精耕疾病人群，用“医学大脑”为健康险赋能——专访因数云CEO李伟

在2019未来医疗100强论坛上，因数云获评中国榜·健康险TPA TOP10。因数云CEO李伟也在创新健康险论坛上做了名为《医学大脑赋能健康险，探索治未病新模式》的主题演讲。会后，李伟也接受了动脉网（微信号：Vcbeat）记者的采访，并讲述了因数云在过去2-3年时间中在创新险及科技赋能、保险领域里面的一些探索。

随着经济生活水平和保险意识的提高，民众对于保险越来越重视。尤其是与身体健康息息相关的健康险，在最近几年获得了超高速的发展。

根据中国保险行业协会发布的《2018年中国商业健康保险报告》，2012年到2017年，我国健康险保费收入复合增长率高达38%。与此同时，中国银行保险监督管理委员会（下文简称“银保监会”）最新发布的数据显示，2019年1-10月，我国健康险原保险保费收入6141亿元，同比增长30.27%；健康险原保险赔付支出1838亿元，同比增长37.27%。

结合这些数据分析，健康险市场规模在2020年预计将超过1万亿元。

尽管发展迅速，我国健康险仍然存在六大行业痛点：产品、渠道、运营、服务、风控及系统。

产品同质化是我国健康险非常明显的痛点所在。保险产品在保险设计部分几乎没有专利保护，一旦某个创新险种被设计出来后，其他保险公司便会迅速跟进，导致整个行业出现严重的产品同质化现象。

渠道是健康险目前的第二个问题。目前的健康险需要依赖现有的寿险代理人，使得健康险市场很难有所突破。与此同时，与美国等商业保险发达的国家相比，我国健康险的渠道费用也相当高昂，且逐年上升，从2016年到2018年，我国健康险的渠道费用在成本中所占比例从20%增加到了30%左右。

第三个痛点则是运营。不同于一般寿险和客户交互较少，健康险需要和客户有频繁的交互，是一种对运营有极高要求的险种。保险公司的现有运营体系很难支撑健康险大规模的增长。

由运营衍生出健康险的第四个痛点，即服务。健康险非常依赖客户对服务的体验。从这个角度来说，服务体验对健康险能否快速健康的增长是一个非常大的因素。

风控则是健康险的第五个痛点。目前，大部分保险公司更为重视快速实现健康险保费规模。在风控上仍然以“筛”为主，即选择健康人群，至于如何实现投保用户的理赔控费涉及不多。健康管理模块实际上还可以在健康险中发挥更大的作用。

最后，系统的痛点也值得一提。作为刚刚兴起的险种，大部分保险公司并没有专业的健康险核心系统，更多还是沿用财产险和寿险的核心系统。

为了更好地规范健康险，促进健康险市场的健康发展。银保监会在12月1日发布了《健康保险管理办法》。相比以往，本次的新规有三个亮点。

首先，新规明确长期医疗保险可以进行费率调整，以适应疾病谱变化、医疗技术进步和医疗费用变动情况；并删除短期个人健康保险费率浮动的相关表述，将定价权交予市场决定，更为适应当前费率市场化方向。这给健康险公司实施健康管理，参与定价提供了一个非常好的指导。

其次，新规将健康管理服务在保险成本中的比例上限提高到20%，相比2012年12%的水平有大幅提升。这就表示主管部门认可健康管理是健康险中很重要的一部分，也为健康管理的发展提供了一个机会。

最后，新规从三个方面着手，将对新技术的重视提升到了很高的高度：明确在某些情况下，保险公司可以通过互联网对被保险人的数字化理赔材料进行审核，简化理赔流程并提升服务效率；第二，鼓励保险公司与医疗机构、基本医保部门信息对接和数据共享；第三，鼓励保险公司注重将大数据等新技术运用于产品开发、风险管理等环节。

