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    《互聯網+商業健康險白皮書（2019）》連載之五： 互聯網+健康險供給側應用一——傳統健康險企業智能化轉型
    

    2020-04-14
    
            
    


    
    

    
  
    
  

    
  
    
  
    
   
    
  
    
  
    
   借助于信息技術的交互作用，健康險企業在整個環節逐漸變革更新，同時，健康險行業信息不對稱現象也催生了一系列服務于企業和消費者的應用，如健康險第三方規劃平臺、傳統健康險企業開發的健康管理平臺等，這些新興應用和模式降低了因信息不對稱產生的逆向選擇和道德風險概率，促使投保行為便捷化，增強險企和患者之間的信任感，健康險行業的運營持續走向正軌化發展。
   
    
  
    
  
    
   傳統健康險企業存在交互頻次低、銷售渠道錯綜復雜、客戶關系管理難度大、B 端和 C 端信息不對稱等問題，如何利用碎片化信息滿足客戶個性化需求、應對市場反應是傳統健康險企業轉型升級重要瓶頸。這一系列問題阻礙了險企在產品設計、客戶管理、增值服務等方面的優化和改進?；诖髷祿?、人工智能、云計算、物聯網等信息技術，險企可以升級各個環節的服務，在實現智能化、便捷化的同時，拉近客戶與企業之間的距離以建立信任關系，挖掘客戶真正需求，實現規?；蛡€性化定制不同層次的服務，規范行業經營標準，提高經濟效率進而實現帕累托改進狀態。具體而言，傳統健康險企業在各業務環節的轉型升級包括產品開發定價、營銷咨詢、智能核保、事件理賠等領域。
  
    
  
    
   
    
  
    
  
    
  
    傳統健康險企業面臨的發展痛點
    
  
    （1）不同企業產品同質化現象明顯，產品之間價格呈顯差異化。
    
  
    
  
    
   據統計，目前市場上的健康險險種已經超過 4000 多個，但產品種類主要集中在重疾險、報銷型醫療保險、津貼型醫療保險、護理險等險種，其中重疾險市場占比最高，價格也相對較高，近年來隨著各方互聯網公司的參與，報銷型醫療保險份額逐步上升。每種產品保障類型大同小異，主要差別在于保障范圍和提供的增值服務，但提供增值醫療服務的企業仍然較少，同時缺乏針對客戶個性化需求的定制產品，這也跟行業信息不對稱的現象緊密相關。健康險產品同質化問題主要癥結在于數據的難獲取性，企業在醫療數據面前話語權微弱，難以基于個性化條件精準開發、定價及客戶健康管理，這也跟醫療數據隱私特征的客觀事實有關。
  
    
  
    
   此外，不同品牌之間價格差異較大，以重疾險為例，大品牌險企多以捆綁銷售的形式開發重疾+壽險組合險，價格相對較高，小品牌險企價格相對較低，購買產品時保障服務范圍自由性較大，整體來說，行業健康險產品的品牌溢價性較強?；ヂ摼W技術的應用也使得一些保險公司與在線醫療和健康管理公司達成合作，為客戶提供增值醫療服務也是保費提高的一項因素。
  
    
  
    
  
    （2）企業獲客成本居高，代理人瞻前不顧后。
    
  
    
  
    
   目前傳統開展健康險業務的企業展業營銷的主要渠道還是通過代理人或經紀人進行線下或推廣，以紙質合同進行投保和管理，代理人員的層層結構使得企業管理成本增加，管理效率顯弱，這也成為產品保費價格難以降低的重要原因。此外，很多代理人在銷售健康險產品時，以利益驅動為方式，并未真正從客戶利益的角度出發，也沒有幫助企業管理保單優質率的意識，往往最關注是否簽單，對于事后理賠等方面的問題不予理會，不利于維護客戶的忠誠度。
  
    
  
    
  
    （3）核保周期長，過程繁瑣復雜。
    
  
    
  
    
