重构大数据:探索健康险 “治未病”新模式
5月以来,一系列国家大力支持商业健康险发展的政策频现。作为深化医药卫生体制改革、发展健康服务业、促进经济提质增效升级的“生力军”,商业健康保险发展已势如破竹。随着互联网和大数据时代的到来,特别是在“数字人生”和“数字医疗”的大背景下,健康险和寿险经营的基础环境也将发生根本性的变化,因此在机遇和挑战面前,“重构数据增强险企创新核心竞争力”、“依靠大数据运行提高效率和服务水平”、“探索"治未病"新模式”等成为业内共识。
数据积累不足——
掣肘商业健康险发展
随着中国人慢性病、重病发病率的增加,很多家庭为支付医疗费用承受巨大经济压力。在全民健康保障体系中,商业健康保险不仅弥补了基本医疗保障范围的不足,还可满足不同收入人群、不同职业人群、不同风险人群多样化、多层次的医疗保障需要。
近年来,我国商业健康保险发展成绩显著。2014年,我国商业健康保险保费收入1587亿元,同比增长高达41%。截至目前,保险行业已经推出商业健康保险产品2300多个,健康保险的服务功能也从基本医疗费用补偿,向预防、治疗、康复为一体的综合性健康管理转变。
“但是,目前我国商业健康保险产品的创新能力不足,风险管理能力也有待提高。与此同时,受制于商业健康保险风险覆盖范围相对狭窄、保障方式相对单一、经营成本偏高等因素,多数保险公司的健康险业务经营处于亏损状态。”谈及我国商业健康保险的发展现状,中国保险学会会长姚庆海表示,商业健康险的经营主体在医疗健康管理产业链中能动性低,专业化的健康管理服务水平还有待提高。保险机构不仅难以共享公立医疗机构的诊疗信息,而且难以深入介入和参与人们的疾病诊疗与健康管理流程。健康保险数据平台不够健全且缺少数据积累,也要求商业健康保险对互联网、大数据、基因工程等科技的整合能力进一步加强。
重构大数据——
险企创新核心竞争力
“实际上,购买健康险客户的根本诉求并不是要得到保险赔偿,保险公司应当在客户健康管理方面下工夫,让客户真实地感受到保险公司提供的不仅仅是保障承诺,更重要的是基于专业管理的个性化健康状态维护,可以提供从家庭、社区以及医院包括养老院和康复中心的全方位平台解决方案。”有保险专家对记者表示,保险业应该通过健康保险这一平台,集合并成为广大被保险人的“利益代理人”,利用大数据、物联网、基因工程和人工智能等前沿科技,形成一种倒逼机制,推动我国卫生和医疗体制改革,同时利用这些技术,探索全新的保险商业和服务模式。
当前,在“互联网+商业健康保险”的发展模式下,移动互联、大数据、可穿戴设备、便携式检测设备等领域的新进展,都将推动对健康风险的事前预防、实时监控、实时响应和快速服务,商业健康保险的运行效率和服务水平有望得到革命性的提升。
因此,解构和重构数据将成为未来保险公司创新的核心能力。这不仅需要保险公司建立跨学科的“科学团队”跟踪和研究新技术和新领域,尤其需要捕捉前沿领域的技术,并根据业务发展和提高效率的需要,构建全新的商业模式。
运用大数据——
“治未病”不再遥远
《黄帝内经》中有句话:“圣人不治已病治未病”。对于保险业而言,从业务发展的角度看,需要将“治未病”作为经营重点,为客户提供高水平的健康管理服务。从自身经营的角度看,应当思考行业发展的“治未病”问题,未雨绸缪,探索新模式。
应该说,大数据分析在保障产品设计及精算定价、理赔运营管理、医疗机构管理、市场和销售拓展等医疗保险经营的各个领域均有很大应用价值。日前新华保险(行情62.4 +1.58%,咨询)发布的2014年理赔数据报告,就用“数据事实”,深入剖析了客户理赔及疾病健康发生趋势,为客户提供了一份清晰的“治未病”蓝图。
数据显示,2014年新华保险个险理赔累计给付26.49亿元,较2013年增长19.16%。其中重疾和特种疾病的增幅最为显著,分别为29.55%和166.98%。从理赔身故类数据看,占比前三位分别为恶性肿瘤、意外事故、心脑血管疾病。而在恶性肿瘤赔付种类中,乳腺恶性肿瘤的赔付占比最高,为17.67%;其次是甲状腺恶性肿瘤14.72%;再次是支气管和肺部恶性肿瘤11.43%。从重疾赔付金额看,61.40%的重疾保额在0-5万元,占比最高,仅1.69%客户重疾保额高于15万元。从赔付年龄看,40-49岁客户重疾赔付占比最大,为40.52%,出险客户中年龄在30-59岁的占比达86.93%,该年龄客户是家庭经济收入来源的主力。
站在理赔角度,新华保险数据分析专家给出健康险投保建议:
一要首选重疾。因重疾呈现年轻化趋势,且年龄小费率低,健康状况好,易标准承保,因此宜尽早投保。
二要必备意外。在身故赔付中,意外事故占比15.95%,因此在计划保险保障时,务必配备意外险,尤其是风险较高的男性。
三要保额充足。从理赔数据看,大多数客户的身故/重疾保额在10万元以下,保障功能体现不明显,建议重新检视自己的保单,通过产品组合的方式,提升保障额度。
数据分析咨询请扫描二维码
CDA数据分析师在中国航信高科技产业园进行了面向测试度量的数据分析培训课程,培训人数近2 ...
