、投资偏差及运营、投资假设调整+注资或股东股利分配=期末内含价值

我们拆解一下这个四个内含价值的重要增量（或减量）。

A、内含价值内生增长

何谓内生增长？从内含价值的构成来看，内含价值可以分为净资产和存量保单的有效业务价值（要扣除要求资本成本）两个部分，假设某家保险公司的内含价值中，净资产和有效业务价值的比例各是一半。

其中，我们在计算存量有效业务价值的时候是把存量保单未来产生的所有现金流贴现回来的，贴现率一般取11%，这就意味着这部分保单的有效业务价值在未来几年将以11%的年化增速自然增长。一批保单今年有效业务价值如果是100亿，那么到明年这个时候一定会变为111亿（如果期间没有因为分红而扣减），那么后年就会变为111*1.11=123.21亿，这部分多出来的有效业务价值一定会通过剩余边际的路径传导到净利润上，对未来净利润产生11%增速的贡献。注意：剩余边际和有效业务价值计算的区别只在于贴现率11%和5%的区别，以及是否扣税，它们的增速是基本一致的。

以上有效业务价值的部分。

净资产的部分呢？我们假设一家公司通过投资和其他业务的盈利，使净资产可以每年增长7%，相当于净资产的ROE是7%。

这时候，把占比一半的净资产（7%内生增长）和另一半有效业务价值（11%内生增长）混合起来，会发现它们合计值的增长率正好达到9%，记住9%这个数值，后面我们对具体公司数据分析的时候还会再来验证它。

这里可以看出，保险公司的内含价值本身就具备内生增长能力，这个能力不算高，但很重要。

B、新业务价值创造

这个很容易理解，当保险公司卖出新的保单后要核算新业务价值，这部分新业务价值将作为增量直接加到期初内含价值上。新保单卖得越多，保费收得越多，新业务价值率（新业务价值/首年保费）越高，那么加到存量内含价值上的新业务价值也就越多。注意，前面我们提到过，新业务价值和内含价值的计算方式是一模一样的。

C、运营、投资偏差及运营、投资假设调整

这是我定义的一个概念，我将各家保险公司的运营经验偏差、投资回报偏差、运营假设变动、投资假设变动全部归集起来，合并成一个概念。

为什么要进行合并？

假设有这样一家保险公司，在核算某种疾病的“发生率”这个数据的时候，预测未来概率是10%，也就是说它的模型设置为疾病发生率10%。这时它经过一年的实际运营，发现当年的疾病发生率只有9%，离模型预设值还有1%的差距，在对内含价值重新计算的时候就可以对内含价值形成一个增量（运营偏差）。此时它觉得之前假设的10%疾病发生率可能是偏高的，遂向下调整为9.8%，从10%假设值到9.8%的调整过程，也会形成一个增量（运营假设调整）。这两个部分叠加，就构成了运营偏差+运营假设的调整，反过来的过程将构成内含价值的减少。

那么是否可以有这样一个组合，当年的运营偏差对内含价值是正的贡献，而假设调整却是负的贡献呢？当然可以。还是上面那个例子，虽然今年的实际疾病发生率只有9%，但保险公司判断这个数据不具备代表意义，是偶然的波动，种种迹象表明，未来的预测疾病发生率比10%还要高，可能达到10.5%，这个时候保险公司出于保守考虑，必须上调模型假设数值，这会造成内含价值的减少，与当年实际运营偏差形成一增一减，一正一负的对冲关系。

从这里可以看出，实际的运营偏差，很多时候都来自于运营假设是否保守，它俩的数值是息息相关的，不能独立的去看，此时我们就可以把每年的实际运营偏差和模型调整合并起来一起统计。

以上是运营偏差和运营假设的情况，在投资回报偏差和投资回报率假设上也可以有同样的关系，而且它们本质上都是一样的，都可以用来衡量假设值和实际值的偏离程度。合并计算后，就形成一个整体概念：运营、投资偏差及运营、投资假设调整，方便我们后续的整理计算。

D、注资或股东股利分配

当公司向股东分红时，可以理解为是在净资产上直接做了一个减项，比如说某家公司今年实际分红2亿，那么它在内含价值上也大致会出现2亿的减少，误差不会很大。反过来，股东向公司注资是分红的反向过程，会增加公司内含价值。