   核保過程中需要對被保險人的家族、財務、職業、身體健康情況等綜合評估風險，尤其是身體健康情況的審核環節中，核保員需要處理各種類型的病歷資料，核保員工作量不小，對于一些特殊情況，還需要提供更詳細的資料花費更長時間，一般來說，核保結果至少 3 天以后才能告知，周期較長，客戶體驗有待提升。
  
    
  
    
  
    （4）理賠難、周期長影響客戶用資效率
    
  
    
  
    
   據中國銀保監會統計數據顯示，2019 年上半年，83 家人壽保險公司因理賠糾紛產生的投訴量達到 5205 件，可見理賠環節是最容易產生供需矛盾的地方，保險公司與客戶之間在理賠方面存在較大分歧和質疑。經調研發現，理賠周期長是重要的因素之一。在發生保險事故后，客戶需要經過住院治療、理賠材料的準備、保險公司理賠審核、調查等流程，每個企業辦事效率不一，客戶準備資料的準確度和及時性不一，有些客戶在資料不全的情況下需要重新準備和審核，由于企業和客戶的原因都成為理賠時效長的因素。
  
    
  
    
  
    （5）信息不對稱導致非常態的拒賠或騙?，F象
    
  
    
  
    
   投保整個流程中存在的信息不對稱主要來自兩個方面，一方面是客戶在投保過程中由于缺乏對保險知識和醫療知識的了解，對產品條款實際含義并不了解，而部分銷售人員和保險代理人為達成業績故意隱瞞免除責任和健康告知重要性，使得客戶在不滿足條件的情況下投保導致拒賠行為；另一方面則是由于個人數據和醫療機構數據的隱私性和保密性導致保險企業在核保和理賠過程中難以獲取精確有效數據，保險公司在成本控制方面具有較大風險，使其處于不利地位。
  
    
  
    
   
    
  
    
  
    
  
    商業健康險業務中數字技術應用情況
    
  
    （1）開發定價
    
  
    
  
    
   健康險產品的設計開發是企業業務流程的開端，企業在設計產品之前需要對外部環境和自身情況充分了解和調研，并在此基礎上對產品進行可行性分析。市場調研和可行性分析環節屬于產品開發的前期準備工作，其重要的參考因素主要表現為：宏觀環境、市場結構、競爭對手、企業定位等。根據國務院、銀保監會、衛健委等相關部門發布的健康險政策建立的紅線范圍和鼓勵傾向，確定產品底線和戰略方向；依托一定的市場調研方法，掌握新形勢下客戶對健康險的需求程度、需求類別和需求差異，以此確定產品設計的核心功能要素。對比標桿企業的產品特性，結合企業定位、使命和主要業務，明確企業產品競爭戰略，據此給出產品概念模型。
  
    
  
    
   產品的開發離不開定價問題，一般來說，健康險產品的定價不只定位于以風險概率計算的純保費，由于保險公司本身業務人員規模大、旗下對接渠道繁多，產品價格還應該包含由此產生的附加保費用以覆蓋其經營成本、一般收益，對于大型企業和市場供不應求的情況，企業還會在純保費+成本+一般收益的基礎上增加品牌溢價和市場溢價，而數據則是決定這些定價因素的重要標準。
  
    
  
    
   面對目前產品開發定價痛點，險企可以基于大數據和人工智能技術，在不侵犯客戶數據隱私的前提下，收集并分析相關數據賦能新產品精準開發和定價，滿足個性化需求、有效控制風險成本。在此基礎上，很多保險公司開始開發為已患病客戶提供的保險產品，擴大市場份額，也使更多群體獲得健康保障。經研究發現，目前互聯網技術在健康險產品開發定價方面的應用包括但不限于：
  
    
  
    
   應用路徑一：大數據精準分析疾病模型，開發帶病投保產品。
   
  
    
  
    
