京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据助推健康险驶上快速路
随着我国经济发展进入新常态,天生逐利的资本都在积极探寻下一个“风口”。鉴于我国生活水平的不断提升,民众对健康险产品的需求将逐渐增大;而大数据技术运用的日益成熟,也将为社会方方面面带来或大或小的变化。于是各路资本闻风而来,希望占据健康险和大数据“风口”的一席之地。那么,当健康险遇到大数据,又会碰撞出什么火花?
健康险的发展之迅猛是业内外有目共睹的。保监会最新统计数据显示,今年前7个月,健康险业务原保险保费收入2743.89亿元,同比大幅增长94.05%,十分亮眼。同时,健康险原保费收入占整个保险业原保费收入的比例,也由去年底的9.93%升至今年前7个月的13.17%。

根据川财证券发布的研报,预计到2020年,我国大健康产业规模将达8万亿元。健康险市场将进入全面增长,基本医疗保险制度缺陷为商业健康险创造了巨大空间,预计到2020年,商业健康保险保费有望达到5000亿元至7000亿元,与财险、寿险成为并列的三大业务板块,年均复合增长率22%。而波士顿咨询集团和慕尼黑再保险公司则估计,按保费计算,到2020年,我国健康险市场规模将会达到1.1万亿元,较去年的2400亿元翻两番。
不过,要搭乘上商业健康险发展的快车,还面临一些实际阻碍。清华大学经济管理学院教授、中国保险与风险管理研究中心主任陈秉正表示,我国健康险业发展仅30余年,相对于人体健康变化的周期而言显得短暂,在疾病发生率、医疗费用支出率、平均余命等历史资料积累方面显得不足,数据基础薄弱。国家层面的人口健康数据应用平台处于论证阶段,省级层面的健康信息平台在陆续建设中,但仅限于卫生系统内部使用,保险业没有全行业共享的信息数据系统,与保单相关的大量医疗信息只记录在病历和赔付档案里,因此数据利用率低。
这一系列数据运用的问题导致健康险产品设计不够科学、定价不太精准、获客遇困难、医疗费用难管理、道德风险和骗保现象时有发生,直接影响了我国健康险的经营和发展。
“必须在合适的位置、在合适的时间、跟合适的人、推荐合适的健康险产品。”北京大数医达科技有限公司创始人邓侃指出,在不同时机,用户的诉求是不同的。
购买健康险的最佳时机是用户有征兆可能会患病的时候,而不是已经患病了以后。没有患病的恐惧,用户就不会有强大动机去买健康险。由于用户猜测可能会患病的时候,一般会进行医疗咨询,因此用户咨询的时候就是推荐保险的“合适的时间”。而医疗咨询最方便的方式就是在网上咨询,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,就把握住了“合适的位置”。
邓侃直言,大数据能够提供医疗咨询,并借此收集用户的健康状况和病情,从而精准推荐健康险,向“合适的人”推荐“合适的健康险产品”。
医疗大数据最重要的数据来源是医院的病历。通过对病历做数据挖掘,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,还有与药品和手术等治疗手段之间的关联关系,用于医疗咨询,并且能够基于患者的体征和症状,核对诊断过程中所做的化验和检查,实现诊断和治疗全过程的核保。
相关资料显示,国外在医疗大数据方面成就比较突出的三个企业,第一个是IBM Dr Watson,其计划在癌症领域针对某几个疾病,收集高质量的病历,并对它们进行数据挖掘,同时对相关论文做智能语义分析,双管齐下细分这几个疾病的病程,更精细地推荐各种治疗方案;第二个是Google旗下的DeepMind,该公司跟英国卫生部合作收集了全英国170万份病历,针对常见病,研发家庭医生电脑助手,实现常见病的标准化诊断和治疗;第三个是Flatiron Healthcare,它的主业是从全球各地收集病历,目前首要目标是收集癌症病历,由于各地医院的病历格式不统一、语义用词不规范,所以计划把全球的病历烫平整理,实现全球病历的互联互通。
我国的大数据应用领域也在逐渐发展,并且受到各路资本的追捧,金融大数据服务企业广东万丈金数日前宣布完成B轮融资,在短短一年内两次被资本市场所认可。在成立5年多的时间里,万丈金数已经打造出“数据+技术+服务”的大数据融合应用闭环。以企业级数据管理平台(E-DMP)为核心,打通企业内部和外部数据,线上和线下数据,PC端和移动端数据;通过万丈金数云平台及完善的用户行为采集分析体系,实现企业大数据循环动态增长。通过完整的大数据循环自生系统,帮助金融企业实现更精准的获客、更智慧的数据运营、更强大的数据管理。
