隨著我國商業健康險市場駛入快車道，圍繞健康險產品開發、渠道、承保、客戶服務、理賠經營活動全鏈條的各類衍生業務開始興起。由于健康險產品功能、服務、管理等相對繁雜，涉及醫療服務、數據、健康管理等多項內容，除部分大型險企會在公司內部形成一個覆蓋開發、銷售、服務等內容的前、中、后部門的分工協作以外，險企一般需要與各領域的專業第三方合作，由此衍生出商保風控從到理賠審核的新藍海。這方面互聯網科技企業具備天然優勢。通過運用大數據、人工智能等技術以及互聯網渠道，相關科技公司和互聯網平臺在多項業務上取代傳統的粗放的人工模式，為保險產品提供一系列增值服務，并從之獲得一定的分潤，市場空間十分可觀。而各類衍生業務的發展和成熟也預期通過解決商業健康險在產品開發、渠道銷售、服務運營各業務鏈條環節上的痛點改變當前商業健康險開發難、銷售難、服務難、盈利難的困境，推動商業健康險的專業化規范化生產。具體而言，這類衍生服務可從產品開發端、銷售渠道端、服務運營端三個方面予以解讀。
（1）應用背景
商業健康保險的定價需要根據疾病的發生率、醫療費用等動態數據建立統計精算模型來識別和評估相關業務風險，從而在產品開發環節實現精準的定價和有效風控。而目前我國的醫療健康大數據仍處于“信息孤島”的狀態，各機構數據標準不一、數據繁雜而質量不佳。隨著移動互聯網的發展，保險企業積累了大量的數據，包括結構化數據、半結構化數據和非結構化數據等，采用傳統的技術手段，已難以在指定的時間內完成大規模數據的分析，而大數據、人工智能等復雜且更新迭代快，新技術層出不窮，一般險企難以有效掌控，更難以利用不斷發展的數據智能新技術有效支撐企業生產應用系統，難以深度挖掘數據價值，導致數據利用率低，生產中出現問題難以快速解決。同時如險企自建大數據集群，通常一次性投入服務器資源規格較高，導致成本高，性價比并不可觀。
② 價格競爭制約險企收益
據安永《中國商業健康險白皮書》數據，65% 的受訪者傾向于考慮低價保險產品，顯示了中國消費者對價格依然是敏感的，折扣優惠對其選擇傾向有顯著影響。當前互聯網上大量同質化的短期低價健康險顯示了險企多采用了低價產品占領市場再逐步擴張的互聯網打法，帶來了賠穿的隱患，如何在獲取價格敏感群體客戶的同時保障收益仍需要險企在產品開發上有所創新 [1]。
（2）應用模式
為了彌補在大數據、云計算等技術上的不足，實現新技術的快速獲取和產品多樣化發展，部分險企與相關技術服務企業展開合作，通過技術服務企業的技術支持深入挖掘數據價值，推動數據變現，實現產品的有效風控設計和精準風險定價。
目前國內提供數據服務的主體包括有華為、阿里、騰訊等行業巨頭下設的“華為云”、“阿里云”、“騰訊云”云服務品牌或科技公司以及數據服務初創公司。巨頭依靠多年的技術積累進入數據服務領域進行拓展布局，其綜合經營優勢明顯，覆蓋技術范圍廣、技術相對成熟，可為客戶提供全面的產品解決方案和全流程的技術支持服務，技術的穩定性和可靠性也有巨頭為之背書，得到市場的青睞。初創型數據服務公司往往深耕定價、營銷、客戶選擇等某個或多個技術服務細分賽道，通過形成差異化技術優勢、為險企提供定制化服務來進行市場競爭。目前數據服務商尤其是中小服務商對健康險行業的數據分析能力輸出仍較有限，與險企的合作仍停留在數據提供層面。
這種數據服務外包的模式也存在隱患。在與數據服務商進行相關合作時，險企如何保護客戶敏感信息安全、維護自身數據主權成為關鍵。與自建數據分析系統相比，數據服務外包更容易造成數據泄露，給保險公司帶來訴訟風險，需要險企在進行數據引用前做好客戶授權工作、避開敏感個人數據并與數據服務商簽訂好保密協議。此外，隨著對數據行業監管的不斷收緊，數據獲取成本將攀升，一方面合規的、大數據能力強的企業將迎來利好，另一方面也或將倒逼部分數據服務公司從數據提供轉型到數據能力輸出上，行業整體服務支持水平得到提升。目前國內第三方數據服務商代表案例有騰訊金融云平臺和新機保貝。
