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即将而立的中国太保为什么会用大数据风控“武装”自己?

发布时间:2020-06-02 已有: 人阅读

  至2020年第一季度末,中国太保寿险各类业务覆盖客户共计 218个,在办各类医保合作项目227个,覆盖23个省/自治区/直辖市、88个地市,服务1.08亿参保人。

  “这种矛盾其实一直困扰着保险行业,但也不至于‘大动筋骨’,让我们决定非做不可的另一重要因素来自于商业健康保险的变革”。

  这种融合式的“保险+服务”方案,服务触达率获得提升,更多员工可以通过医疗绿通、医生等具体、便捷、可及的服务形式享受到太保服务,直接受惠员工比例提升50%以上。

  一方面,背景调查难以大规模开展。因为医疗数据保密和信息类型等原因,背景调查主要通过专业人工调查完成,调查成本非常高。此外,以现行国内就医情况来看,用户的就医数据可能散点分布于多个地区、多家医院,难以覆盖患者完整的健康数据和就医轨迹。

  宋全华表示:“太平洋医疗健康正式运行一年时间,医保基金智能审核规则库从无到有,目前已投放部署6大类规则、超过100万知识点,在全国多地的医保基金审核项目中发挥了积极作用。”

  雷锋了解到,2019年,中国太保集团曾表示,如果说移动互联是第一个风口,那么大数据、人工智能现在是第二个风口。太保要先把移动互联继续夯实,作为新技术创新的总战场,AI则是接下来几年要重点发展的技术力量。

  由于数据维度的细致和深入、政策迭代更新、新型支付方式引入等原因,既往积累的风险因子,在大数据控费时代已不能完全适用,需要根据各地运行实际情况,定制风险因子评估模型。

  我们可以看到,这家险企巨头正在利用大数据、深度学习等AI技术,逐步为自己的保险业务赋予新的内涵。雷锋

  宋全华表示,“过去,健康保险的发展重点聚焦在重疾险,以经济补偿形式为主,虽有增加辅助医疗服务内容,但真正获得理赔或服务的客户比例不高。”

  因此,太平洋医疗健康从太保积累的理赔数据出发,利用深度学习对这类人群的其他疾病风险,进行再预测,并按照风险类型,为健康险产品设计优化提供方向。

  商业健康险为什么会这么火?究其原因,是保险用户需求变得更加清晰:健康险的投保人群,在真正发生理赔、获得理赔款之后,基本会将钱投入在医疗服务和药品中。所以用户的核心其实是“医疗健康保障”。

  研发大数据风险模型的最终目标,就是为太保的健康险产品运营提质增效,在这个方向上,太平洋医疗健康还将大有作为。

  宋全华表示:“过去的商业健康险产品强调普适性,开发标准产品,一款产品同时服务于不同年龄、不同性别的各种群体。”

  1991年,太平洋保险公司成立。2016年8月,中国太平洋保险在2016中国企业500强中排名第52位。 2018年《财富》世界500强排行榜中,中国太平洋保险位列220位。

  2019年,作为太平洋保险(以下简称“太保”)的子公司,太平洋医疗健康正式开始运营。成立之初的目标,在健康管理、管理式医疗、医疗健康大数据等方面构建核心能力,实现自主运营。

  通过需求识别、服务甄选、企划设计等专业环节,太平洋医疗健康将医生、医疗绿通、药品福利等服务资源整合成医疗健康服务包,与太保寿险产品进一步融合,形成“保险+服务”的一体化投放。

  传统的团体保险,企业用户享受服务,主要发生在保险理赔服务端,服务内容多为事后理赔报销,客户并未真正体会到医疗健康服务。对于这个问题,太平洋医疗健康利用医疗健康服务包,为团体保险延伸服务宽度,推出了“企业员工关爱计划”。

  宋全华表示:“过去,100个案例全部审查之后,可能会发现10个异常情况,通过深度学习预处理之后,可以直接过滤掉正常案例,剩下可能存在风险的可能只有20个。”

  除此之外,保险行业中每天有大量的投保单、理赔单、保全单等单据需要处理和核实,这类数据过去主要依靠人力完成,效率底、成本高。太保也面临这样一个行业性难题。

  普华永道的一项调查显示,74%的传统保险公司认为自身的商业模式将在未来五年遭到性改变。这个进程或许源于时代的变革、或许源于技术的爆发,但如今已经成为保险行业的趋势写照。

  另一方面,体检数据的有效连续性不强。体检采集的是静态数据,不能完整预测投保人长周期的发病概率。如果需要连续性数据作为参照,客户可能要进行“多次体检”,客户体验非常不好。

  宋全华表示,“太平洋医疗健康做的事,是如何帮助中国太保的保险主业做的更好、更有竞争力,所以我们立足于生态建设,进一步加强与优质市场资源的合作,锁定重点。”