   互聯網技術在大健康行業的應用和滲透背景下，保險公司加大了與醫療機構、體檢中心、藥企等大健康領域的合作，通過行業醫療數據的分析建立疾病模型，研究影響某種疾病的若干因素及其可能引發的并發癥，勾勒風險群體用戶畫像特征，據此因病制宜，推出患病人群的帶病保險，一方面增加保險公司保費收入和行業競爭力，另一方面也為更多的普病人群提供健康保障，擴寬保險市場，形成差異化優勢。
  
    
  
    
   比如國內互聯網保險平臺大特保推出的肝病險，其保障范圍覆蓋 3 種高發肝?。焊伟⒙愿喂δ芩ソ呤Т鷥斊?、急性/亞急性重癥肝炎，依托于大數據支持在精算定價和疾病模型方面的支持，據統計，我國擁有九千萬名乙肝病毒攜帶者，肝病險的推出避免了很多患者的拒保情況，是我國疾病防控和保障領域的一大進步。
  
    
  
    
   應用路徑二：由被動理賠轉向主動防治，附加產品的健康增值服務。
  
    
  
    
   為降低理賠風險，保險公司意識到，只靠提高產品價格和嚴格審核不是其降低理賠、提高利潤的長久之計，同時這也不利于客戶關系維護，理賠過程過于刁難會導致更高的投訴率，保單投訴率是銀保監會評估保險公司業務質量的重要標準之一。因此，保險公司需要從為客戶服務的角度出發尋找差異化、可持續的控費策略。目前很多保險公司開始注重客戶的健康管理，與多家互聯網醫療機構、體檢公司、可穿戴設備公司等合作，主動為客戶提供周期性防癌篩查和體質檢測，及時監測客戶身體異常情況，真正從顧客需求出發，以早篩早治療的方式降低疾病發生率，在給客戶帶來良好體驗的同時減輕公司和客戶的負擔，實現雙贏。
  
    
  
    
   泰康在線研發的 ai (癌)情預報險通過線上測試的方式為用戶進行腫瘤早篩，泰康在線邀請
   國內
   多位資深腫瘤專家，以多學科交叉研究方式，制定一套標準的腫瘤篩查問卷，用戶在短時間內線上完成調研，并初步測出自己的患癌風險，泰康在線據用戶實際健康狀況提出健康管理建議。對于高風險人群，泰康在線提供一滴血早癌篩查。借助于互聯網技術，泰康的這款產品實現了線上銷售、線上投保和線上健康管理服務。
  
    
  
    
   應用路徑三：風險評估精準化，實行個性化定價模式。
  
    
  
    
   傳統的保險公司投保服務和風險管控數據多源于行業數據、統計數據、專家意見等，相對來說，數據具有碎片化、宏觀性、滯后性的特征，現依托大數據技術，保險公司能實時準確定位數據分布、規模、特征，準確篩選、歸類、分析，進而建立用戶數據模型，進行用戶研究和風險預測，基于此為產品定價和方案開發提供依據。此外，保險公司與體檢機構和醫療機構合作，以產品基礎標準為參考，分析不同客戶的健康數據進而差別定價。
  
    
  
    
   陽光健康隨 e 保重疾險（智能版）在客戶授權的前提下，以數據加密的形式對客戶的健康分值進行風險評估，使客戶能全面直觀地了解自身身體健康情況，并據此給與不同健康分值的客戶不同的保費。眾安尊享 e 生應用大數據和云計算等互聯網技術，實現產品后臺運作流程透明化，并基于不同人群生活規律挖掘不同需求，對產品進行優化和更新。
  
    
  
    
  
    （2）營銷咨詢
    
  
    
  
    
   1992 年保險行業引入代理人模式，自此，保險業的銷售咨詢大多以代理人為主要群體，保險由市場需求推動模式逐漸轉化為主動推銷的局面，代理人的大量加入、人員素質的參差不齊、培訓體系的不完善導致整個行業營銷局面亂象叢生，銷售誤導、專業性差、頻繁推銷等降低了客戶體驗好感度，引發一系列的投訴糾紛和市場對保險行業的抵觸。經過多年的發展，類似于電話騷擾類的推銷方式有所減輕，部分保險公司通過互聯網平臺和人工智能技術，直接對接消費者，消費者也能通過網絡直觀了解健康險條款和責任情況，避免誤導情況。
  
