中国保信段继周:健康保险数据产品创新

来源:中国金融杂志 2020-03-26 15:10:05

摘要
导读:数据科技方兴未艾,展现出勃勃生机,展望未来,其在健康险领域的应用值得关注2019年上半年,我国商业健康险原保险保费3976亿元,首次超越商业车险的3966亿元,成为继寿险之后第二大险种。但在市场规模快速发展的同时,医保患三方信息不对称导致的风险管理问题突出。近年来大数据技术的快速发展提供了新的

  导读:数据科技方兴未艾,展现出勃勃生机,展望未来,其在健康险领域的应用值得关注

  2019年上半年,我国商业健康险原保险保费3976亿元,首次超越商业车险的3966亿元,成为继寿险之后第二大险种。但在市场规模快速发展的同时,医保患三方信息不对称导致的风险管理问题突出。近年来大数据技术的快速发展提供了新的纾困之道,在电子化浪潮之后,数据的跨机构应用与交互将成为主流,而数据产品将成为信息交互的主要载体。

  数据产品的概念

  数据产业链包括一系列的数据加工处理过程,如收集、清洗、标签化、主数据、文本处理、计算、建模、验证、交易、传输、授权、分发、使用、评估等,以实现数据为中心的产业模式。在目前的数据产业链中,关注点多集中在机构内的数据治理、内部应用,以及安全等方面。而数据应用不局限于单一机构内部,跨机构乃至跨行业使用和交易是其天然特性,将会极大地促进生产力的发展。未来数据交易会成为数据产业链的核心,而数据产品又会成为交易的核心。数据产品是深度数据利用的开始,标志着数据产业的成熟度。

  数据产品是为了满足特定业务需求,而对内部或外部、结构或非结构的数据采用数学统计、机器学习等工具加工处理的数据结果。从使用对象分,可以分为个人数据产品、企业数据产品和政府数据产品。从加工形式分,可以分为输出是否的信息验证类产品;输出指数、数字、值域的统计加工类产品;输出分值和权重的模型类产品。从调用方式分,可以分为实时调用、批量异步调用等。其概念区别于数据处理工具本身,后者多是一种软件产品;同时数据产品也不等于源数据本身,两者的差距之大如同首饰和矿石。

  数据产品的自身特点与数据的属性有密切关系。第一,复制成本几乎为零。这产生了几个衍生问题:数据产品交易后无论是产品端,还是使用端均可以多次使用该产品,而几乎不产生成本。使用端可以基于此产品加工、重组甚至再次转售该产品,同时整个再利用过程很难被有效监督,从而产生了一系列的数据安全、个人隐私的问题;还有一个衍生问题是对于定价的影响,通常的价格理论是“物以稀为贵”,对于数据产品的合理定价理论需要进一步探索。第二,不同数据的整合和汇聚带来更大价值,数据的融合类似于化学反应,而不是物理叠加。例如心电数据和实时位置数据相结合,可产生在心脏病急救上的应用,对于急性病的健康干预有很大意义。第三,区别于实体产品和服务产品,数据产品具有非排他性,可以多方同时使用,从三种产品的对比分析可看出其差异明显(见表1)。但同时三者的边界也在互相渗透,未来会呈现彼此交融的局面,例如穿戴式设备就是数据产品与实体产品结合的典范。

  健康险数据产品的核心业务模式

  数据产品的生命周期具有其独特规律。从产品端的角度出发,有三大设计原则。第一,根据数据源的定制开发,数据产品的业务功能目标可由不同来源的数据加工而成,如信用卡数量和保单保额均可反映客户财务风险。当然这种关系是相关关系,而非因果关系。第二,场景化设计,指产品设计要贴合应用场景。产品信息在两核人员调用时,要在恰当的时间推送恰当的信息,产品设计原则上不提供与场景无关的多余信息。对于保险风险管理来讲,过多的冗余信息会减缓处理效率,无效的信息会造成运营的困扰。同时相关产品被限制于场景范围内调用,也有利于信息安全保护。第三,客户隐私保护和授权,对于实名数据产品使用需要获得个人授权,充分提示信息的使用范围和目的。并且客户有权取消授权,有“被遗忘权”的设计。对于健康信息的加工处理,信息的提供也可以考虑多种脱敏处理方式。需要定期进行授权合规性检查,确保使用方符合要求。同时使用方需严格限定被授权人员接触和使用数据的范围。

  数据产品的产品端有几个核心问题与挑战。第一,数据产品的质量管理,在传统实体和服务产品领域,质量管理是产品管理的主要环节之一。近年来在数据领域,一些评估方法被提出,如全面数据质量评估(TDQM)、AIMQ、ISO8000等,其主要采用了分类定量评估、客户定性调研和与最优实践对比的方法。第二,产品定价问题,在几乎为零的复制成本下,如何合理定价成为挑战。产品的前期成本占据极大比例,如同软件的首版备份,两者不同的是软件一般为标准化产品,而数据产品对于源数据的处理是动态的,因为数据本身是流动变化的。虽然理论上提出了很多定价模型,但目前仍为实践所驱动。

  从使用端的角度出发,数据产品价值的高低很大程度上由使用方的合理调用方式决定。这使得其在使用上具有很大的独特性,更是一个与用户自身能力建设相匹配的过程。具体到健康险产品,这里的调用方式需要考虑以下因素。第一,调用场景的设计,例如,在保险公司作为使用方时,不同公司面临的健康险业务风险不同,有的是销售渠道风险,有的是地域风险,有的是细分人群的风险,所以可采用不同的调用策略。第二,调用门槛的规则,不同保险公司业务差异大,以关键业务风险为出发点,可根据不同保险产品和额度设置调用门槛,结合公司内部的其他风险筛查手段组合使用。第三,“阳性”信息的处理方式,这点最为关键,其受到保险公司现有健康险核保、理赔规则,作业手册的影响,不同风险偏好的公司会结合既往经验,对于发现的“阳性”信息采用不同的对策,考虑到其影响因素众多,可以演变成复杂的“两核”规则。第四,使用经济效果评估也非常重要,以重大疾病险应用为例,其涉及核保的潜在减损、核保的加费收益、承保的保费损失、理赔的赔付减损、运营操作风险等方面。效果评价需要动态进行,并且需要有一定的调用量和周期作为分析基础,否则容易被调用的构成差异所误导。

  段继周 系中国银行(行情601988,诊股)保险信息技术管理有限公司

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