传统险种由精算团队设计单一主打产品为核心，对所有客户群体销售同样标准产品。这种模式已经不太适应目前的市场趋势。因此，健康险未来会逐渐向以客户为中心转移。那么，健康险有哪些创新机遇呢？李伟认为健康险有三个创新机遇。

首先是产品附加服务——越来越多保险公司聚焦在产品的创新服务和产品供给上。其次，新型医疗健康产品在最近一两年中有很大改善，比如，百万医疗险、重疾险及特药报销险等。最后，大数据智能技术在产品的营销以及定价和渠道方面也给健康险带来了机遇。

最终，这些创新会形成以客户为中心的经营模式。从而使健康险在产品设计、销售以及服务上提供更多的供给，满足客户的需求。

数据智能技术和医疗健康科技正在改变保险行业。包括大数据、人工智能、区块链以及智能硬件已经贯穿了从投保到承保，再到理赔以及服务的整个保险环节。

尽管如此，保险行业的业务目标并没有本质变化，即保费规模的增长，以及如何实现内含价值的提升。因此，因数云试图从下列四个方面来驱动保险产业链：产品、营销、运营和健康管理服务。

健康险在大数据和人工智能的驱动下已经有不少创新，比如，目前保险公司已经开始推出把健康管理融入产品的互动制保险产品。用户可以选择在运动后上传健康数据，从而获取保险公司提供的更多更好的保额。

整个业务流程是从投保阶段取得授权后开始收集数据，通过数据清洗建立用户档案，再通过对用户数据的分析提供相匹配的保险产品。在投保之后的健康管理阶段，投保人需要不断上传健康信息，获取折扣；反过来，这会有助于保险公司为投保人提供更好更个性化的健康管理。

成立已有156年历史的美国恒康人寿便在2018年推出了基于可穿戴设备的保险业务。这一保险产品包含两个计划，投保人需要完成健康管理计划中的健康任务。这些健康任务包括健身并完成卡路里目标，以及达成BMI、血糖、血压及心率等目标。

投保人再将健康数据通过可穿戴设备上传。由于健康任务降低了疾病发生率，保险公司风险得以减小，便可以给投保人更多的保费折扣。

根据统计，参加互动计划的用户理赔率降低了68%，退保率降低了60%，使得恒康人寿获利颇丰。这一计划对于投保人来说也有实在的好处——参加互动计划的用户平均保费降低了10%，最高可为每年购买的健康食品节省600美元。

在这种模式下，保险公司、健康管理公司以及投保人三方的利益趋同，而不再是以往的零和博弈。同时，这种模式使得投保人和保险公司每年的互动最高甚至达到576次，远远高于传统保险模式下双方每年最多两三次的互动。

带病投保则是另外一个方向。根据2016年发布的《城市蓝皮书：中国城市发展报告No.9——迈向健康城市之路》的统计，我国健康人群只占人口比例10%，约1.2亿人。这部分人群是保险公司追逐的重点，竞争极为惨烈。

相对而言，亚健康人群在人口比例中高达75%，市场前景广阔，堪称市场蓝海。亚健康人群中实际上有很多高需求高净值人群，他们的有效需求，包括养老需求并没有得到有效供给。

与此同时，还有15%的疾病人群的保险需求完全一片空白。这与保险公司普遍缺乏疾病精算数据和医疗资源整合控费能力有关。

伴随着科技的介入，大病险或者专病险在最近一两年兴起。这就为投保用户增加了新的维度，即标体（健康人群）和非标体（非健康人群），实现了投保人群的更加细分，并且覆盖了原本的市场空白。

以乳腺癌为例。传统上认为乳腺癌的前置疾病往往是乳腺结节，所以保险产品往往将乳腺结节列入免责条件。然而，通过真实世界研究获取的有危险患病人群和对照组人群进行对照，通过人工智能算法进行分析，业界发现乳腺癌其实有很多风险因素。

