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《互联网+商业健康险白皮书（2019）》连载之五：互联网+健康险供给侧应用一——传统健康险企业智能化转型

2020-04-14

借助于信息技术的交互作用，健康险企业在整个环节逐渐变革更新，同时，健康险行业信息不对称现象也催生了一系列服务于企业和消费者的应用，如健康险第三方规划平台、传统健康险企业开发的健康管理平台等，这些新兴应用和模式降低了因信息不对称产生的逆向选择和道德风险概率，促使投保行为便捷化，增强险企和患者之间的信任感，健康险行业的运营持续走向正轨化发展。

传统健康险企业存在交互频次低、销售渠道错综复杂、客户关系管理难度大、B 端和 C 端信息不对称等问题，如何利用碎片化信息满足客户个性化需求、应对市场反应是传统健康险企业转型升级重要瓶颈。这一系列问题阻碍了险企在产品设计、客户管理、增值服务等方面的优化和改进。基于大数据、人工智能、云计算、物联网等信息技术，险企可以升级各个环节的服务，在实现智能化、便捷化的同时，拉近客户与企业之间的距离以建立信任关系，挖掘客户真正需求，实现规模化供应和个性化定制不同层次的服务，规范行业经营标准，提高经济效率进而实现帕累托改进状态。具体而言，传统健康险企业在各业务环节的转型升级包括产品开发定价、营销咨询、智能核保、事件理赔等领域。

传统健康险企业面临的发展痛点

（1）不同企业产品同质化现象明显，产品之间价格呈显差异化。

据统计，目前市场上的健康险险种已经超过 4000 多个，但产品种类主要集中在重疾险、报销型医疗保险、津贴型医疗保险、护理险等险种，其中重疾险市场占比最高，价格也相对较高，近年来随着各方互联网公司的参与，报销型医疗保险份额逐步上升。每种产品保障类型大同小异，主要差别在于保障范围和提供的增值服务，但提供增值医疗服务的企业仍然较少，同时缺乏针对客户个性化需求的定制产品，这也跟行业信息不对称的现象紧密相关。健康险产品同质化问题主要症结在于数据的难获取性，企业在医疗数据面前话语权微弱，难以基于个性化条件精准开发、定价及客户健康管理，这也跟医疗数据隐私特征的客观事实有关。

此外，不同品牌之间价格差异较大，以重疾险为例，大品牌险企多以捆绑销售的形式开发重疾+寿险组合险，价格相对较高，小品牌险企价格相对较低，购买产品时保障服务范围自由性较大，整体来说，行业健康险产品的品牌溢价性较强。互联网技术的应用也使得一些保险公司与在线医疗和健康管理公司达成合作，为客户提供增值医疗服务也是保费提高的一项因素。

（2）企业获客成本居高，代理人瞻前不顾后。

目前传统开展健康险业务的企业展业营销的主要渠道还是通过代理人或经纪人进行线下或推广，以纸质合同进行投保和管理，代理人员的层层结构使得企业管理成本增加，管理效率显弱，这也成为产品保费价格难以降低的重要原因。此外，很多代理人在销售健康险产品时，以利益驱动为方式，并未真正从客户利益的角度出发，也没有帮助企业管理保单优质率的意识，往往最关注是否签单，对于事后理赔等方面的问题不予理会，不利于维护客户的忠诚度。

（3）核保周期长，过程繁琐复杂。

核保过程中需要对被保险人的家族、财务、职业、身体健康情况等综合评估风险，尤其是身体健康情况的审核环节中，核保员需要处理各种类型的病历资料，核保员工作量不小，对于一些特殊情况，还需要提供更详细的资料花费更长时间，一般来说，核保结果至少 3 天以后才能告知，周期较长，客户体验有待提升。