    
  
    
   健康險企業為維護客戶關系，避免代理人過度營銷和知識誤導等問題，健康險企業基于大數據和人工智能技術，發展互聯網技術應用于營銷咨詢過程中，可以有效彌補代理人知識盲點，尤其是醫療知識領域，降低企業渠道成本，規范投保流程，具體而言，互聯網技術在健康險領域的應用如下：
  
    
  
    
   應用路徑一：智能保顧
  
    
  
    
   從事健康險業務的企業借助于人工智能和大數據技術研發或引入智能機器人實現客服的實時在線?；谥R圖譜和大數據技術，機器人學習、記憶相關知識，在用戶咨詢投保相關問題時，只需要輸入自己的基礎信息、健康信息、需要解答的疑惑即可獲得智能機器人的實時反饋。當用戶需要進行投保時，智能保顧運用生物認證、大數據等技術為客戶進行線上投保業務的辦理。
  
    
  
    
   風險管家與復旦大學中國保險科技實驗室聯合開發了智能保險顧問“大白”，“大白”結合互聯網背景下消費群體的特征和需求，以隨人、隨需、隨時、隨地的標準，覆蓋包含 18 種常見疾病風險及個人健康、意外、家庭等綜合風險測評兩大類別的知識服務，實現全天候零距離服務、低成本高效率運營，試圖降低企業客服成本、提升客戶體驗。
  
    
  
    
   “阿爾法保險”是太平洋保險推出的智能保險顧問產品，基于公司 1.1 億保險客戶數據積累，以家庭保險需求為導向，通過基本信息、家庭結構、收入支出、資產負債、社保福利、生活習慣六組問題，利用大數據算法，構建個性化的家庭保險保障組合規劃，解答用戶保險相關的咨詢問題。基于微信小程序，用戶可以通過語音或文字聊天方式咨詢“阿爾法保險”機器人，了解保險常識并獲取針對個人及家庭需求的保險規劃建議。
  
    
  
    
  
    應用路徑二：精準營銷
    
  
    
  
    
   企業應用大數據技術觀察用戶和潛在用戶群體的行為特征、生活方式，分析并預測其保險需求，據用戶的健康保障度、健康資料完整度等情況建立用戶畫像并評級，鎖定目標客戶，并據此為其定制個性化健康險產品方案。借助網絡平臺、社交軟件等工具將企業理念和產品方案傳遞給健康險客戶，即從用戶分析和產品推廣兩個維度實現互聯網技術的應用，以此降低營銷成本、提高效率的同時避免因頻繁推銷造成的品牌價值受損。
  
    
  
    
   眾安科技為傳統保險公司提供數據時代下的智能營銷解決方案，輸出從尋找目標客戶、全面客戶洞察、智能精準觸達到規則管控、效果分析的一站式、全鏈路智能營銷，打造智能營銷閉環生態系統，助力企業構建以客戶旅程和體驗優化提升為核心的業務體系。傳統保險公司可通過 X-Man 智能營銷平臺以多種形式精準觸達目標客戶，通過全鏈路效果評估與分析不斷指導、調整和優化策略方案，從而全面提升客戶服務能力、精準營銷能力和二次營銷能力。
  
    
  
    
  
    （3）核保工作
    
  
    
  
    
   核保是在投保前對被保人個人情況的審核，是保險公司風險控制的重要環節，具體主要分為職業核保、財務核保和醫學核保三個方面。不同的職業患病風險不一，一般來說，從事體力勞動工作的人比普通白領風險要高；不僅僅是客戶選擇保險公司，企業在選擇被保險客戶時也要分析其保費是否能與收入匹配。一般意義來說，重疾險的保額不得超過年收入的 10 倍；對于投保群體來說，其自身身體健康情況是影響核保結果最重要的因素，比如生活習慣、已有病史、遺傳因素等，這些決定了核保結果為標準體承保、延期、除外、加費、拒保等。
  
