健康保險大數據應用風險分析

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摘要：當下，大數據技術正廣泛應用于各個行業。健康保險作為一種派生需求，與經濟發展水平息息相關。隨著國內經濟社會的快速發展和人們生活水平的提高，對健康保險的需求越來越大。健康保險與大數據的結合是該險種必然的發展趨勢，可以促進健康保險快速健康發展，進一步創造大健康生態圈，使健康保險更好地服務人民。

關鍵詞：健康保險；大數據；應用；風險

一、引言

健康保險作為人身保險中健康風險預防的重要險種，是由保險公司對被保險人因健康原因或者醫療行為的發生給付保險金的保險，主要包括醫療保險、疾病保險、失能收入損失保險、護理保險以及醫療意外保險等。需要指出的是，本文研究所指的健康保險主要是商業健康保險。近年來，我國健康保險市場發展迅速，保費規模快速擴大。據統計，2012年至2019年，健康保險業務原保費收入呈現爆發式增長，2019年已達7066億元，年增率為30%。但健康險占保險行業總保費比例較低，截至2019年底，我國健康保險行業人均健康險保費支出（保費密度）為505元，保險消費收入占比（保險深度）僅為0.71%。相較于成熟市場，中國的健康險市場發展空間巨大。國外的健康保險中大數據的應用發展比較成熟，分析美國CloverHealth的案例，總結出大數據技術能夠重塑健康保險業，并得出了一些有利于我國該行業發展的啟示（趙岑、王言，2017；趙艷豐，2019）。伍朝暉等（2017）分析泉州市健康險大數據的應用，總結出大數據應用中所產生的問題和促進其發展的措施建議。葉長華（2018）通過分析商業健康保險與醫療大數據對接交互系統，并建立二者對接交互系統，可解決商業保險公司的承保風險、產品設計、疾病發生率等經營環節中的關鍵問題，提高商業健康保險管理水平。基于前人的研究，本文分析健康保險大數據的應用情況，研究如何更好地將健康保險與大數據結合，以期解決運用過程中產生的技術風險、安全風險、法律風險，促進健康保險的持續發展，更好地提高全國醫療保險保障水平。

二、大數據在健康保險中的應用

2019年11月12日，中國銀保監會正式頒布了新修訂的《健康保險管理辦法》，該辦法鼓勵保險公司采用大數據等新技術提升風險管理水平。保險公司與醫療機構合作，建立醫療生態體系，根據不同的人群進行產品創新，從醫療醫藥大數據角度控制賠付，提升保險保障能力和理賠效率，這有助于提高健康保險公司智能運行管理和風險管理的能力，擴展了健康保險的可保范圍，使更多原本無法承保的消費者享受到優質的健康管理服務和健康保障。

1.產品設計環節保險公司根據自身發展和保險市場需求及其變化狀況開發設計出新的保險產品，或改進和組合已有的保險產品來滿足市場的需要、提高其經營競爭能力。不同地區的居民身體素質以及體質狀況是不盡相同的，生活在同一領域的居民身體狀況更為相似，而不同地區的居民有不同的保險需求。通過對健康醫療大數據的分析，保險企業可以發現不同地區的疾病發生情況的差異以及其中的規律及聯系，及時了解居民對保險需求的變化狀況，為新的保險產品的推出提供新的思路以及科學依據，開發“千人千面”的健康保險產品；同時針對單病種的研發和針對藥品的用藥保證險。例如HLT保險公司與太保安聯、泰康、陽光保險、華夏保險等十多家保險公司開展合作，為其提供保險科技服務，與之合作開發的病種保險產品有少兒血液病、乳腺癌、甲狀腺結節、肺結節等。

2.核保環節在大數據時代，保險公司通過大數據分析在核保環節有針對性地對用戶進行系統性風險掃描。具體來說，在傳統核保環節中，由于高昂的醫療費用以及社會醫療保險補償的不足，很多客戶會隱瞞病史騙取保險金，這增加了保險公司核保調查的難度和承保風險。將大數據運用到健康保險中，保險公司能夠從數據庫中甄別出用戶的大量有關資料信息。例如通過調查詢問用戶的就醫記錄，能夠快速準確判斷出用戶的身體健康狀況；通過調查用戶既往在其他保險公司的投保行為記錄，能夠有效分析出投保人是否購買重復保險、短期大額保險等具有高風險的投保行為。大數據的運用使健康保險的核保流程更加精確化，同時可以減少用戶投保告知，使核保結果更準確。