（4）理赔难、周期长影响客户用资效率

据中国银保监会统计数据显示，2019 年上半年，83 家人寿保险公司因理赔纠纷产生的投诉量达到 5205 件，可见理赔环节是最容易产生供需矛盾的地方，保险公司与客户之间在理赔方面存在较大分歧和质疑。经调研发现，理赔周期长是重要的因素之一。在发生保险事故后，客户需要经过住院治疗、理赔材料的准备、保险公司理赔审核、调查等流程，每个企业办事效率不一，客户准备资料的准确度和及时性不一，有些客户在资料不全的情况下需要重新准备和审核，由于企业和客户的原因都成为理赔时效长的因素。

（5）信息不对称导致非常态的拒赔或骗保现象

投保整个流程中存在的信息不对称主要来自两个方面，一方面是客户在投保过程中由于缺乏对保险知识和医疗知识的了解，对产品条款实际含义并不了解，而部分销售人员和保险代理人为达成业绩故意隐瞒免除责任和健康告知重要性，使得客户在不满足条件的情况下投保导致拒赔行为；另一方面则是由于个人数据和医疗机构数据的隐私性和保密性导致保险企业在核保和理赔过程中难以获取精确有效数据，保险公司在成本控制方面具有较大风险，使其处于不利地位。

商业健康险业务中数字技术应用情况

（1）开发定价

健康险产品的设计开发是企业业务流程的开端，企业在设计产品之前需要对外部环境和自身情况充分了解和调研，并在此基础上对产品进行可行性分析。市场调研和可行性分析环节属于产品开发的前期准备工作，其重要的参考因素主要表现为：宏观环境、市场结构、竞争对手、企业定位等。根据国务院、银保监会、卫健委等相关部门发布的健康险政策建立的红线范围和鼓励倾向，确定产品底线和战略方向；依托一定的市场调研方法，掌握新形势下客户对健康险的需求程度、需求类别和需求差异，以此确定产品设计的核心功能要素。对比标杆企业的产品特性，结合企业定位、使命和主要业务，明确企业产品竞争战略，据此给出产品概念模型。

产品的开发离不开定价问题，一般来说，健康险产品的定价不只定位于以风险概率计算的纯保费，由于保险公司本身业务人员规模大、旗下对接渠道繁多，产品价格还应该包含由此产生的附加保费用以覆盖其经营成本、一般收益，对于大型企业和市场供不应求的情况，企业还会在纯保费+成本+一般收益的基础上增加品牌溢价和市场溢价，而数据则是决定这些定价因素的重要标准。

面对目前产品开发定价痛点，险企可以基于大数据和人工智能技术，在不侵犯客户数据隐私的前提下，收集并分析相关数据赋能新产品精准开发和定价，满足个性化需求、有效控制风险成本。在此基础上，很多保险公司开始开发为已患病客户提供的保险产品，扩大市场份额，也使更多群体获得健康保障。经研究发现，目前互联网技术在健康险产品开发定价方面的应用包括但不限于：

应用路径一：大数据精准分析疾病模型，开发带病投保产品。

互联网技术在大健康行业的应用和渗透背景下，保险公司加大了与医疗机构、体检中心、药企等大健康领域的合作，通过行业医疗数据的分析建立疾病模型，研究影响某种疾病的若干因素及其可能引发的并发症，勾勒风险群体用户画像特征，据此因病制宜，推出患病人群的带病保险，一方面增加保险公司保费收入和行业竞争力，另一方面也为更多的普病人群提供健康保障，扩宽保险市场，形成差异化优势。

比如国内互联网保险平台大特保推出的肝病险，其保障范围覆盖 3 种高发肝病：肝癌、慢性肝功能衰竭失代偿期、急性/亚急性重症肝炎，依托于大数据支持在精算定价和疾病模型方面的支持，据统计，我国拥有九千万名乙肝病毒携带者，肝病险的推出避免了很多患者的拒保情况，是我国疾病防控和保障领域的一大进步。

