京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据加快健康险创新步伐
长期以来,我国商业健康险发展始终面临机遇与挑战并存的局面,一方面,人类健康多变性和财富积累驱使国人对健康的诉求加大,使得商业健康险发展前景良好。自2012年起,商业健康险增速开始超越寿险,2015年出现爆发式增长,原保费增长率高达51.87%。另一方面,高增速下的健康险业务却陷入持续亏损的尴尬局面。究其根本原因,就在于险企与医疗机构尚未结成完全的利益共同体,导致客户健康数据积累不足、赔付成本过高以及风控薄弱等问题凸显。因此,在“互联网+健康险”的发展趋势和大数据技术的助推下,商业健康险的运营效率和服务水平有望得到大幅提升。
健康险发展面临窘境
专家分析指出,目前我国健康险发展的窘境之一在于,信息化水平低下所导致的保险产品设计欠科学。健康险的成长历程,相对漫长的人类健康变化周期还很短暂,因此行业对于死亡率、发病率、住院率、治疗方案效果和医疗费用等基础数据的掌握和计算较为匮乏,产品险种单一且价格昂贵。还有产品设计相关的医疗服务类型、适宜人群、人均成本以及人均收益等数据也未获得精确测算。此外,保险公司间、保险公司与医疗结构间的信息共享欠缺影响了保费费率、理赔率的核定及保险产品创新。
窘境之二在于信息不对称和风控不利双压下的逆向选择和道德风险问题比较严重。保险公司对于投保群体质量的监控力薄弱,增加了自身理赔负担,而险企通常只能以提高费率来应对赔付支出的上涨,如此恶性循环引发投保人的逆向选择。购买商业健康险的被保人面临不同医疗方案或药品时通常则高而选,医院在利益最大化驱使下也会建议使用高费用方案或滥开药、开贵药。不但使得理赔成本居高不下且已造成20%至30%的医疗资源浪费。正是因为保险公司对于投保人健康信息的掌握不完全,医学知识过于专业且复杂,导致患者信息缺失以及保险公司和患者难以介入监督医院对于诊疗记录、检查单等档案资料的管理,严重影响商业健康险的发展。
医疗大数据介入保险
险企与医疗机构有机结合成利益共同体并在医疗大数据的助推下有望获得双赢。
有业内人士分析,在这种结合下,大数据挖据技术可以在“4R”即Right timing(对的时间)、Right location(对的地点)、Right people(对的人)、Right product(恰当的产品)节点中发挥最大效用。
首先,保险营销的最佳时间不应是在已患病者诊疗期间而是潜在病患进行医疗咨询的过程中,而医疗咨询的背后需要丰富的医院病历作为强大的数据来源。通过对病历的数据挖掘,可以整理出体征、症状、化验指标、影像检查标志物,与疾病之间的关联关系及与药品和手术等治疗手段之间的关联关系,形成所谓的医疗知识图谱。此外,医疗知识图谱也可以运用于核对诊断结果、用药和手术的合理性,实现诊断和治疗的全程核保,形成高精度风控。
其次,网络是当今最高效的营销平台,所以,在移动互联网大流量的入口提供免费医疗咨询,顺势推荐健康险产品便是选择了“对的地点”。
再次,通过医疗咨询可以收集用户的健康状况和病情信息,运用大数据技术进行深度分析,将准确的结果报告给客户,以赢得其对保险公司专业水平的信赖,为客户量身定制相关增值服务,做到精准推荐健康险产品。
最后,大数据技术可以从服务与定价方面提高健康险产品设计的科学性与合理性。不仅可以测算出在不同的当前健康状态下,未来罹患某种疾病的概率以及各类疾病的平均诊治费用,还可以从海量病历中,通过跟踪多位患者的病情发展,计算出疾病转化率,从而更准确地制订出某病种的报销额度以便合理给产品定价。
健康险模式亟待创新
另有专家预测,通过紧密结合医疗大数据、智能诊疗与健康险来实现赢利,是未来2至3年健康险模式探索之路上新的里程碑。
北京大数医达科技有限公司创始人邓侃表示,对于常见病的智能诊断和治疗,可以借助面向医生的智能临床助手或面向患者的智能自诊工具实现。对于慢性病的管理,许多保险机构参考国外经验,投资设立了远程监控系统,在患者家中捕捉临床数据,并传送给主治医生,以便及时捕捉危险信号。此类服务能帮助消费者预防疾病,而不只是在事后“亡羊补牢”。
目前国内市场上,已有多家保险机构将医疗大数据引入到健康险产品开发中。比如太保安联健康通过与阿里健康合作,将后者的大数据、风控引擎和人脸识别防作弊等技术融入理赔环节,形成行业控费的双保险安全体系。此举有助于公司改进产品定价及整个经营管理的决策。泰康在线通过对交易、社交、健康能力值等用户行为的大数据进行分析,目前已积累超过了8000万用户的多维度信息。并成立了远程在线顾问团队,可以基于大数据在线进行产品精准推荐。