  除了利用医疗健康服务为健康险延伸宽度,未来太平洋医疗健康还将从精算的角度,支持健康险的客制化。

  近几年来,商业健康保险市场进入爆发式增长期,健康险保费收入从2000年的65亿元增长到2019年的7066亿元,年均增长率达到30%。

  “平时注入一滴水,难时拥有太平洋。”无论你了不了解太平洋保险公司,你应该都听说过这句广告词。

  面对这种情况,太平洋医疗健康依靠太保长期积累的客户医疗数据,并结合医保运营经验,研发了健康风险识别模型,在客户个人隐私的情况下,快速识别客户的个人健康情况,支持健康体客户快速核保通过。

  抗击期间,线下就医极为不便,许多员工通过太保医生服务获得了最需要的医疗健康服务,也纾解了员工因造成的恐慌心理。

  截至2019年年底,太平洋医疗健康智能审核系统已经审核医保基金超500亿,覆盖4590个医疗机构。雷锋

  以医保项目风控为例,从研发、测试、上线到使用,项目往往要经历几轮的迭代更新。对于不同的智能审核项目,不同开发商交付的风控系统服务质量又参差不齐,严重影响客户体验。

  如实告知“不如实”原因多样,在投保环节中,客户自主的操作方式,会带来各种不确定性。传统风控手段非常有限,以背景调查和体检为主。

  第二,医保业务层面,太平洋医疗健康立足于医保基金管理服务端,与三医联动的另外两端(医疗、医药)互联,需要广泛开展技术合作予以实现;

  大数据控费以时间段为依据,例如按照一年、半年的时间整理测算医保付费数据,并从中找出哪家医院、哪种疾病、哪类药品与整体数据差异较大,之后再精准测算差异原因。

  基于对自身业务的把控,太平洋医疗健康在数据模型中引入“深度学习”,对理赔数据进行预处理,按照风险因子过滤。

  宋全华表示,“我们发现这种逻辑还不够全面,面对保险行业如实告知不详、不尽等风险,还是会束手无策。”

  第三,数据创新应用方面,如可穿戴设备的普及应用,华为、小米等诸多硬件设备厂商具备完整的产品服务供给,与物联数据的进一步整合应用,需要广泛开展跨界合作。

  从风控角度来看,中国太保过去已经积累了几十年的完整保险数据,依据真实营运数据的产品也将更适合自身的需求,数据来源和落地将不再是发展的瓶颈。

  自2008年以来,我国城镇职工、城乡居民基本医疗保险基金的收入增速持续低于支出增速,整体基金节余率呈下降趋势,医保基金的可持续性面临挑战。

  第一,医疗服务层面,太平洋医疗健康聚焦健康保险医疗服务的设计与运营管理,具体、专业的医疗服务需要与专业实体机构资源对接;

  “但是被拒保的客户,可能仅仅涉及保单里面的几项风险,在精准风险识别、有效控制风险的基础上,这些客户依然可能具备可保条件。”宋全华说到。

  太平洋医疗健康成立的一大初衷,便是全面服务医改、支持医保基金管控,成为技术派“守门员”。

  庞大的参保人口、地区性的保障政策,对保险公司参与合作医保业务的风险管控,提出了巨大挑战。

  事实上,经过几十年服务,太保已经积累了不同年龄、不同人群的投保及理赔数据,太平洋医疗健康通过对这些数据进行“挖矿”,就可以实现按照人群特点重新设计健康险,从而实现客制化。

  当然,这种商业健康保险的医疗,过去也曾获得过重视,但没有大范围普及的原因就在于“方向有所偏颇”。

  从医疗健康角度来看,中国太保过去一直在医疗健康布局,此前,已经投资了上海细胞治疗集团、上海质子重离子医院等健康医疗服务机构,剩下要做的就是将这些资源进一步整合。

  为什么要花时间、花精力成立这样一家技术属性的公司?正值一年运营时间之际,医健AI掘金志专访了太平洋医疗健康总经理宋全华,探讨了太平洋医疗健康的成立初衷,对主营业务的支持以及未来规划等问题。

  客制化的好处就是使商业健康险产品定价变得更精准、合理,针对风险较低的人群,可以进一步降低价格或提高保障服务水平,提高产品竞争力,而风险较高的人群,也可通过调整保险因子降低承保风险。

  中国太保全面参与各地医保基金经办服务。在传统经办服务基础上,如何依靠大数据技术和风险因子评估模型来综合提升基金运行效率,是摆在太保面前的一大课题。

  现在,“医疗服务+健康险”的模式已经获得行业的一致肯定。平安、众安等险企,为了深度融合医疗生态与健康保险,打通医疗数据信息壁垒相继都成立了保科技子公司。

  从零开始的一年,太平洋医疗健康着力于技术队伍建设及能力打造,利用医疗健康管理、专业大数据分析等能力,支持太保寿险转型发展AI新动能。

  宋全华表示:“太保各类业务的风控需求量非常大,在医保项目、团体保险、个人保险等业务线的流程中,均有风控需求。单纯的第三方服务模式,会导致风控系统不兼容,服务碎片化的问题。”

  相比过去,健康保险产品的种类急剧扩张。据健康界统计的数据显示,1992年,全国销售的各类健康险产品仅有70余个。但是目前,近百家保险公司在售的健康险产品约2200款,备案数量超过3000余个,较5年前翻了一番,而且以“百万医疗险”为首的新险种,已到多个年龄段人群的普遍认可。

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