乳腺结节对于乳腺癌发病率的影响甚至低于DFI，这使得保险产品可以将乳腺结节从免责条件中剔除，制定合适的费率承保。

2019年11月，因数云和阳光人寿合作，推出了少儿特定血液疾病医疗保险，很大限度降低儿童血液疾病带来的风险。整个产品的设计利用大数据智能技术对来自真实世界费用进行统计及精算，通过专病专保的方式，降低了保费门槛。

因数云还在探索类似乳腺癌的重症重疾的复发险。根据统计，乳腺癌患者在手术后5年内复发的概率依然还是较高。因此，这类患者在手术之后非常担心再次复发。

如何为这类人群提供一份保险保障，用保险的形式将定期体检，以及和医生面对面的沟通体现出来，从而减少复发的概率。因数云目前正在和保险公司进行合作探索。

“中国真正需要保障的人群，其实没有得到特别好的保险产品的供给。我们基于疾病知识图谱和专科疾病模型，能够对原来不可保的人群进行分析，并对其不可保的风险进行定价，也可以实施健康管理。所以，我们在产品方面，包括专病险、带病险等做了很多的探索。”李伟对因数云在专病险上的尝试进行了介绍。

因此，带病险或者是专病险这类创新险种，以及风险定价和健康管理等方面在科技加持下成为可能。作为一家健康险科技公司，因数云在过去5年左右处理了数十亿次疾病知识图谱训练。这使其逐渐形成了专属的“医学大脑”，具有了针对疾病人群或者针对亚健康人群实施风险定价的能力。

尽管如此，李伟还是坦承未来的路还很长，“带病险或专病险目前仍然处于探索阶段，还未形成规模；但我认为这是一个趋势，只是还需要时间。”

科技驱动健康险的营销主要体现在对投保人的筛选上。保险传统的销售渠道包括代理人渠道和互联网渠道，其中，互联网渠道模式是希望快速大规模成交，以标体（健康人群）最佳。

因此，互联网渠道的险种具有投保规则简单，保费定义清晰且不退还，以及价格相对便宜的特点，便于快速成交。

对于一些存疑的投保人，比如甲状腺结节病人，有医疗大数据统计之前，很多保险公司选择拒保。事实上通过数据分析之后会发现，甲状腺结节并不一定会发展成为甲状腺癌。

与此同时，甲状腺结节患者也未必知道自己患病，更不可能知道自己是几级甲状腺结节（四级即为甲状腺癌）。这需要通过医疗机构的检测才能知道确切的结果。

那么，甲状腺结节在什么情况下，有多大比例会发展成甲状腺癌。在没有数据统计时无法定价。因数云通过数据智能分析，能够告诉保险公司哪些原本的拒保人群可以通过增加保费的方式继续承保，从而满足了保险公司增收的业务目标。

因数云开发了在线智能核保系统。这个“智能投保机器人”是一个交互式问答机器人，可以通过交互式问卷帮助保险公司区别哪些非标体可以投保。相比人工核保，智能投保机器人有两个优势，24小时不间断核保及提升不同核保师的平均核保水平。

根据长城人寿的使用经验，训练完成的智能投保机器人可以提高40%~60%的核保效率，且核保准确度基本可以达到90%以上，与有经验的核保师的准确度相当。目前，这一系统已经服务了将近20家保险公司。

医疗大数据和人工智能可以赋能保险公司的运营。以核保为例，投保人所提供影像的病历或者体检报告需要在取得授权的情况下通过OCR和医学数据处理才能形成标准编码。这一过程实际上非常困难。

医疗数据的表述并没有实现完全标准化。即使经过了很漫长的过程，以及几百个工程师加上医学标注的努力，业界才实现将对于疾病诊断的不同表述汇集到一个ICD编码组下。

通过医学数据处理，这些数据会变成可计算的数据，最终形成疾病的判定模型。这一模型在结合保险公司的核保规则后可以得出核保结论。

智能核保对于保险公司来说非常有用，尤其在业务高速增长的时间段，人工核保不堪重负。人工智能可以快速提供核保结论，人工只需要复核即可。

因数云对此提供了OCR辅助医学数据智能平台。通过医学专家及算法工程师将数据标注并通过机器学习，实现输出结构化归一的脱敏数据。

与此同时，这一平台还具有一定的辅助诊断功能。系统可以对医生开具的诊断、名词术语及用药检查与来自真实世界的其他医生的诊断进行对照，避免医生出现输入错误，导致数据的不可用。

