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| 本文作者： 劉海濤 | 2020-05-11 11:23 |
“健康險的增量前景，在行業內有目共睹。但是未來商業健康險需要補齊保障剛需年齡段——老年群體，才能解決全社會的保障問題，撬動整個市場的增長。“
在接受雷鋒網采訪時，善診CEO吳竑興向我們分享了自己的觀點：老年群體，是商業險發展至關重要的一塊拼圖。
4月23日，世界衛生組織指出，歐洲新冠肺炎死亡病例中近一半是老年群體，他們是最需要借助外力提升抵御健康風險能力的人群。但由于缺乏數據積累和有效的風控手段，健康險一直難以在老年人群保障領域“破局”，這一健康需求最旺盛的群體，市面上為他們開發的健康險產品相比中青年類要少的多。
原因何在？
主要還是在于，老年人群的健康風險相較中青年更復雜，整體健康狀況下滑明顯，個體健康狀況差異擴大，特別是60歲以上人群。
通過常規風控手段，保險企業難以從老年人群中識別出“可保人群”，給保險企業帶來逆選擇和道德風險雙重困難。
未來中老年群體的健康險怎樣破局？隨著保險線上化的推進，大數據、AI可以解決哪些保險的原生問題？
帶著這些問題，醫健AI掘金志專訪了善診CEO吳竑興。
雷鋒網：近期銀保監會發布《關于促進社會服務領域商業保險發展的意見》提出，2025年，健康險市場規模超過2萬億元，面對巨大的市場增長前景，中老年險種將會產生怎樣的變化？
吳竑興：首先，進一步補齊老年保障缺口迫在眉睫。
老年人作為健康需求最旺盛的群體，市面上為他們開發的健康險產品還是很有限的。
我們認為，補齊保障剛需年齡段——老年群體，才能解決全社會的保障問題，是健康險發展最重要的價值。
老年健康保障保險的缺位，背后是行業本身的困局——缺乏對高風險群體的數據積累。
善診對老年人健康服務的經驗積累和研究，可以對保險行業這一痛點進行互補。
需要說明的一點是，風控里面有標準體和非標體的概念，“年紀小”和“年紀大”其實不是年輕人和老年人的區別，而是標準體和非標體的區別。
風控如果產生價值，根本性的前提是一定要差異化，數據沒有差異化就沒有價值。大部分老年人是非標個體，體檢的結果千差萬別。
在應用成果上。2019年，善診與保險行業原創發明了一個新的險種“老年醫療險”，目前已經登錄水滴保險商城、支付寶等流量平臺。
這種“老年醫療險”不是某一款產品，而是由善診通過Alpha精準風控引擎的接入，聯合保險行業共同打造的針對中老年群體的健康險細分品類。
老年醫療險，在老年健康保障領域具有破局意義，具有最高80歲可保、不限病種，全面保障的特點。
同時，利用善診提供的精準風控技術，還給出了更低的保費和更高的保額，最大限度的提高杠桿比。
去年年底，善診針對這個品類，已經聯合行業推出5款老年醫療險產品，疫情加速了更多合作的落地，現在，善診和其他多家保險公司合作的老年醫療險項目也會在2020年面世。
雷鋒網：去年12月1日，新的《健康保險管理辦法》已經頒布實施，這對健康險行業和善診都產生了怎樣的影響？
吳竑興：我們比較擔心醫療費用通脹問題，在新健康險管理辦法中，長期醫療險可以調整費率，為這一風險提供了一定的保障。
以目前最銷量最高的百萬醫療險為例，其賠付集中在50歲以上的人群。
保險公司在經營中，如果賠付越來越差則可以調費率，一旦漲價，健康的用戶將流轉到保費更低的公司，那么投保的池子留下的就是健康狀況差、賠付比例高的人群，形成劣幣驅逐良幣的現象。
在行業費率調整競爭中，主要仍依靠風控。
一方面，通過風控可以篩選到更多的健康用戶進行投保；