应用路径二：由被动理赔转向主动防治，附加产品的健康增值服务。

为降低理赔风险，保险公司意识到，只靠提高产品价格和严格审核不是其降低理赔、提高利润的长久之计，同时这也不利于客户关系维护，理赔过程过于刁难会导致更高的投诉率，保单投诉率是银保监会评估保险公司业务质量的重要标准之一。因此，保险公司需要从为客户服务的角度出发寻找差异化、可持续的控费策略。目前很多保险公司开始注重客户的健康管理，与多家互联网医疗机构、体检公司、可穿戴设备公司等合作，主动为客户提供周期性防癌筛查和体质检测，及时监测客户身体异常情况，真正从顾客需求出发，以早筛早治疗的方式降低疾病发生率，在给客户带来良好体验的同时减轻公司和客户的负担，实现双赢。

泰康在线研发的 ai (癌)情预报险通过线上测试的方式为用户进行肿瘤早筛，泰康在线邀请国内多位资深肿瘤专家，以多学科交叉研究方式，制定一套标准的肿瘤筛查问卷，用户在短时间内线上完成调研，并初步测出自己的患癌风险，泰康在线据用户实际健康状况提出健康管理建议。对于高风险人群，泰康在线提供一滴血早癌筛查。借助于互联网技术，泰康的这款产品实现了线上销售、线上投保和线上健康管理服务。

应用路径三：风险评估精准化，实行个性化定价模式。

传统的保险公司投保服务和风险管控数据多源于行业数据、统计数据、专家意见等，相对来说，数据具有碎片化、宏观性、滞后性的特征，现依托大数据技术，保险公司能实时准确定位数据分布、规模、特征，准确筛选、归类、分析，进而建立用户数据模型，进行用户研究和风险预测，基于此为产品定价和方案开发提供依据。此外，保险公司与体检机构和医疗机构合作，以产品基础标准为参考，分析不同客户的健康数据进而差别定价。

阳光健康随 e 保重疾险（智能版）在客户授权的前提下，以数据加密的形式对客户的健康分值进行风险评估，使客户能全面直观地了解自身身体健康情况，并据此给与不同健康分值的客户不同的保费。众安尊享 e 生应用大数据和云计算等互联网技术，实现产品后台运作流程透明化，并基于不同人群生活规律挖掘不同需求，对产品进行优化和更新。

（2）营销咨询

1992 年保险行业引入代理人模式，自此，保险业的销售咨询大多以代理人为主要群体，保险由市场需求推动模式逐渐转化为主动推销的局面，代理人的大量加入、人员素质的参差不齐、培训体系的不完善导致整个行业营销局面乱象丛生，销售误导、专业性差、频繁推销等降低了客户体验好感度，引发一系列的投诉纠纷和市场对保险行业的抵触。经过多年的发展，类似于电话骚扰类的推销方式有所减轻，部分保险公司通过互联网平台和人工智能技术，直接对接消费者，消费者也能通过网络直观了解健康险条款和责任情况，避免误导情况。

健康险企业为维护客户关系，避免代理人过度营销和知识误导等问题，健康险企业基于大数据和人工智能技术，发展互联网技术应用于营销咨询过程中，可以有效弥补代理人知识盲点，尤其是医疗知识领域，降低企业渠道成本，规范投保流程，具体而言，互联网技术在健康险领域的应用如下：

应用路径一：智能保顾

从事健康险业务的企业借助于人工智能和大数据技术研发或引入智能机器人实现客服的实时在线。基于知识图谱和大数据技术，机器人学习、记忆相关知识，在用户咨询投保相关问题时，只需要输入自己的基础信息、健康信息、需要解答的疑惑即可获得智能机器人的实时反馈。当用户需要进行投保时，智能保顾运用生物认证、大数据等技术为客户进行线上投保业务的办理。

风险管家与复旦大学中国保险科技实验室联合开发了智能保险顾问“大白”，“大白”结合互联网背景下消费群体的特征和需求，以随人、随需、随时、随地的标准，覆盖包含 18 种常见疾病风险及个人健康、意外、家庭等综合风险测评两大类别的知识服务，实现全天候零距离服务、低成本高效率运营，试图降低企业客服成本、提升客户体验。