好了，在上面这个例子中，如果某家公司的期初内含价值是100亿，内含价值的内生增长为9亿（一半的11%增长，一半的7%增长），新业务价值创造是+6亿，运营、投资偏差及运营、投资假设调整是+1亿，向股东分红为-2亿，没有注资，此时公司的期末内含价值会变为100+9+6+1-2=114亿，增量是14亿，相当于增长了14%。但是在这个例子中，其实公司今年创造的效益并不是14亿，而一共有16亿，其中2亿作为分红分给了股东，股东确实得利了，当年的内含价值增长率实际为16%，其中有2亿作为现金给到股东，另有14亿留存在了公司。

这就是一个典型的内含价值的增长过程，和大部分其他行业公司净资产的增长过程类似，只是增量来源不同，保险公司来源于内生增长、新业务价值、偏差和假设调整，其他普通的公司则来源于净利润或持有资产的增值，内在逻辑是共通的，所以这里可以把保险公司的内含价值就当做是其他普通行业的净资产来看待。

3、新华保险的案例

我们分析一家具体的A股上市险企，看看实际的内含价值是如何变化的，以新华保险为例：

这张表格展示新华保险过去几个年度的内含价值变化。

对于新华来说，2016年有一个特殊的科目“期初内含价值评估标准变化”，是实行偿二代后重新计算内含价值直接增加的132.24亿，其他年份没有这个科目，此外还有在2020Q2调整了风险贴现率，导致内含价值增长的39.54亿。这两部分是直接调整，不算保险公司的效益。

我们看一个普通年份，比如2019年全年，新华的期初内含价值是1731.51亿。

写内含价值四个字太累了，下面统称EV（内含价值，embedded value）。

期初EV的预计回报就是我前面提到EV的内生增长，2019年为159.96亿，相对期初EV的比值大概是9.23%，2018是9.71%，2017年是9.66%，2016年是9.55%。大家可以统计一下各家保险公司的这个比值，大部分都围绕在9%左右波动，我直接贴数据：

可以佐证我前面对9%的计算过程。因为有效业务价值的增长11%是固定的，当EV中有效业务价值占比更大时，EV的预计回报会略大于9%，反过来，当净资产的占比更大时，EV的预计回报会小于9%，但差异不会很明显。

接下来是新业务价值创造，新华2019年有97.79亿，占到了期初EV的5.65%。

运营经验偏差（15.31亿）+投资回报偏差（82.66亿）+运营假设变动（-32.27亿）+经济假设变动（即投资假设变动-12.12亿）=偏差和假设调整共+53.58亿，占到期初EV的3.09%。

注资后股利分红是-24.02亿，占期初EV的-1.39%，其他还有一些杂七杂八的影响没那么大的项目，比如“寿险外其他股东价值变化”等。

最后得到期末EV为2050.43亿，比期初EV增长了18.42%，如果加回股息后增长率大概是19.81%（18.42%+股息1.39%），这个增长率可以较好的衡量2019年全年新华保险的业绩，也称得上高速成长了（对于一只价值股来说）。

实践中，2019年新华保险的归母股东净利润相比2018年暴增达83.78%，主因是2018年是股市投资小年而2019年为股市投资大年，一里一外差别太大，另外还有一个重要的影响是2019年执行的保险企业手续费及佣金支出税前扣除政策调整的贡献，除去这些一次性影响，再把有效业务价值的部分涵盖进去，长期来看波动根本没有那么夸张。

到2020年上半年，新华保险的EV增速依然有9.65%，年化在19%以上，而报表净利润增速为-14.6%（因为2019年因一次性影响基数过大），从这里可以看出EV是更好的保险股价值衡量指标，稳定、持续且计量准确。

我们对4家险企各期的EV增量和增速都按照上面那个框架进行分类、整理，然后就可以得到下面这样的表格：

再进行同业对比。

（有需要四大保险公司全套数据的，可以关注我，然后加我V，我把数据表格共享给你）

如果某家公司某年的EV增速突然不及预期，或超过预期，可以分析对EV增长的贡献来自于哪个部分，通常“期初EV预计回报”都会非常稳定，而新业务价值创造、偏差及假设变动是两个影响最大的部分，尤其是新业务价值创造。

4、中国平安的案例

当然了，新华是一家非常简单的公司，所谓简单，是说它的业务架构单一，以寿险健康险为主，而像平安、太保这样的集团，则同时有财险、银行等其他业务，平安还有券商、信托、科技等其他板块，这个时候它的EV变动表也会变得复杂的多，我们以平安集团2019年的EV变动表为例做个说明，以下为原始数据：