    
  
    
   健康告知是核保的重要工具之一。但基于很多客戶對于醫學和保險知識了解淺顯，投保過程中需要專業人士輔助核保，為降低人工成本提升效率，很多保險企業制定核保標準，由人工智能輔助核保工作開展。
  
    
  
    
  
    應用路徑：智能核保
    
  
    
  
    
   傳統核保模式中，核保員逐一審核客戶提交的醫療材料，包括電子文檔、圖片、表格、影像資料等，重復工作量繁多。人工智能通過深度學習輔助核保人員識別一些結構化數據和資料并進行初步分析，并向核保人員反饋可疑問題定位點，由核保人員進行復核，減少核保人員工作任務，加快核保速度，提升流程效率。
  
    
  
    
   平安 e 生保平臺推出的智能核保即是該模式的應用，在提高效率的同時也為企業建立更為精確的風險防范標準。通過線上人機交互模式完成健康告知。該系統功能包含三個部分——在線互動、空中契調、在線核保。在線互動基于已經建立的決策樹，根據客戶的問題和回答不斷調整對話內容，優化用戶體驗；縮短空中契調周期，從原本的 2 天左右縮短到半小時以內。
  
    
  
    
   眾安保險推出的尊享 e 生的智能核保以用戶體驗為核心，精確度量用戶關注的疾病領域，在核保結束后針對不同用戶情況給出明細核保結果，實現客戶定制化營銷和服務。
  
    
  
    
  
    （4）事件理賠
    
  
    
  
    
   健康險理賠主要包含申請理賠、理賠審查、理賠給付三大部分。當投保人在產生與醫療相關的費用，按照事故類型確定需要理賠的險種，比如因意外事故導致住院可以選擇的意外險，日常就醫可以選擇的門診醫療險和住院醫療險，重大疾病所需的重疾險，網紅百萬醫療險等。保險事故發生后投保人需準備相應材料與保險公司對接申請保險金來保障自己的權益。在理賠審查過程中保險公司需要對投保人提供的材料分別計算，并考慮投保人發生的治療費用是否在等待期內，投保人所投險種之間是否存在賠付沖突，對投保人的歷史就醫記錄進行審核查驗，健康告知是否如實告知等，基于一系列的計算和審查后，給出理賠結果。在審核通過后，保險公司需及時給付保險金。
  
    
  
    
   應用路徑：智能審核與賠付
  
    
  
    
   借助于圖像識別、NLP 以及深度學習技術，人工智能對客戶保單和提交的理賠材料迅速審核，以高于人工幾倍甚至幾十倍的速度給予審核結果，精確度也會提升，人工需要做的僅僅是在機器審核的基礎上進行重點內容的復核，而對于大量重復性內容、非重點信息則交給機器去匹配、比對、審核，在提高效率的同時也有效降低理賠成本。在區塊鏈技術的應用下，智能合約的應用將使整個理賠過程線上化，當理賠事件發生時，客戶線上提交相關材料，機器智能審核，當滿足理賠條件時，機器將自動派發賠付任務。同時區塊鏈技術的溯源性和分布式記錄將使得各個領域的信息實現有效互通和不可篡改，客戶能全面了解保險知識和、實際內容、保險公司信用等，對于企業來說也能更好地避免騙保欺詐行為的發生。據普華永道計算，將區塊鏈技術應用于保險業將使企業節約百分之十五到百分之二十的運營成本。
  
    
  
    
   日本保險公司 Fukoku Mutual Life Insurance 在 2017 年即引入 IBM Watson，以此代替 34 名賠付專員。Watson 以圖像識別技術掃描病歷、診療記錄，利用 NLP（自然語言處理）技術對理賠資料進行提煉，代替了大量的人工重復性工作，并為保險公司節約成本大概每年 1.4 億日元的人員成本。
  