2024-05-01CDA数据分析师走进深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司,在迈瑞总部展开了为期两天的培训,本次课程参训人员线上及线下近百人, ...
2024-05-01CDA数据分析师在合肥市对合肥阳光新能源科技有限公司开展了为期8天的企业内训。 合肥阳光新能源科技 ...
2024-05-01CDA数据分析师走进海尔大学,进行了《数据治理与数据中台建设的道与术》专题培训,培训现场爆满,近百人参加了此次培训。 ...
2024-05-01在中国银行苏州分行培训中心开始数据分析师培训,此次培训课程共10天内容,包括Excel、MySQL、概率论与数理统计、SPSS等内容, ...
2024-05-01从实际的业务需求出发,结合行业的典型应用特点,围绕实际的商业问题,探讨数据挖掘、机器学习模型在金融领域的应用,包括获客、信用评分、细分画像、交叉销售、反欺诈、违规识别、时序预测、运筹优化、流程挖掘九个方面,形成 ...
2024-05-01本次培训课程为线上+线下的模式,由于学员编程能力不一、部分学员没有编程基础,故提供统计学、python基 ...
2024-05-01华夏银行信用卡中心-机器学习培训 1、课程亮点 取材于业界一流企业和顶级咨询公司的行业实践;已经被证明是人人 ...
2024-05-01主 题:数据中台建设及数据分析应用主题分享 1. 数据中台市场洞察 2. 主流数据中台产品比较 3. 某企业数据中 ...
2024-05-01围绕“数据驱动”战略,全力打造我行 300 人数字化人才梯队,着力培养数字化管理人才、大数据专业团队 ...
2024-05-01在当今数据驱动的商业环境中,数据分析成为了企业决策的重要依据。通过对大量数据的收集、处理和分析,企业能够更好地理解市场 ...
2024-04-29在人工智能(AI)的世界里,提示词(Prompt)是一种强大的工具,它能够引导AI按照用户的需求产生特定的输出。本文将深入探讨AI ...
2024-04-29CDA立足未来职场,拓展前沿视野——对外经贸大学保险学院举办“三全育人大讲堂”分享行业最新动态。 ...
2024-04-294月2日,CDA数据分析师创始发起人兼协会理事长赵坚毅博士受邀在浙江万里学院举办了一场以“数字化能力在职场中的作用” ...
2024-04-29随机森林(Random Forests)现在机器学习中比较火的一个算法,是一种基于Bagging的集成学习方法,能够很好地处理分类和回归的问 ...
2022-12-23方差分析是数据分析中常用的一种统计分析方法,接下来让我们简单了解一下方差分析的基本思想和原理吧。 方差分析(Analysis ...
2022-12-23来源:关于数据分析与可视化 关于streamlit-aggrid 数据排序 表格样式的调整 数据 ...
2022-08-03作者:麦叔 定义 「把上面晦涩的概念汇成一句话就是:」 ❝ 回调函数就是一个被作为参 ...
2022-08-03现今,高学历人群日益增多,物以稀为贵的高学历光环淡去。无论本科生还是研究生,甚至博士生,求职竞争力都大不如前,就业压力越来越大。
2022-06-01某家企业10个人面试,有9个本科生……如何脱颖而出,除得体的举止和良好的沟通力外,证书成重要筹码,这也是很多人考证的关键所在。
2022-04-14