3.核賠環節大數據的運用，使保險公司在核賠環節中能夠發現更多潛在的理賠欺詐風險，及時采取措施管理風險漏洞。基于整合保險公司在不同地區的歷史理賠數據以及不同保險公司之間的理賠數據能建立一個大數據庫，在數據庫中檢驗每一個理賠申請。例如，上海市衛生健康委建立的“上海健康保險大數據服務平臺”在2019年11月正式上線啟用，在健康醫療大數據的支撐下，健康信息“一步到位”，使理賠環節減少了很多線下不必要的流程，提高了健康保險理賠的效率，同時能夠精準地滿足不同用戶的保險需求。而且，利用健康保險大數據平臺，保險公司深度挖掘和分析健康保險大數據，能夠開發出具有個性化的產品來滿足不同用戶的保險需要，也有助于降低保險公司的運營成本，為公眾提供更高的保險保障水平。

三、大數據應用中面臨的風險

（一）技術風險第一，數據的互聯互通與數據共享問題。現有的保險公司面臨的數據資源有限，多維度的數據資源是進行數據挖掘的關鍵，需要實現與醫療機構、社交網絡等數據的互聯互通。第二，大數據模型的應用問題。以神經網絡等為代表的機器學習模型在各行各業掀起了學習的浪潮，需要結合醫療知識和大量歷史數據設計相對準確實用的模型。第三，數據安全性問題。大數據技術在健康險中的應用涉及用戶的醫療信息等敏感數據，如何保護數據的存儲安全以及用戶隱私是必須解決的難點。

（二）安全風險在保險科技時代，數據促進了保險行業的變革和創新，但同時存在泄露、濫用和篡改的風險。雖然數據的應用簡便準確，但如果保管不當，被出售或用于營銷，就會使個人信息成為非法分子的牟利工具，并危及個人隱私，此時個人信息安全往往變得非常脆弱。因此保險公司既要注重保護客戶信息免遭泄露，又要做好防范措施避免其信息遭遇黑客攻擊。

（三）法律風險保險科技已經成為保險業未來競爭的新平臺，大數據在健康保險中的運用，在我國還屬于新生事物。保險科技的核心是數據，數據所有權、數據壟斷、數據歧視、數據不正當競爭等法律風險管理迫在眉睫，由于我國缺乏專項的數據管理法律，新型數據類的法律風險相當普遍。法律風險出現在保險業務的各個環節，一旦出現，保險公司喪失信譽面臨投訴，并將接受監管處罰，會對保險公司乃至整個行業產生巨大的不利影響。

四、對策建議

（一）擴大數據來源保險公司要大力挖掘大數據技術的潛能，通過信息化平臺加強保險行業的數據與其他相關產業數據的聯系，同時整合出有利于保險行業健康發展的大數據；加強與互聯網企業和數據企業合作，借助利益互換制度，將數據在用戶和數據來源機構的授權下實現內部共享。同時，保險公司可以與用戶增加交流和互動來提高用戶體驗感，有助于保險公司獲得更多真實、完整的一手資料和數據。還可依靠可佩戴裝置和其他電子記錄裝置以獲得新的更科學準確的數據。

（二）強化信息安全首先，要處理好信息披露與個人信息安全的關系。大數據時，要保障個人信息安全不受侵犯和社會公眾利益不受損失，在行業和社會部門之間共享用戶數據資源時要加強行業間的管理和監督。其次，有關部門應將監督體系進行優化，加強對信息的管理提高其安全性，維護用戶個人利益。再次，在進行有效的風險管理以及系統安全管理的時候，對于潛在的技術風險，選擇一定的防范手段和措施合理規避風險，保障網絡保險信息系統的有效運作。最后，應健全客戶信息安全體系，優化行業員工的管理，同時還應加強對其教育，提高職業素養，因為從業者直接聯系、接觸以及管理全部顧客信息。個人信息安全對整個網絡保險安全體系具有決定性影響，因此對職員的管理非常關鍵。一是要優化資格考試，以及考核范圍。二是要完善電子證據保全體系，加大對違法活動的處理，保障顧客信息數據的安全。

（三）健全相關的法律制度大數據的開放應用必須要出臺相關的法律法規對相關主體進行約束和規范。首先，要明確健康醫療大數據的發展規劃以及不同領域的主體使用權限、相應義務。其次，對惡意使用、不規范使用以及在授予權限范圍外使用大數據的主體應予以明確的懲罰和追責，以此來約束大數據的濫用并且防控數據泄露風險，保護各方的利益。

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作者：陳笑玉 單位：新疆財經大學金融學院