可以看出，平安集团的EV变动表分为上下两个部分，上面一部分是寿险健康险的EV从期初到期末的变化，下面部分是集团其他业务的EV变化，主要包括财险、银行、资管、科技等其他业务，最后再把两个部分合并得到期末集团EV。

先看寿险健康险，第一条是“期初EV的预计回报”，平安从2018年年报开始披露了其中有效业务价值和经调整净资产的结构，这一点虽然新华没有披露，但计算方式一模一样。

第二条来自于“新业务价值创造”，区别于新华保险的地方在于，平安在这里多了两个小的分项，除了把报表披露的2019年新业务价值759.45亿加进来以外，还多了“新业务的分散效应”和“新业务与有效业务的风险分散效应”两个小项。

如上图。

这里我做个解释，为什么会有这两项，什么叫分散效应？

我们记得之前在介绍EV的算法时说，计算有效业务价值的部分，要对“要求资本成本”进行扣减操作，用来计量开展保险业务对保险公司资本的占用所产生的“机会成本”，理论上，开展的保险业务越多，保单和保费越多，那么占用的要求资本成本也应该越多。但这里有个特殊的情况，我们在确定要求资本的时候，其实目的是为了能覆盖保险风险，而当开展新业务的时候，由于新业务的保单与存量保单之间的风险相关系数小于1，这个时候新业务反而能降低总体风险。

这个如何理解呢？需要一点儿保险学或投资学的知识，即风险相关系数小于1的资产组合再一起时，总体风险会降低。投资人可以想象在投资，如果你单一持有一只股票，那么你的风险是比较高的，公司甚至有破产退市的可能，如果你持有10只股票，那么风险就被大大分散了，你总市值的涨跌、波动会变得小很多，如果你持有50只以上股票，那么你的个股风险就相当小了，你的波动会越来越接近大盘，理论上持仓风险确实减少了，这里保险学上对要求资本计算时就是借助了类似的概念和理论。也就是说：新业务与旧业务间形成了风险分散效应，而新业务与新业务之间本身也存在风险分散效应，反应在EV变动表上，新业务的开展会产生一个增量，由于对要求资本成本扣减额的减少，使总体的EV增加了。2019年，平安这两项的正向贡献分别是70.8亿和70.23亿，相当于为投资多赚了140亿，影响还是比较可观的。

对分散效应这个概念，不知道我说清楚了没有。

在各家公司的财报中，平安和太保披露了分散效应对EV的影响，新华没有披露，国寿只在敏感性测试的时候有披露，要知道长期积累下来分散效应的影响还是比较明显的。我专门打了新华和人寿投资者关系部的电话询问，两家公司对这个问题都比较清楚，看来是已经有其他投资者或分析师注意到了这个问题，其中新华指出它在计算新业务价值的时候已经把分散效应考虑在内了（也就是说，新华的新业务价值这个指标是虚高的，至少是同业对比的时候高于平安、国寿、太保），而国寿表示它为了保守起见，不会考虑在EV中加入分散效应的影响，但是我们看它的投资回报率假设、风险贴现率假设（10%）等其实没有那么保守，我算了一下分散效应对国寿EV的低估大致可以对冲以上假设宽松对EV的高估，所以我们还是把国寿的EV视作合理EV吧。

接下来是第三条、第四条，“营运假设及模型变动、营运经验差异及其他”，平安认为这两条和上面几条加在一起算是营运利润，而把下面的投资回报差异、经济假设变动、市场价值调整等科目作为暂时的市场波动影响，相当于是非经常性损益，这里它创造了“营运利润”这个概念，我觉得也没什么必要，最终统计EV的时候是要把这些都合并在一起算的，所以我自己又再次做了整理合并。

以上是平安集团有效业务价值的部分。

接下看集团的第二部分，除寿险健康险以外的财险、银行等业务EV的变化。

我们照例对“其他业务当年营运利润”和“其他业务当年非营运利润”两个概念进行合并计算，作为集团其他业务的当年利润，加上“市场价值调整影响及其他”项目后，得到“资本变动前其他业务期末的调整净资产”，也就是说从这里开始平安要进行注资、分红派息、回购、员工持股计划等操作了。