根據原中國保監會 2015 年印發的《相互保險組織監管試行辦法》，“相互保險是指具有同質風險保障需求的單位和個人，通過訂立合同成為會員，并繳納保費形成互助基金，由該基金對合同約定的事故發生所造成的損失承擔賠償責任。” [2] 與傳統健康險產品相比，健康險的相互保險產品具有一定的優勢：
1/相互保險組織的股東為全體投保人，客戶是投保人也是保險人，避免了傳統商業健康險中保險人與投保人間的可能存在的較大的利益矛盾和不信任，因此能夠更好地做到以客戶為核心。
2/在相互保險的日常運營中，保險的客戶也可以參與到核保核賠等管理中來，從而能夠一定程度上監督保險人提升運營治理水平、抑制被保險人欺詐的道德風險問題。
3/相互保險的展業支出較低，有利于減少險企的運營成本，從而為其會員提供更加經濟適用的保險服務，實現對價格敏感群體的有效覆蓋。此外，由于作為股東的被保險人主要利益在于保障而不是盈利，保險的資產和盈利可以更多的用于開發經營以被保險人長期利益為出發點的保險產品，有利于增加被保險人的長期福利。目前國內的代表相互保險有眾惠財產相互保險社和信美人壽相互保險。然而目前國內主要的相互保險多處于虧損狀態，在盈利能力上仍需提升。此外，與傳統健康險相比，其賠付金額低、理賠標準不明晰等問題也需解決。
（1）應用背景
目前商業健康險的銷售渠道依然以個險為主，雖然有些產品是通過線上購買，但依然是通過傳統的渠道向線上導流。該銷售渠道要求險企有一定規模的素質合格的保險代理人團隊，而優質的代理人團隊意味著更大的傭金支出，拉升險企運營成本，擠壓了險企利潤空間。同時，個險渠道建立過程漫長，雖然中國平安等大公司已成功建立了自己的大型代理人渠道，但在人力成本普遍上升的現狀下，創建線下渠道的前期進行代理人團隊的招募、培訓、機構鋪設等所需的各種成本都大幅增長，無疑會給中小險企帶來較大的運營壓力。
與海外發達保險市場相比，我國保險銷售仍依賴于線下渠道，保險營銷員規模已經達到很高水平，行業中大量的同業競爭者對從業者形成了較大的銷售工作壓力?！?018年保險營銷員調查報告》顯示，感覺“壓力較大”或“很大”的營銷員占到了 62.1%。此外，由于健康險涉及相關醫療健康知識，產品種類越來越豐富，設計越來越復雜，行業的高速發展和行業的格局快速變化使得對于營銷員技能及專業素養水平的要求也越來越高，如營銷員的自身的提升速度無法跟上業務轉型的要求，成單、增員能力上將受到約束，對其職業發展前景形成影響 [3]。
通常而言，健康險條款設計復雜、專有名詞較多、疾病定義等晦澀難懂，要求消費者有一定的相關知識儲備，需要投入一定的時間和精力來挑選保險產品，閱讀保險合同，從而買到最大程度上符合自身實際和需要的保險。購買過程的復雜和對保險代理人的不信任將削弱消費者的購買欲望，或使消費者在進行購買時更多地依賴熟人推薦和險企口碑，實際獲客渠道變窄。
（2）應用模式
隨著互聯網和移動終端的深入發展，保險線上銷售渠道發展迅猛。而相較于保險公司網上直銷，提供多家險企產品的互聯網銷售平臺整體業務量顯著更大，已成為消費者選購保險產品的重要渠道之一。