另一方面，投保后的用戶通過健康管理等服務讓其更加健康。
除了依托體檢數據推出短期醫療險，善診也會用自己過去積累的經驗在長期老年醫療險上予以數據支持。
我們認為，風控除了核保端控制風險外，真正將用戶的健康管理起來，使總盤的賠付可控才能達到整體風險可控，我們目前在健康服務上進行鉆研和打磨，希望未來能與老年長期健康險達成相互輔助的共贏局面。
在深耕原有老年醫療險領域的同時，善診也將通過數據風控和健康管理，為更多老年人提供長期的可持續的保障。
雷鋒網：當年非典之后，健康險最高單月增長超過了300%，現在國內健康險也開始進入快速增長期。善診目前主要的中老年醫療服務和保險風控兩塊業務將會有哪些變化？未來2個月會有哪些細分場景增長？
吳竑興：善診是一家專注為80后90后子女異地管理父母健康的平臺。
從需求側，我們希望子女能夠通過善診平臺一次性解決“了解父母身體健康情況”和“解決父母身體健康問題”兩個核心痛點，對應的服務分別是定制體檢、健康管理和聯合行業伙伴共同推出的老年醫療險。
在整個疫情期間，善診的中老年健康服務管理共有三個環節的變化。
體檢環節：善診的中老年健康體檢，正在進行定制化升級。
基于多年中老年群體的服務經驗，善診發現老年人的健康情況個體差異極大。未來善診希望通過智能化定制手段，為中老年群體提供千人千面的個性化體檢套餐，幫助子女更好了解父母真實身體狀態。
健康管理環節：善診家庭健康顧問模式在疫情期間正式上線。
上線一個多月就為十幾萬家庭提供了健康服務。在這個過程中，善診也發現很多家庭存在代際差異產生的健康觀念差異。專業顧問的日常健康管理已經成為很多家庭的常態化需求，我們也將持續完善。
保險風控環節：善診將在老年醫療險領域，后續提供更精細化的人體系統風險識別。
未來，健康管理服務也將會接入到保險產品，針對不同的人群給予不同的健康管理服務，實現醫療和保險的一體化。
雷鋒網：善診通過提供體檢服務獲取健康數據，這樣的數據是否過于靜態？在行業里，像妙健康等公司通過IOT硬件的方式獲取用戶的動態數據。對于兩種不同的方式，您是如何考慮的？
吳竑興：保險行業對于數據的價值越來越重視。企業在各個領域都有嘗試和探索，最終目的都是希望解決過去保險行業的痛點。
善診的數據價值，在保險領域的應用，無論是靜態還是動態數據，本質上要刻畫出對個體的風險狀態變化，并可以通過精算邏輯在產品價格上進行體現這樣的數據才是有價值的數據。
核保醫學的效用上，2-3年內善診通過體檢服務獲取的健康數據對個體健康狀態的判斷均是有效的。體檢數據雖然呈現的是當下的“靜態”數據，但是對健康的影響有很長的延續性。
現階段善診的風控模型不僅有體檢數據，也會配合健康管理，實現“體檢數據+用戶行為數據”等維度刻畫用戶風險狀態的變化，是全面掌握用戶健康數據的最有效路徑之一。
雷鋒網：風控的價值核心，除了體現在非標群體的差異化數據，像善診研發的Alpha這類人工智能風控引擎還可以解決哪些關鍵節點問題？
吳竑興：風控系統作用機制非常復雜，精準程度也并非某一環節可以決定，而是一個一體化的過程。
僅有數據是不夠的，數據采集之后，還需要進行處理，才能投入應用，精準風控引擎是基于數據的“采集-處理-應用”這一整個流程來發揮作用。
保證風控精準性方面，善診Alpha風控引擎里面涉及算法、醫學語義識別、醫學模型構建。
Alpha 精準風控引擎作為針對老年人疾病風險控制開發的數據系統，目標在于打通保險公司與健康信息的接口。
Alpha的出現，意味著保險公司可以根據不同投保人的健康狀況，靈活調整承保范圍和保額，對投保個體進行精準風控管理，實現高年齡段人群的個性化承保。
