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大数据助力健康险升级 太平洋医疗健康践行保险+科技

发布日期:2019-07-01 23:32   来源:未知   阅读:

  据悉,大数据精准核保模型利用机器学习技术,依据参保人的个人信息、医疗行为花费、病史信息建立重疾精准核保模型预测投保人重疾发生率;并能利用本土数据,发现新风险因子,从真实数据中还原常见共病组合对重疾的准确风险。

  通过将精准核保模型嵌入到现有核保流程中,可以实现风险的精准识别和鉴定,从而改变传统保险的精算方式、定价和风险准备,一方面可以甄别高风险人群,降低赔付损失;另一方面也可以实现核保效率提升,优化客户体验。

  以国内某城市为例,精准核保模型可以有效甄别当地10%拒保人群,降低约13%赔付损失;有效甄别50%的低风险免核保人群,极大提升核保效率。

  除了个人核保之外,在医保控费方面, 太平洋医疗健康目前已形成了基础知识库、医保政策库、审核规则库三大知识库,审核规则涉及知识点100多万条,依靠底层大数据驱动,医保智能审核系统可以多变量、多维度、多角度、多层次的综合分析和监控医保基金的使用,全面、精准地实现“事前事中事后全流程覆盖”。

  太平洋医疗健康总经理宋全华表示,该医保智能审核系统的独特优势在于可以实现规则库的本地化,经过政策研究、专家论证、运行调整,配合地方政府形成权威标准,可以有效满足当地医保监管部门的实际需求。

  截至2019年4月底,太平洋医疗健康的医保智能审核系统已在全国13个省22个市落地实施,覆盖约3700多家医疗机构,为当地医保管理部门提供医保费控整体解决方案。

  传统保险产品一般针对标准人群进行保险设计,“健康风险评分”模型工具则使“带病人群”投保成为可能,以糖尿病人为例,大数据分析可获得糖尿病人在不同的年龄、进展阶段和HbA1c(糖化血红蛋白)组合下,各细分人群的风险评分,并基于该分数将人群进行分层,据此优化产品精算定价模型,助力保险公司开发多元、灵活、受众和场景具体的保险产品。

  通过“健康风险评分”工具,太平洋医疗健康根据对国内某市糖尿病人群数据综合分析测算,可将风险较低的30%糖尿病人群纳入承保范围,同时带来约7%新业务价值提升。依托“健康风险评分工具”,收集利用多维度数据,让特定人群可以做到“带病投保”,挖掘带病人群的市场潜力。

  保险业将从资本驱动向数据分析能力和科技驱动方向发展,得数据者得天下。据了解,太平洋医疗健康的大数据应用技术正在逐步在中国太保寿险的个险营运中逐渐落地应用,通过大数据分析能力助力保险行业的转型升级。

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