互聯網保險銷售平臺指的是上游對接多家保險公司不同類別的多種保險產品，通過 SEO、品牌廣告等直接面向消費終端，從而為保險產品提供銷售的第三方網絡平臺。近年來，互聯網保險銷售平臺成為進入保險行業的重要路徑，除大型互聯網企業借助平臺技術優勢及流量優勢入局保險互聯網銷售（如騰訊設立“微?！北ｋU代理平臺）外，慧擇網、大特保、騰?？萍嫉刃聞撲N售中介服務平臺紛紛建立，市場競爭激烈，部分銷售平臺探索建立從前端流量獲取到后端服務供給全面覆蓋的業務鏈條，打造保險服務閉環，由此形成競爭優勢。為此，保險銷售平臺往往提供保險學習、咨詢等服務增強流量，提供保險個性化推薦、場景定制等服務實現流量的有效轉化變現，提供索賠協助等服務進行用戶關系維護和用戶留存管理。這種從銷售環節出發、向保險服務鏈條前后端延伸的發展模式不僅有助于銷售平臺自身與競爭對手形成差異化優勢，也有利于用戶更便捷地享受到全流程優質服務，提升互聯網購買保險的體驗，對行業的發展有著正面作用。
保險網絡展業是基于第三方保險服務平臺發展起來的一種新型保險展業營銷模式。基于現實中的各種展業難題和代理人獲客難、成單難的困境，保險網絡展業得益于互聯網的快速發展而應運而生，越來越多保險代理人選擇進行網絡展業?；ヂ摼W展業平臺有利于代理人接觸到需求較強烈的客戶，通過線上實時溝通提升與客戶的互動性與活躍度，有利于提高代理人的獲客和增員效率，提高成單率。此外，現有的代理人展業平臺多還為保險代理人提供保險銷售技能訓練、保險產品對比講解等服務，代理人可從平臺了解到最新的行業信息和展業增員技巧，有助于代理人提升自身技能和專業知識，有利于代理人的職業發展。代理人展業平臺在發展中也存在以下問題。一是消費者信息泄露隱患。部分展業平臺在未取得消費者授權的情況下將消費者個人信息提供給代理人用戶，對消費者信息安全造成了侵害，同時也將進一步導致代理人行業口碑的下滑。二是展業平臺魚龍混雜、部分展業平臺存在欺詐行為。隨著互聯網展業的越來越受保險代理人重視，相關展業平臺紛紛涌現，其中存在展業平臺偽造意向客戶名單、偽造增援信息發送給保險代理人的欺詐行為，對保險代理人利益造成損害。三是展業平臺定位雷同，服務同質化嚴重。目前代理人展業平臺大多只停留在客戶信息分享和宣傳輔助等業務功能上；部分平臺向代理人提供相關職業教育資源，但往往提供的內容質量不高；國內代理人展業平臺整體上仍缺少后端的深度服務。目前國內代理人展業平臺如i云保和沃保網等。
第三方規劃平臺從健康險購買決策難、投保人與保險代理人及險企間存在不信任的痛點切入，以中立客觀的第三方視角為用戶提供保險購買決策服務，有利于降低保險認知決策的門檻，一定程度上避免銷售誤導，幫助平臺用戶購買適合的保險產品。除了通過組建專業的保險咨詢師團隊，部分第三方規劃平臺通過運用人工智能等技術，為客戶提供智能保顧服務。
第三方規劃平臺的成功運營依賴于消費者對其專業性和中立客觀性的信任，而相較于前者可以通過組建專業人才團隊解決，后者由于信息不對稱的存在而成為了第三方規劃平臺在運營中的難點。對于規劃平臺的中立客觀，消費者一是期望其觀點是非出于銷售目的的，規劃平臺自身并不從相關產品的銷售中獲利；而是要求在進行咨詢規劃時在平臺留存的個人信息被嚴格保密而不作商用。而從第三方規劃平臺的角度出發，咨詢規劃業務本身利潤微薄，需要尋求其他渠道實現變現和盈利。目前市場對第三方規劃平臺的意見中立性仍多有質疑，部分第三方規劃平臺被認為已變成披著專業性外衣的保險銷售平臺目前代表的第三方規劃平臺如多保魚和小幫規劃。
（1）應用背景