先说明一下，由于平安的业务分了上下两个部分，在最重要的分红层面，平安的计算规则是，先从寿险健康险部分向集团其他业务部分分红，再从其他业务部分向集团的持股股东分红，也就是分给我们上市公司股东，注资则是上面过程的逆过程。比如说在2019年，先从寿险健康险向集团其他业务分红485.36亿（表格中填作“子公司向公司分红”），再从其他业务部分向我们投资人分红337.75亿（表格中填作“股东分红”），也就是说，这个过程中，集团其他业务部分不单未向我们股东分红，反而截流了寿险健康险业务分红额大概150亿，所以报表上集团其他业务的EV增长是高估了的，而寿险健康险的EV增长被低估了。

这里我将股息进行还原处理，把寿险健康险以及集团其他业务的EV增长加上实际的分红派息后，可以得到真实的两部分业务的EV增长，整理以后的数据如下表：

上表的数据比原始表格要更清晰，结构也一目了然，更易于我们进行后续分析。

以2019年年报数据为例，加回股息后平安寿险健康险的实际EV增速高达31.69%，集团其他业务加回股息后只增长了12%，这一调整更能反应两大业务板块各自的效益，可见现阶段的平安集团寿险健康险业务是一辆高速火车头，其他业务都是被拉着走的，财险、银行、科技等业务板块盈利能力较弱。

把上下两个部分合并后，2019年平安集团层面EV的增量是19.76%，加回股息后达到23.13%（平安的分红比较大方，分红额很多），这个数据比太保（20.5%）、新华（19.81%）、中国人寿（19.11%）都要更优秀，主要就是源自平安寿险健康险强大的新业务价值创造能力。

5、保险的同业对比

这里我把各家保险公司（集团口径）近几年的EV增速统计如下：

可以看出，除了在2020年上半年这种特殊时期，平安集团的EV增速都要远远领先于其他几家保险公司。平安集团的近4年EV平均增速达24.55%，对比另外三家太保、新华、人寿的20.93%、16.8%、15.31%，近7年平均增速高达25.66%，对比另外三家的19.27%、19.33%、17.6%。

为什么平安集团在2019年EV增速突然减慢，被其他三家保险公司逐渐追上，甚至在2020Q2被反超？原因比较复杂，主要是代理人队伍出了问题，新业务价值创造能力跟不上了，我们这篇先不讨论，这不是三两句话能讲清楚的，不过在最后估值的时候我已经考虑进去了。

如果只看寿险的数据，则差异更加明显：

在过去7年，平安的寿险优势不是一般的大，称一句“碾压”同业都不为过，这也是为什么这么多分析师，这么多投资人对这家保险公司无脑吹捧的原因，因为历史上真的是太优秀了。

我对所有保险公司EV的变化数据都做了分析，所以很容易找到历史上平安寿险EV高增速的原因，就在于内含价值创造能力：

以2017年为例，平安寿险只是新业务价值创造一项就贡献了24.46%的增量，太保好一些，也只有16.77%，新华、国寿两家不足10%，平安一家的效益要超过随便的另外两家之和，这个能力无关规模，是真实的赚钱能力的差距。

6、偏差与假设

通过这个模型的分析，我们其实也可以解决一个困扰很多投资人的问题，即保险公司的那些假设是否靠谱，是否低估了实际的风险，它们计算出来的EV有多少水分？

对每家公司的“运营、投资偏差及运营、投资假设调整”对期初EV的影响做个统计：

从上表来看，如果是单一年份，运营偏差和投资偏差，运营假设和经济假设这些数据的合计值，波动还是比较大的，可能远远高于0，或远远低于0。对于我们股民来说，最好是有正向的贡献，即假设比较保守的情况，此时EV的含金量会非常高，中性一些的偏差和假设贡献为0也能接受，如果假设不够保守，经常性的贡献为负就麻烦了，可能意味着公司报表对EV的高估。

在2014年因为大牛市的影响，保险公司实际的总投资收益率超高，几家公司都齐刷刷做出了很高的正向偏差，除太保的5.41%数据稍弱外，其他三家甚至都超过了10%。但是到2016年或2018年这种雄市时期，又通过负向贡献拉回来了。所以这个东西还是要拉长时间来看，做一个平均的统计，上表的后三列我给出了近4年的平均值，以及近7年的平均值，据此判断各家公司假设的保守程度。

横向对比来看，近7年的数据，4家公司的偏差+假设变动贡献都保持了正值，其中平安最优秀达到2.89%，平均每年正向贡献接近了3%的夸张水平，也就说平安的假设远远低估了自己的运营和投资水平，过分保守了，另外三家虽然不如平安优秀，但至少也保持了正向贡献。