截至目前,我国已经有不少初显成效的健康险大数据运用案例。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。众安保险在健康险产品上连接了相应的服务,与筛查检测机构合作,用来识别风险;与健康管理相关平台开展合作,开发“糖小贝”产品;与可穿戴式设备合作,推出“步步保”产品,鼓励用户用走路步数换取保费,帮助用户管理自己的健康;联合芝麻信用,提升医疗保险理赔响应速度等。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
【核心关键词】统计学、互联网、知识、课程、学生、数学、软件、招聘、数据分析、实习经历、机器学习、理论基础、业务思维、统 ...
2026-07-10在互联网运营、产品设计、市场营销与商业数据分析领域,所有转化、成交、复购行为的底层逻辑,都依托于用户决策流程。用户从产生 ...
2026-07-10 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-07-10数据透视表是数据分析中最常用、最高效的汇总分析工具,具备快速分组、聚合计算、维度拆解、数据可视化等优势,能够轻松完成求和 ...
2026-07-09在统计学、CDA数据分析、机器学习与商业数据研究中,正态分布是最基础、最重要的数据分布形态。绝大多数参数检验、数据建模、指 ...
2026-07-09 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-07-09【核心关键词】采购、周期、原材料、企业、产品、成本、要素、库存、供应商、数据分析、生产计划、生产制造、加工制造、技术工 ...
2026-07-08在数据分析、特征工程、机器学习建模的工作流程中,原始数据往往包含多个不同维度的数值指标,例如客户交易数据中的消费金额、交 ...
2026-07-08 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-07-08商业谈判是企业采购合作、渠道签约、价格议价、项目合作、客户签约的核心关键环节,直接决定企业的合作成本、利润空间与经营风险 ...
2026-07-07在数据分析、业务效果验证、AB 测试、学术研究等场景中,T 检验是假设检验体系里最基础、应用最广泛的统计方法,也是均值差异分 ...
2026-07-07 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-07-07【核心关键词】转化率、企业、策略、岗位、互联网、拆分、产品、运营、分析师、指标体系、数据分析、用户画像、数据诊断、产品 ...
2026-07-06在数据分析工作中,文本数据处理是高频刚需场景,用户评论、客服工单、日志信息、调研问卷、商品文案等数据都包含大量文本内容。 ...
2026-07-06 很多数据分析师写过无数个SELECT查询,但当被问到“如何新建一张表来固化中间数据”“创建视图和创建物理表有什么区别”“视 ...
2026-07-06在 CDA 数据分析师能力体系中,透视分析是数据探索、多维度汇总、业务复盘的核心基础技能。无论是 Excel 数据透视表,还是 Power ...
2026-07-03在市场竞争日趋激烈、获客成本持续攀升的当下,企业粗放式的“广撒网”获客模式早已无法适配经营需求。企业经营的核心逻辑,已经 ...
2026-07-03 很多数据分析师精通Excel函数和数据透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么 ...
2026-07-03【核心关键词】运营、企业、核心、客户、新技术、数字化运营、数据分析、传统企业、人工录入、生产系统、技术人员、数据安全、 ...
2026-07-02在产品开发、项目立项、业务拓展、运营优化的工作中,市场调查、竞品分析、需求调研是三大核心基础工作。很多从业者容易将三者混 ...
2026-07-02