在傳統保險經營模式下，保險公司在客戶投保后為獲得承保風險相關的信息，需要通過險企專業的核保人員向投保人詢問收集相關風險信息。該模式下保險公司獲得核保成本較高，且保險公司獲取來自客戶的告知信息后，卻很難對客戶告知的信息進行核實，這導致了保險公司收集的客戶信息“不準、不全、不真”等情況的存在，直接導致保險公司對客戶的風險分析效果有限，核保效率低、效果不佳。為了降低賠付風險，在核保環節非標客戶、非健康客戶往往會被拒保，使得健康險產品的覆蓋人群約束較大。另外，由于各家保險公司之間未能建立起有效的信息共享機制，因而造成多頭投保這類明顯準備騙保的行為未能在核保環節被充分識別。
隨著國民保險意識的提升，據《中國家庭健康大數據（2018）》，越來越多的家庭健康開始通過購買商業健康險來提高家庭抗風險能力，每個家庭所有的保單數增多，保單售后管理服務將成為保險消費者的重要需求之一。傳統運營模式中，險企的承保后保單管理服務往往處于缺位狀態。這導致在客戶在擁有多張保單的時候容易對各保單的保障內容不清楚，在出險理賠時遺忘已購買的保單或難以識別對應的保單責任、選擇聯系非對應責任的保險提出理賠要求；而在保單到期時，也容易因為遺漏繳費而導致保單失效，造成客戶在后期有醫療費用支出時無法理賠。這既會增加險企在核賠理賠環節的工作壓力，同時也讓客戶難以獲得最好的保險消費體驗。
由于健康險業務流程復雜，數據隔離，理賠業務過程流程長、會持續很長時間，這容易導致不法分子在同一起事故中向多家保險公司進行反復理賠從而騙保。在理賠過程中，保險公司必須收集必要的信息和數據來準確評估處理理賠案件，但目前數據往往來自不同的數據源，難以協調統一，傳統理賠過程的各個環節又需要眾多人工參與，導致處理效率低下，理賠慢，導致理賠環節的人力成本巨大、拉升險企運營成本的同時影響了客戶體驗。由于存在保險欺詐、騙保、反復理賠等欺詐行為的發生，導致無意義的保費上升，嚴重影響正?？蛻舻睦碣r體驗，不利于保險行業正常的發展，是當前保險行業棘手問題。
（2）應用模式
① 大數據核保簡化業務流程
為解決當前商業健康險賠付率不樂觀的現狀，需要在核保階段實現有效的事先風險甄別，排查投保中的欺詐行為，實現承保的動態定價。數據服務公司在相關的大數據和機器學習等技術上較險企更有優勢，可作為第三方服務公司為險企提供核保環節的輔助服務，通過實時提供產品風險評級、更精準的用戶畫像和分層實現核保環節的風控，幫助險企進行風險識別，承接更高質量的業務，提升核保效率，降低運營成本和賠付支出 [4]。
如前文所述，第三方公司介入健康險核保環節也將帶來信息泄露等問題。此外，在實際業務中，市場情況變化速度快，尤其是反欺詐領域，要求大數據風控服務公司能夠持續快速對模型進行修正和調優，實現對高頻核保業務的風險控制，靈活服務，這也對數據服務公司的能力提出了更高的要求。目前國內保險大數據風控市場存在產品同質化的問題，盈利模式也較為單一，主要為險企購買模型產品并支付費用或險企查詢投?？蛻麸L險評價結果并按查詢流量付費。目前國內代表案例有億保創元推出的“保盾云”產品。
億保創元的核心產品“保盾云”是部署在云平臺上的一套大數據風控模型，具有成本低、通用性及安全性強的特點，目前合作的保險公司主要包括中國人壽、合眾人壽、昆侖健康、弘康人壽等保險公司使用時，只需將被查詢客戶的基本身份信息上傳“保盾云”，億保創元即可針對該客戶所投保險種反饋一個風險評分。該評分結果將實時傳輸返回給保險公司客戶，保險公司客戶將根據客戶評分結果做出是否正常承保的處理決定。
億保創元在數據及模型上有綜合優勢。數據來源方面，億保創元使用多元數據源，除了使用保險公司內部的自有數據外，還會根據人身保險核保所應用到的包括健康、財務、職業、行為和征信等五大風險評估維度的數據，有選擇的接入包括如銀聯、電信運營商、最高法院以及百度、TalkingData 等第三方可靠數據。大數據建模能力方面，億保創元擁有一套自有的聚類分析方法，將機器學習和一些比較新的大數據的算法應用到了模型的開發和建設當中。另外，“保盾云”的信用風險評分可以幫助保險公司實現動態定價，通過予以優質客戶費率優惠增加用戶粘性，通過對非標客戶更精確定價擴大非標客戶承保業務。目前“保盾云”大數據風控模型已經經過千萬級人次的數據訓練。