以健康數據為驅動，采用人工智能算法，Alpha模型可以對 100 種重大疾病和 100 種一般疾病進行精準的模型學習和概率預測，實現中老年健康狀況的可視化輸出。
在分析疾病的發病風險時，Alpha模型可以將發病風險精確到人體系統，如心血管系統、泌尿系統等。有利于保險公司作出除外責任的劃分，也就利于保險公司進行精準定價。
雷鋒網：為不同的保險企業客戶制定風控策略，服務是標準化還是定制化？為什么？面對定制化的需求，你們有哪些新增的成本？
吳竑興：“風控策略”本身就是定制化服務。
對于不同的產品，不同的目標客群，不同的再保方，直保公司的風險控制策略都會做出相應的調整。
在搭建模型時，善診就考慮到未來提供定制化服務的可能，設計了更多的風控規則調整方式。
當針對不同產品提供定制化風控方案時，一方面可以快速靈活響應，另一方面也無需再投入額外研發成本。
善診風控系統的成本，前期數據積累和研發投入占比重較大。
用5年時間對全國中老年人群進行健康服務的經驗和醫學研究成果，由醫學、大數據、保險精算三個團隊共同研發，前期投入還是很大的。
但我們在設計這套風控方案的最初，就傾向于將善診的系統集成在保險公司原有系統之上，方便實現風控的無縫銜接，所以一旦對接投入使用，后續會對產品的長期穩健經營提供有力的支持。
雷鋒網：善診的商業模式是怎么樣？疫情對商業變現的影響有多大？
吳竑興：善診的業務模式，是打通從“服務”到“支付”的閉環。
通過提供體檢服務可以獲取健康數據，對數據進行脫敏、結構化處理、應用、研究分析進而可以為醫療健康的支付方——“保險”提供理論基礎和風控解決方案；
而用戶，有了保險作為醫療健康支付者，也能夠獲取更全面的醫療健康服務，后續提供更多數據，進一步優化和完善保險端的產品。
這就是善診的商業模式，形成了良性的、不斷加速的正循環。
疫情對于善診的影響分為短期和中長期兩個角度：
短期角度，過去線下服務環節的定制體檢業務停擺，下一步隨著全國逐漸進入常態化防疫階段，線下體檢業務逐漸恢復和反彈。
中長期角度，依托線上平臺實現的健康顧問服務增長迅猛。隨著健康意識的覺醒，商業健康險將迎來了新一輪爆發，善診面向保險行業提供的風控解決方案也將隨之面臨全新的機遇。
而在健康險方面，保險的賠付方式也將發生轉變。
過去，保險賠付方式發生在生病出險后，被動治療用戶的需求是生存，這種賠付方式，供應的產品一定是醫療服務，供應端是醫院。
而如果可以將保費投入在病前，對投保人提供醫療體檢等服務，則可以通過健康管理或控制，減少出險，以“主動預防代替被動治療”，進行結構性思路轉變。
并且保險行業一直希望打造“保險+健康”的良性閉環，控制用戶健康風險。過去健康管理的依從性很低，新冠帶來的直觀沖擊或許可以給這種模式起到推動作用，加速落地。
雷鋒網：除了風控，人工智能技術在健康險領域的應用趨勢和場景還有哪些？在行業的普及應用上還面臨哪些問題？
吳竑興：大數據和人工智能技術在保險行業的應用還是很廣泛的，從產品差異化定價、營銷、風控再到賠付。
善診的Alpha精準風控引擎針對老年非標群體風控，是從0到1的過程，開發和測試的過程中都克服了很多困難。例如傳統醫療機構的數據孤島現狀、檢查報告不標準等問題，給數據的采集、處理和應用帶來了很多困難。
我們不僅搭建了自己的數字化健康服務網絡，還研發了專門為了對醫學報告進行處理和分析的系統，用來解決問題，未來閉環模式的進一步數據增長，Alpha精準風控引擎的風控能力也將不斷加強。
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