    
  
    
   弘康人壽在 2018 年將區塊鏈技術應用到所有理賠結果中，成為行業首家借助區塊鏈技術公開全部理賠結果的保險公司，推動保險行業真實理賠狀況走向公開透明。新上線的“理賠區塊鏈”功能顯示該公司理賠用戶 2017 年度獲賠率達 94%，另外 6% 未獲賠的案件主要基于投保時未如實告知、惡意投保等原因。此外，客戶還可通過功能頁面提供的交易碼到第三方區塊鏈平臺驗證理賠信息是否真實。
  
    
  
    
   
    
  
    
  
    
  
    數字技術在傳統健康險領域的變革思考
    
  
    
  
    
   大數據技術在試圖解決保險公司端客戶不對稱問題的同時，也為健康險產品的開發設計提供思路。為進行風險控制，保險公司經過一套科學的方法和理論模型進行產品開發和設計，因此目前市場上健康險產品相對來說形式單一，換湯不換藥。保險公司在進行產品更新迭代的同時需要經過細致的計算和市場調研，然而數據的非結構化和難獲取性、市場的不可控性使得保險公司在產品更新時步履維艱、謹慎入微。同樣地，依靠傳統人工服務展開核保、理賠的處理效率和準確度難以保證，核保和理賠過程中的大量規則很容易使得保險工作人員顧此失彼、分身乏術，例如同一個病種開出不同種類同一療效的藥品，傳統的核賠方式容易忽略漏查?；诖髷祿夹g，爬取產品和用戶相應數據信息，建立用戶模型和知識圖譜，利用人工智能深度學習知識和案例，建立個性化產品和多元化產品模型，同時提高核保和理賠服務效率和精準度，這些技術將成為推動產業轉型升級的關鍵引擎。
  
    
  
    
   然而，技術的應用有正面有反面。大數據和人工智能技術的確使得保險工作過程更加理性化，降低保險過程中的不確定性，同時，過度依賴技術會導致產業發展受限，缺少人文價值附加，而新興技術的應用和對行業的變革也將對傳統保險制度形成挑戰，未來保險制度需要基于新技術的特點隨之革新，將是漫漫長路。此外，大數據和人工智能的應用未來將面臨一大部分的保險人員失業問題，由此產生的社會問題是技術革新無法避免的，如何平衡技術應用與社會問題是值得深思的問題。
  
    
  
    
  

    
  
    
  
    
   
    
    
    
     
    
      
    白皮書預購須知
    
     
    
     
    
      
    
     
    
     
    
      
    
       趙紅燕
      
    
      
    
       《互聯網+商業健康險白皮書（2019）》
       
      
    
      
    
       
    
        如有購買裝訂版白皮書《互聯網+商業健康險白皮書（2019）》需求，請聯系趙紅燕老師，聯系方式：zhaohy@sem.tsinghua.edu.cn。
       
    
       

    
      
    
     
    
    
    
   
    
  
    
  
    
   
    
  
    
  
    
   
    
    
    
     
    
      
    
       
      
    
      
    
       
    趙紅燕
    
       
    
        清華大學互聯網產業研究院研究員，碩士，主要從事智慧醫療、產業轉型升級等研究。曾參與完成項目涉及互聯網醫院規劃、數字小鎮規劃、經濟運行研究、納米產業科技創新驅動等。曾編寫《智慧醫療白皮書2018》、《互聯網+商業健康險白皮書2019》、《區塊鏈+醫療產業發展報告》等。
        
       
    
      
    
     
    
    
    
   
    
  
    
  
    
  

    
  
    
  
    
   
  
    
  
    
   
    
  
    
  
    
   
    
  
    
  
    
   
    
  
    
  
    

    
        

    

    

    
    
    

    


    
    
    
    
    

    






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