保單管理平臺關注到傳統運營模式種保單售后管理服務的缺失以及由此而來的痛點，通過電子化保單，為用戶提供保單解析、保單分類管理和保險到期、續保提醒的一體化保單管理服務，避免因保單丟失、出險忘報、保單逾期等情況導致保險效力中斷，使用戶已購的保險發揮最大效用，彌補了目前以銷售為導向的保險市場中后續服務的不足。與此同時，通過有效的保單管理也有助于險企進行客戶管理，提高續保率。
近年部分險企為了提升服務質量推出了自己的保單管理產品，如平安推出的“平安金管家”，但這類產品往往只能對該公司的保單進行管理，無法對個人或家庭不同公司的所有保單進行集中管理，對客戶整體幫助不大。相較而言，市場上的各類專業的保單管理服務平臺和APP更受市場青睞。此外，不少互聯網保險銷售平臺也在平臺上推出保單售后管理服務，消費者也通過此管理購買的不同公司的保險產品。同樣的，市場上也有對這些保單管理服務機構借服務之名搜集客戶隱私信息的質疑和對其信息安全管理能力的擔憂。
目前代表的保單售后管理服務包括海豚智保和新一站保險網推出的“安心管”。海豚智保通過調用百度的基礎 OCR 識別技術，并通過整理自上世紀 90 年代以來市面上銷售過的 2W+ 個保險保單數據建立了初步的保險知識圖譜，由此實現保單的自動識別和管理功能，實現保單管理的智能化、簡便化。新一站保險網于 2018 年推出的智能保單管理服務“安心管”，主打幫助用戶個人及家庭進行科學有效的保單管理和風險管理。通過在網站的保單管理系統中里設立個人或家庭賬戶，用戶在新一站保險網上購買保險產品后保單將在賬戶中被即時記錄，用戶通過其他渠道購買保險后的保單也可以通過文件上傳或拍照上傳的方式錄入并自動識別，實現保單的電子化統一管理。除了基礎的保單管理之外，“安心管”服務依托于新一站保險網積累的保險大數據，通過數據建模為用戶進行個人或家庭的風險分析服務，并依據個人或家庭成員的年齡、健康狀況、收入、負債、醫療信息、保險配置的多維數據評估得出抗風險能力分數。在此抗風險能力分數的基礎上，通過 AI 技術，新一站實現建立更精準細化的用戶畫像，為用戶識別風險缺口，并針對當前的風險情況提供科學的保險配置解決方案，為用戶的保險購買決策提供輔助，進而真正做到有效地管理風險。保單服務對新一站網的保險售后服務起到補充作用，有利于新一站改善客戶體驗、增大客戶留存，同時新一站也可根據客戶保單情況進行有針對性的產品推送和營銷，實現從簡單營銷轉變為服務性營銷、精準營銷。
隨著保險大數據技術的進一步成熟和普及應用，不同險企在風險定價能力上差距逐漸縮小，險企已難以通過更精準定價形成競爭優勢，核賠效率和理賠反欺詐能力成為險企競爭的重要部署之一。關注到傳統人工理賠過程中存在的理賠時間長、人力成本高、難以進行反欺詐風控等問題，部分保險科技公司利用其在區塊鏈技術、云技術、深度學習和計算機視覺等方面的技術優勢，從理賠環節切入，與險企合作提供理賠環節智能化、云化解決方案，具體包括有識別錄入自動化、理賠案件合理性和風險審核、理賠金額智能精算、在線理賠服務系統構建等服務，可有效解決傳統理賠環節中的痛點，助力險企實現創新驅動，提升行業核心競爭力。
