京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
重构大数据:探索健康险 “治未病”新模式
5月以来,一系列国家大力支持商业健康险发展的政策频现。作为深化医药卫生体制改革、发展健康服务业、促进经济提质增效升级的“生力军”,商业健康保险发展已势如破竹。随着互联网和大数据时代的到来,特别是在“数字人生”和“数字医疗”的大背景下,健康险和寿险经营的基础环境也将发生根本性的变化,因此在机遇和挑战面前,“重构数据增强险企创新核心竞争力”、“依靠大数据运行提高效率和服务水平”、“探索"治未病"新模式”等成为业内共识。
数据积累不足——
掣肘商业健康险发展
随着中国人慢性病、重病发病率的增加,很多家庭为支付医疗费用承受巨大经济压力。在全民健康保障体系中,商业健康保险不仅弥补了基本医疗保障范围的不足,还可满足不同收入人群、不同职业人群、不同风险人群多样化、多层次的医疗保障需要。
近年来,我国商业健康保险发展成绩显著。2014年,我国商业健康保险保费收入1587亿元,同比增长高达41%。截至目前,保险行业已经推出商业健康保险产品2300多个,健康保险的服务功能也从基本医疗费用补偿,向预防、治疗、康复为一体的综合性健康管理转变。
“但是,目前我国商业健康保险产品的创新能力不足,风险管理能力也有待提高。与此同时,受制于商业健康保险风险覆盖范围相对狭窄、保障方式相对单一、经营成本偏高等因素,多数保险公司的健康险业务经营处于亏损状态。”谈及我国商业健康保险的发展现状,中国保险学会会长姚庆海表示,商业健康险的经营主体在医疗健康管理产业链中能动性低,专业化的健康管理服务水平还有待提高。保险机构不仅难以共享公立医疗机构的诊疗信息,而且难以深入介入和参与人们的疾病诊疗与健康管理流程。健康保险数据平台不够健全且缺少数据积累,也要求商业健康保险对互联网、大数据、基因工程等科技的整合能力进一步加强。
重构大数据——
险企创新核心竞争力
“实际上,购买健康险客户的根本诉求并不是要得到保险赔偿,保险公司应当在客户健康管理方面下工夫,让客户真实地感受到保险公司提供的不仅仅是保障承诺,更重要的是基于专业管理的个性化健康状态维护,可以提供从家庭、社区以及医院包括养老院和康复中心的全方位平台解决方案。”有保险专家对记者表示,保险业应该通过健康保险这一平台,集合并成为广大被保险人的“利益代理人”,利用大数据、物联网、基因工程和人工智能等前沿科技,形成一种倒逼机制,推动我国卫生和医疗体制改革,同时利用这些技术,探索全新的保险商业和服务模式。
当前,在“互联网+商业健康保险”的发展模式下,移动互联、大数据、可穿戴设备、便携式检测设备等领域的新进展,都将推动对健康风险的事前预防、实时监控、实时响应和快速服务,商业健康保险的运行效率和服务水平有望得到革命性的提升。
因此,解构和重构数据将成为未来保险公司创新的核心能力。这不仅需要保险公司建立跨学科的“科学团队”跟踪和研究新技术和新领域,尤其需要捕捉前沿领域的技术,并根据业务发展和提高效率的需要,构建全新的商业模式。
运用大数据——
“治未病”不再遥远
《黄帝内经》中有句话:“圣人不治已病治未病”。对于保险业而言,从业务发展的角度看,需要将“治未病”作为经营重点,为客户提供高水平的健康管理服务。从自身经营的角度看,应当思考行业发展的“治未病”问题,未雨绸缪,探索新模式。
应该说,大数据分析在保障产品设计及精算定价、理赔运营管理、医疗机构管理、市场和销售拓展等医疗保险经营的各个领域均有很大应用价值。日前新华保险(行情62.4 +1.58%,咨询)发布的2014年理赔数据报告,就用“数据事实”,深入剖析了客户理赔及疾病健康发生趋势,为客户提供了一份清晰的“治未病”蓝图。
数据显示,2014年新华保险个险理赔累计给付26.49亿元,较2013年增长19.16%。其中重疾和特种疾病的增幅最为显著,分别为29.55%和166.98%。从理赔身故类数据看,占比前三位分别为恶性肿瘤、意外事故、心脑血管疾病。而在恶性肿瘤赔付种类中,乳腺恶性肿瘤的赔付占比最高,为17.67%;其次是甲状腺恶性肿瘤14.72%;再次是支气管和肺部恶性肿瘤11.43%。从重疾赔付金额看,61.40%的重疾保额在0-5万元,占比最高,仅1.69%客户重疾保额高于15万元。从赔付年龄看,40-49岁客户重疾赔付占比最大,为40.52%,出险客户中年龄在30-59岁的占比达86.93%,该年龄客户是家庭经济收入来源的主力。