因数云智能医学核保引擎则可以让核保系统具有疾病感知的能力。投保人病历的影像文件通过具有疾病知识图谱的机器处理，能够快速进行核保。目前，该系统支持80种常见疾病，将核保结论所需时间从以往的5分钟减少到2分钟，效率提升40%~60%。

把健康管理服务和产品结合起来，是目前科技驱动健康险的一个趋势。李伟提到，因数云旗下的可穿戴指环通过了CFDA认证，可用于监测血氧饱和度和心率变化。授权数据的回传可以帮助医生决策，且能够提前发现重症重疾发生的前兆。

除了可穿戴设备，大数据和人工智能对于健康险也有极大的加成。美国Clover Health公司是一家利用大数据服务慢病人群的健康险公司。该公司的投保人虽然是带病体，但通过大数据技术和机器学习，对慢病的预测能够帮助到患病人群进行健康管理，减少病人重症和急症的发生，同时减少保险公司赔付。

从2013年至2017年，Clover Health的会员数从几千人增长至25550人，2017年营业收入为2.75亿美元。

2015年，通过收集7000名会员的医疗数据以有效降低并发症及急性症状的发生，Clover Health的再住院率降低了一半，由2014年的12%降至2015年的6%；糖尿病病人的血糖控制率与基准年度相比几乎翻倍；高血压病人血压控制率上升18%。

因数云也提供了与Clover Health类似的服务。目前，因数云已经和保险公司共同建设了数据驱动管理式健康险的数据智能平台。这一平台包括很多模块，例如专病险定制、智能风控、智能理赔、健康管理服务和专家医疗服务。

因数云也为患病人群提供了因数会员计划，把会员的医疗需求、医药需求、保险保障需求以及健康服务的需求汇集到一起，拟与医疗机构及药企合作，从而为带病人群提供更多的会员计划，通过健康管理使他们更健康。这也将是因数云未来的一个重点布局。

对于数据安全与隐私保护，因数云也尤为重视，其所处理数据皆取得相应授权且经过脱敏处理。以甲状腺癌为例，脱敏后的数据只能看到甲状腺结节向甲状腺癌进展的过程。在这个过程中寻找疾病的风险因子，将其用于精算及定价，以保护带病投保的投保人隐私。

李伟表示，目前大数据智能行业有很多公司对隐私不够重视，使得市场较为混乱。因数云秉承遵守数据安全与隐私保护相关规定的原则为前提去开拓市场，以期市场能够更加规范。

因数云保险科技产品矩阵，聚焦在核保、核赔以及健康管理、精准营销和新型健康险的定制

健康险在最近的高速发展的确离不开科技的赋能，通过可穿戴智能硬件、大数据、人工智能等技术的引入，因数云利用科技为健康险注入了极大的发展动力。

因数云在过去两年左右的时间已经合作了将近30家保险公司，多数为中小型保险公司；当然，也包括太平洋保险、中国人寿和中国人保等大型保险公司都是其客户。

李伟表示，在过去的4-5年的时间里公司投入了大量人工智能领域的人才，构建了“医学大脑”的数据智能模型，这也是其核心竞争力所在。

作为健康险生态的赋能者，因数云针对特定病种进行产品设计、费率厘定与风险管理，助力保险企业实现精细化运营。同时，因数云从来没有忘记“平等保障，守护健康”的八字愿景。

“我们要给有需要保障的人群，给他们有更多的保障机会，而不是说我们更多去选择健康人群。”李伟如是说。