數據和技術是互聯網迅猛發(fā)展帶給保險業(yè)的最大變化。
我們正處于一個數據爆發(fā)性增長的時代，根據貝恩咨詢調查顯示，全球企業(yè)越來越關注大數據給自己帶來的機會或沖擊，北美和歐洲400多家大型企業(yè)(年營業(yè)額高于5億美元)中，大約60%的企業(yè)積極在大數據方面進行投資，希望能夠帶來顯著的收益。
目前，傳統保險公司雖然坐擁海量數據，但是真正得到充分利用的數據不足冰山一角。深入挖掘數據蘊含的價值，通過大數據和科技手段提升客戶經營能力、優(yōu)化風險評估和定價、欺詐管控、優(yōu)化產品設計以及核保核賠運營能力成為諸多保險公司的機遇。
太平洋醫(yī)療健康管理有限公司(以下簡稱：太平洋醫(yī)療健康)作為中國太保旗下醫(yī)療健康領域的專業(yè)子公司，憑借核心的大數據分析能力，與中國太保壽險合作，在針對個險的核保核賠及延伸服務等環(huán)節(jié)中開發(fā)了多個實用的用例，以擴大可承保人群、降低賠付損失，創(chuàng)新提升增值服務，提升客戶體驗。
升級核保核賠管理，風險管控更精細
大數據精準核保模型利用機器學習技術，依據參保人的個人信息、醫(yī)療行為花費、病史信息預測投保人重疾發(fā)生率;同時，據了解，大數據精準核保模型還能夠利用本土數據，發(fā)現新風險因子，從真實數據中還原常見共病組合對重疾的準確風險。通過將精準核保模型嵌入到現有核保流程中，可以實現風險的精準識別和鑒定，從而改變傳統保險的精算方式、定價和風險準備，一方面可以甄別高風險人群，降低賠付損失;另一方面也可以實現核保效率提升，優(yōu)化客戶體驗。
以國內某城市為例，精準核保模型可以有效甄別當地10%拒保人群，降低約13%賠付損失;有效甄別50%的低風險免核保人群，極大提升核保效率。
使帶病人群投保成為可能
傳統保險產品一般針對標準人群進行保險設計，“健康風險評分”模型工具則使“帶病人群”投保成為可能，以糖尿病人為例，大數據分析可獲得糖尿病人在不同的年齡、進展階段和HbA1c(糖化血紅蛋白)組合下各細分人群的風險評分，并基于該分數將人群進行分層，據此優(yōu)化產品精算定價模型，助力保險公司開發(fā)多元、靈活、受眾和場景具體的保險產品。
通過“健康風險評分”工具，太平洋醫(yī)療健康根據對國內某市糖尿病人群數據綜合分析測算，可將風險較低的30%糖尿病人群納入承保范圍，同時帶來約7%新業(yè)務價值提升。依托“健康風險評分工具”，收集利用多維度數據，讓特定人群可以做到“帶病投保”，挖掘帶病人群的市場潛力。
保險業(yè)正在從資本驅動向數據分析能力和科技驅動方向發(fā)展，得數據者得天下。據了解，太平洋醫(yī)療健康的大數據應用技術正逐步在中國太保壽險的個險營運中落地應用，通過大數據分析能力助力保險行業(yè)的轉型升級。
免責聲明：本網站內容主要來自原創(chuàng)、合作伙伴供稿和第三方自媒體作者投稿，凡在本網站出現的信息，均僅供參考。本網站將盡力確保所提供信息的準確性及可靠性，但不保證有關資料的準確性及可靠性，讀者在使用前請進一步核實，并對任何自主決定的行為負責。本網站對有關資料所引致的錯誤、不確或遺漏，概不負任何法律責任。任何單位或個人認為本網站中的網頁或鏈接內容可能涉嫌侵犯其知識產權或存在不實內容時，應及時向本網站提出書面權利通知或不實情況說明，并提供身份證明、權屬證明及詳細侵權或不實情況證明。本網站在收到上述法律文件后，將會依法盡快聯系相關文章源頭核實，溝通刪除相關內容或斷開相關鏈接。