站在理赔角度,新华保险数据分析专家给出健康险投保建议:
一要首选重疾。因重疾呈现年轻化趋势,且年龄小费率低,健康状况好,易标准承保,因此宜尽早投保。
二要必备意外。在身故赔付中,意外事故占比15.95%,因此在计划保险保障时,务必配备意外险,尤其是风险较高的男性。
三要保额充足。从理赔数据看,大多数客户的身故/重疾保额在10万元以下,保障功能体现不明显,建议重新检视自己的保单,通过产品组合的方式,提升保障额度。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据统计分析、数据清洗、异常值识别与数据分布研究中,箱型图是最直观、高效、专业的可视化分析工具。相较于柱状图、折线图仅 ...
2026-05-29Tkinter是Python内置的标准GUI图形界面库,具备无需额外安装、调用简单、兼容性强、轻量化高效等优势,是Python快速开发桌面小程 ...
2026-05-29 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-05-29【核心关键词】大数据、经理、专业、金融、客户、传统、建模、数据产品、互联网金融、产品经理、数据分析、金融行业、数据模型 ...
2026-05-28 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-05-28随着大数据技术的快速普及,各行各业积累了海量的用户数据、交易数据、生产数据与行为数据。单纯的数据统计与报表分析只能呈现表 ...
2026-05-28在Python网络请求、接口测试、数据爬取、业务对接开发中,Requests库是最简洁、最高效的HTTP请求工具,凭借简洁的语法、完善的适 ...
2026-05-272025 年,零售与服务行业的竞争已从 “经验驱动” 全面转向 “数据驱动”。中小企业门店普遍面临数据零散、分析浅层、决策凭感觉 ...
2026-05-27 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-05-27在统计学分析、实验研究、业务数据复盘过程中,单因素方差分析是检验自变量对因变量是否存在显著影响的核心方法。其中,两个水平 ...
2026-05-26【核心关键词】算法、客户、大数据、互联网、调优、建模、模型优化、机器学习、评分卡模型、模型开发、智能风控、业务场景、数 ...
2026-05-26 很多数据分析师写过无数个 SELECT,但当被问到“新建一张表,该如何定义字段类型来保证数据质量”“创建视图和存储物理表有 ...
2026-05-26在数据清洗、统计分析与数据质量检测工作中,箱型图(又称箱线图、Box Plot)是最直观、最高效的可视化分析工具之一。相较于柱状 ...
2026-05-25在大数据分析、数据清洗、质量管控、风险监测等领域,异常数据识别是保障数据质量、确保分析结论精准、规避业务决策失误的核心基 ...
2026-05-25 很多数据分析师精通Excel函数和透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么关系 ...
2026-05-25数字化经营时代,企业的市场竞争早已从经验决策转向数据决策。门店营收、用户转化、产品销量、成本损耗、存量资产等所有经营行为 ...
2026-05-22在MySQL数据库日常运维、业务数据校验、数据迁移与数据清洗场景中,自增主键ID的连续性校验是一项基础且关键的工作。MySQL的Auto ...
2026-05-22 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-05-22【核心关键词】大数据、可视化、存储、架构、客户、离线、产品、同步、实时、数据仓库、数据分析、数据可视化、存储数据、离线 ...
2026-05-21在电商流量红利消退、公域获客成本持续走高的当下,存量用户深度挖掘已成为店铺增收增效的核心抓手。相较于付费投放获取的陌生新 ...
2026-05-21