“阿尔法保险”是太平洋保险推出的智能保险顾问产品，基于公司 1.1 亿保险客户数据积累，以家庭保险需求为导向，通过基本信息、家庭结构、收入支出、资产负债、社保福利、生活习惯六组问题，利用大数据算法，构建个性化的家庭保险保障组合规划，解答用户保险相关的咨询问题。基于微信小程序，用户可以通过语音或文字聊天方式咨询“阿尔法保险”机器人，了解保险常识并获取针对个人及家庭需求的保险规划建议。

应用路径二：精准营销

企业应用大数据技术观察用户和潜在用户群体的行为特征、生活方式，分析并预测其保险需求，据用户的健康保障度、健康资料完整度等情况建立用户画像并评级，锁定目标客户，并据此为其定制个性化健康险产品方案。借助网络平台、社交软件等工具将企业理念和产品方案传递给健康险客户，即从用户分析和产品推广两个维度实现互联网技术的应用，以此降低营销成本、提高效率的同时避免因频繁推销造成的品牌价值受损。

众安科技为传统保险公司提供数据时代下的智能营销解决方案，输出从寻找目标客户、全面客户洞察、智能精准触达到规则管控、效果分析的一站式、全链路智能营销，打造智能营销闭环生态系统，助力企业构建以客户旅程和体验优化提升为核心的业务体系。传统保险公司可通过 X-Man 智能营销平台以多种形式精准触达目标客户，通过全链路效果评估与分析不断指导、调整和优化策略方案，从而全面提升客户服务能力、精准营销能力和二次营销能力。

（3）核保工作

核保是在投保前对被保人个人情况的审核，是保险公司风险控制的重要环节，具体主要分为职业核保、财务核保和医学核保三个方面。不同的职业患病风险不一，一般来说，从事体力劳动工作的人比普通白领风险要高；不仅仅是客户选择保险公司，企业在选择被保险客户时也要分析其保费是否能与收入匹配。一般意义来说，重疾险的保额不得超过年收入的 10 倍；对于投保群体来说，其自身身体健康情况是影响核保结果最重要的因素，比如生活习惯、已有病史、遗传因素等，这些决定了核保结果为标准体承保、延期、除外、加费、拒保等。

健康告知是核保的重要工具之一。但基于很多客户对于医学和保险知识了解浅显，投保过程中需要专业人士辅助核保，为降低人工成本提升效率，很多保险企业制定核保标准，由人工智能辅助核保工作开展。

应用路径：智能核保

传统核保模式中，核保员逐一审核客户提交的医疗材料，包括电子文档、图片、表格、影像资料等，重复工作量繁多。人工智能通过深度学习辅助核保人员识别一些结构化数据和资料并进行初步分析，并向核保人员反馈可疑问题定位点，由核保人员进行复核，减少核保人员工作任务，加快核保速度，提升流程效率。

平安 e 生保平台推出的智能核保即是该模式的应用，在提高效率的同时也为企业建立更为精确的风险防范标准。通过线上人机交互模式完成健康告知。该系统功能包含三个部分——在线互动、空中契调、在线核保。在线互动基于已经建立的决策树，根据客户的问题和回答不断调整对话内容，优化用户体验；缩短空中契调周期，从原本的 2 天左右缩短到半小时以内。

众安保险推出的尊享 e 生的智能核保以用户体验为核心，精确度量用户关注的疾病领域，在核保结束后针对不同用户情况给出明细核保结果，实现客户定制化营销和服务。

（4）事件理赔

健康险理赔主要包含申请理赔、理赔审查、理赔给付三大部分。当投保人在产生与医疗相关的费用，按照事故类型确定需要理赔的险种，比如因意外事故导致住院可以选择的意外险，日常就医可以选择的门诊医疗险和住院医疗险，重大疾病所需的重疾险，网红百万医疗险等。保险事故发生后投保人需准备相应材料与保险公司对接申请保险金来保障自己的权益。在理赔审查过程中保险公司需要对投保人提供的材料分别计算，并考虑投保人发生的治疗费用是否在等待期内，投保人所投险种之间是否存在赔付冲突，对投保人的历史就医记录进行审核查验，健康告知是否如实告知等，基于一系列的计算和审查后，给出理赔结果。在审核通过后，保险公司需及时给付保险金。