近4年的平均数据，平安依然做到正贡献，而新华、太保、人寿都转为负贡献，可能是最近几年市场利率下行有些明显，以前的投资回报率假设达不到了，被迫下调，削减了EV。

从近7年和近4年数据综合来看，平安的假设是比其他三家保守的，平安的历史总投资收益率的记录也确实是好于其他3家。当然了，也可能未来几年平安突然就不行了，如果平安出昏招儿再多投几个汇丰这样的，那真的很难说。

通过分析上表，我觉得大家对于保险公司假设的保守程度，也就是EV的估算合理性应该会多一些信心了。说实话，我们国家的险企没有那种寅吃卯粮的风气，整体上还是比较稳健的，监管也很严格，险企在财务造假方面缺乏动力，无须过分担心。

7、保险公司估值

好了，分析到现在，要到最重要的估值部分了。

聪明的投资人会发现我们对保险公司估值，也可以使用PB-ROE体系的那一套，也就是说ROE越高的公司，PB可以给到越高。当一个行业内大家的规模增速差不多，分红水平差不多的时候，一家20%ROE的公司给到3-4倍PB都没有压力，而15%ROE的也许就只能给2倍PB，10%ROE的给1倍PB。

上面那个PB-ROE的体系中，PB中的B（bookvalue）由净资产换成了内含价值EV，而PB（Price/bookvalue）也转换成了PEV（price/EV），ROE则转换成ROEV（return of EV），即内含价值的增长能力，形成PEV-ROEV估值体系。对于一家EV增速很高的险企（ROEV很高），自然就可以给到更高的PEV倍数，那么我们的难点就变成了去估算各家公司未来数年的ROEV，这需要对行业的了解，对企业的了解，对保险业务的理解。

从这里开始，我要加进一些主观估计的成分了，加进一些自己的判断。

以我对保险行业的粗浅认识，长期来看，平安集团的战斗力还是有保证的，短期代理人渠道改革以及管理层动荡，不改这家公司的优秀文化和狼性基因，再经过一段时间的调整，平安大概率还是能重新回到高增长的轨道上来的，当然了，你可以选择不信。我认为平安在目前的保险公司里应该还是能成为独一档的存在，无论是科技信息化水平，保险代理人的平均素质，客户基础，在整个综合金融领域的布局等，虽然2019-2020年的表现确实谈不上好，有一定的退步。

在其他三家公司里做对比，从历史上看太保明显要更强一些，但新华、国寿这两年进步很快，后面还要观察新华和国寿的持久力，是不是能保持下去。

对于投资人来说，如果要在这么多保险公司的经营指标里选一个作为最重要指标的话，我觉得就是新业务价值NBV，对这个指标大家一定要死死盯着，因为它是决定EV增速的最重要变量。

总体来看，4家公司未来几年保持15%以上的EV增速问题不大（加回股息后），这里我拍脑袋给出4家公司未来5年的平均EV增速，分别是平安18%、太保16%、新华15%、国寿14%，并据此给出4家公司的合理估值水平：

依据这个估值模型，4家公司的合理估值分别是平安1.8倍PEV、太保1.4倍PEV、新华1.3倍PEV、国寿1.2倍PEV，我觉得这个估值算是相对保守的。比如对于国寿，14%EV的增速，给到1.5倍PEV也没什么问题。对于平安来说，能不能迅速扭转现在的颓势重回高增长，我是抱有一定期待的，但未来谁也说不准，走一步看一步吧，暂时给个1.8倍PEV看看。

如果上面对估值的推算合理，那么按现价来看，只说A股，平安至少还应有43.77%的估值提升空间，太保至少有70.35%（最高），新华达58.53%，而国寿只有8.42%（国寿可能是相对高估的，但绝对估值水平并不高）。

以上估值未考虑市场对部分公司的明显偏好，只是从盈利能力出发进行的测算。如果你认为某家保险公司未来的EV增速应该更高或更低，可以给出具体的理由，并据此调整目标估值。以新华保险为例，你认为未来新华的NBV增速会比较高，使EV增速维持在16%以上持续5年不成问题，那么可以将新华的目标估值调高到1.6-1.7倍PEV。

注意，即使没有出现估值提升的情况，这四家公司未来几年大概率可以给投资人赚到15%以上的年化投资回报率，这还没有算大牛市下保险股的高β弹性。

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