與產品風控和核保風控相比，由于每個產品實際賠付人數總體而言占投保人數比例較小，保險公司不需要公開大規模、深入的客戶數據，在數據保密上難度較小，保險公司開放數據、進行服務外包的意愿相對更強，因此核賠環節也成為目前市場上各保險科技公司的重要切入點。目前代表案例有華為云保險解決方案和知識視覺推出的數圖保核賠系統。
針對保險行業中存在的理賠騙保痛點，華為云基于區塊鏈的去中心化、唯一性、可溯源、不可篡改等特征，面向保險行業提供區塊鏈技術平臺服務，構筑保險行業聯合反欺詐解決方案防止理賠中的欺詐行為發生；同時通過其用戶、密鑰、權限管理和隔離處理及同態加密等隱私處理，保護客戶敏感數據安全。與市場上同類產品相比，華為云保險解決方案的主要競爭力來自于華為對區塊鏈等關鍵技術的覆蓋和積累和其信譽背書。但是在缺少外部力量推動和企業聯合的情況下，其給出的保險行業區塊鏈方案距離落實和推進還有不小的差距。
知識視覺核心產品“數圖保智能核賠 RPA 系統”提供一站式智能保險核賠服務，實現快速錄入、合理性分析、精準理算、風險評估。個人用戶通過“數圖保”微信小程序智能理賠軟件即可完成：快捷信息錄入、保單與理賠資料的快速上傳、查詢理賠詳情與進度、咨詢在線客服、理賠結果申訴、提供理賠相關幫助，無需再經歷傳統核賠工作中的復雜程序。通過 OCR 模型，先從用戶提交的圖片形式理賠資料如醫療費用發票、處方、病歷、檢查報告等中，提取有效信息，再利用其推出的知識圖譜數據庫（被保人資料數據庫、藥品數據庫、臨床治療指南與診療路徑數據庫）分別進行結構化分析、完整性校驗、真實性校驗及合理性評估。最后，該系統會審核醫藥費明細中合理或非合理賠付部分，篩選出高風險的疑似欺詐案件，輸出全方位風險分析報告。對通過審核的理賠案件，數圖保系統結合理算模型，自動精準計算合理賠付金額。
數據在健康險領域的應用需構建可持續數據營商環境，平衡經濟效益與社會問題。大數據和人工智能的熱潮推動很多企業投身于對數據的獲取潮流之中，對于健康險企業而言，合理地運用客戶的健康數據能幫助其優化自身產品、優化風控體系，一般的用戶數據則可以為險企的市場研究、推廣引流做背景支撐。過高的藍圖謀劃和資本驅動引發了一批創業公司試水保險業數據服務領域，但究竟有多少險企真正投入數據技術服務，有多少企業只是為了迎合資本而做數據交易，不得而知。
以數據為基礎的產業鏈環節需要建立一個合理的數據營商環境規范數據的應用，需要有科學合理的規則和標準予以有效實踐，比如數據的公信程度如何評定確保數據效力，保險公司獲取數據允許應用的用途，獲取數據的權限如何界定，如何保證客戶數據隱私的同時為客戶和企業產生數據應用價值等等。未來數據對于健康險業務的價值不可否認，但仍然需要關注由此帶來的社會問題，數據的應用真正做到客戶許可；數據商業化可能帶來的社會歧視問題如何解決。清晰地認識數據應用的界限，構建可持續的良好的數據營商環境是行業發展的必經之路。
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。
[3] RMIRC, IRDC 《2018中國保險中介市場生態白皮書暨保險營銷員調查報告》
[4] 畢馬威 《保險科技：構筑“新保險”的基礎設施》
趙紅燕
清華大學互聯網產業研究院研究員，管理學碩士，主要從事智慧醫療健康、產業轉型升級、智慧社區服務等研究。參與項目涉及互聯網醫院規劃、數字小鎮規劃、數字農業規劃、經濟運行研究、納米產業科技創新驅動研究、消費行為研究等。曾負責或參與編寫《智慧醫療白皮書2018》、《互聯網+商業健康險白皮書2019》、《社區服務及其智慧應用白皮書2018》、《區塊鏈+醫療產業發展報告》等。學術文章曾發表在中國日報、數據雜志、社區天地等期刊。