应用路径：智能审核与赔付

借助于图像识别、NLP 以及深度学习技术，人工智能对客户保单和提交的理赔材料迅速审核，以高于人工几倍甚至几十倍的速度给予审核结果，精确度也会提升，人工需要做的仅仅是在机器审核的基础上进行重点内容的复核，而对于大量重复性内容、非重点信息则交给机器去匹配、比对、审核，在提高效率的同时也有效降低理赔成本。在区块链技术的应用下，智能合约的应用将使整个理赔过程线上化，当理赔事件发生时，客户线上提交相关材料，机器智能审核，当满足理赔条件时，机器将自动派发赔付任务。同时区块链技术的溯源性和分布式记录将使得各个领域的信息实现有效互通和不可篡改，客户能全面了解保险知识和、实际内容、保险公司信用等，对于企业来说也能更好地避免骗保欺诈行为的发生。据普华永道计算，将区块链技术应用于保险业将使企业节约百分之十五到百分之二十的运营成本。

日本保险公司 Fukoku Mutual Life Insurance 在 2017 年即引入 IBM Watson，以此代替 34 名赔付专员。Watson 以图像识别技术扫描病历、诊疗记录，利用 NLP（自然语言处理）技术对理赔资料进行提炼，代替了大量的人工重复性工作，并为保险公司节约成本大概每年 1.4 亿日元的人员成本。

弘康人寿在 2018 年将区块链技术应用到所有理赔结果中，成为行业首家借助区块链技术公开全部理赔结果的保险公司，推动保险行业真实理赔状况走向公开透明。新上线的“理赔区块链”功能显示该公司理赔用户 2017 年度获赔率达 94%，另外 6% 未获赔的案件主要基于投保时未如实告知、恶意投保等原因。此外，客户还可通过功能页面提供的交易码到第三方区块链平台验证理赔信息是否真实。

数字技术在传统健康险领域的变革思考

大数据技术在试图解决保险公司端客户不对称问题的同时，也为健康险产品的开发设计提供思路。为进行风险控制，保险公司经过一套科学的方法和理论模型进行产品开发和设计，因此目前市场上健康险产品相对来说形式单一，换汤不换药。保险公司在进行产品更新迭代的同时需要经过细致的计算和市场调研，然而数据的非结构化和难获取性、市场的不可控性使得保险公司在产品更新时步履维艰、谨慎入微。同样地，依靠传统人工服务展开核保、理赔的处理效率和准确度难以保证，核保和理赔过程中的大量规则很容易使得保险工作人员顾此失彼、分身乏术，例如同一个病种开出不同种类同一疗效的药品，传统的核赔方式容易忽略漏查。基于大数据技术，爬取产品和用户相应数据信息，建立用户模型和知识图谱，利用人工智能深度学习知识和案例，建立个性化产品和多元化产品模型，同时提高核保和理赔服务效率和精准度，这些技术将成为推动产业转型升级的关键引擎。

然而，技术的应用有正面有反面。大数据和人工智能技术的确使得保险工作过程更加理性化，降低保险过程中的不确定性，同时，过度依赖技术会导致产业发展受限，缺少人文价值附加，而新兴技术的应用和对行业的变革也将对传统保险制度形成挑战，未来保险制度需要基于新技术的特点随之革新，将是漫漫长路。此外，大数据和人工智能的应用未来将面临一大部分的保险人员失业问题，由此产生的社会问题是技术革新无法避免的，如何平衡技术应用与社会问题是值得深思的问题。

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赵红燕

《互联网+商业健康险白皮书（2019）》

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赵红燕

清华大学互联网产业研究院研究员，硕士，主要从事智慧医疗、产业转型升级等研究。曾参与完成项目涉及互联网医院规划、数字小镇规划、经济运行研究、纳米产业科技创新驱动等。曾编写《智慧医疗白皮书2018》、《互联网+商业健康险白皮书2019》、《区块链+医疗产业发展报告》等。

《互联网+商业健康险白皮书（2019）》连载之五： 互联网+健康险供给侧应用一——传统健康险企业智能化转型