大特保CEO周磊表示,要在数据分析中心的基础上,建立医疗服务平台、健康管理平台、保险服务平台,实现不同资源的实时互通。未来用户可通过大特保的平台,上传自己的健康数据、实时监测自己的健康指标、获取健康预警和解决方案。通过移动硬件进行日常健康管理,也可以在线问诊、预约医生,线下体检和就诊,后期还可在线远程复诊。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
随着大数据技术的快速发展,商业竞争逐步从传统的经验式经营转变为数据驱动的精细化运营。海量的用户行为数据、交易数据、运营数 ...
2026-09-04CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 波士顿矩阵(BCG Matrix) 定义: BCG于1970年提出的业务组合分析工具,以"市场增长率"(纵 ...
2026-09-04 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-09-04数据透视表是Excel与Power BI中最核心的数据分析工具,具备快速汇总、维度拆分、动态筛选的能力,可高效完成数据归类与统计展示 ...
2026-09-03在Power BI数据分析可视化场景中,堆积柱状图+折线图是最常用的复合图表组合。堆积柱状图适合展示各细分维度当期数值、结构占比 ...
2026-09-03 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据的基本处理单位是什么”“数据类型误判会引发哪些分析错误”“ ...
2026-09-03CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 一、8个核心数据清洗函数 1. TRIM:一键清除多余空格(最常用) 作用:仅保留文本中"单词/字 ...
2026-09-02数据分析的核心并非单纯操作工具、整理报表或绘制图表,而是依靠科学的思维逻辑挖掘数据价值、解释业务现象、指导经营决策。在完 ...
2026-09-02在社会经济、产业研究、区域治理与大数据实证分析中,面板数据是最具研究价值的数据类型。面板数据同时包含截面维度与时间维度信 ...
2026-09-02 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“如何用一张图让业务方3秒内看懂核心结论”“面对不同数据类型该怎么选 ...
2026-09-02在数据驱动决策的体系中,数据分析按照分析目的可分为描述性分析、诊断性分析、预测性分析与指导性分析四大类型。其中,诊断性分 ...
2026-09-01网络请求是Python爬虫开发、接口测试、数据拉取的核心基础功能,Python生态中主要依靠 urllib 和 requests 两大库实现HTTP请求操 ...
2026-09-01 很多数据分析师面对业务问题时,常常感到“知道要分析,却不知道用什么方法”。其实,数据分析并非无章可循——从三大基础范 ...
2026-09-01在数据库设计与业务数据维护中,自增ID是数据表最常用的主键字段,用于唯一标识每一条业务数据,正常状态下ID应保持连续递增。但 ...
2026-08-31在数理统计、数据分析、经济测算与日常量化评估中,平均值是刻画数据集中趋势、反映整体水平的基础核心指标。在实际应用中,最常 ...
2026-08-31在数据驱动的时代,数据分析早已不是“凭经验、靠感觉”的零散操作,而是一套具备固定逻辑、标准化流程的系统方法——这就是数据 ...
2026-08-31在大数据时代背景下,海量行业数据亟需通过专业化工具挖掘潜在价值,辅助企业业务决策、优化运营模式、规避经营风险。Python凭借 ...
2026-08-28SQL是数据分析领域最基础、最核心的工具,承担着取数、清洗、统计、分层、归因的全流程工作。不同于单纯的语法练习,实战化SQL数 ...
2026-08-28 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-08-28随着新零售模式的快速普及,零售行业从传统的“货品驱动”全面转向“用户驱动”。门店交易数据、线上消费记录、浏览轨迹、复购频 ...
2026-08-27