当疫情遇到 “开门红”,谁来帮保险企业完成“线上作业”?

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“今年突发的疫情让我们感觉到,在原来的保险销售体系下,集中化的运营中心业务均受到了极大的限制,在疫情之初线下渠道几乎处于瘫痪状态。”

因数云副总裁史丽芳向雷锋网说到。

当疫情遇到“开门红”,以代理人线下销售为主的模式受到极大冲击,代理人失去面对面交流的机会,保险直销业绩处于停泄状态:4月,中国人寿披露的一季报显示,2020年一季度的净利润170.9亿元,同比下降34.4%,其他保险企业均有不同程度的波及。

但是正如丘吉尔名言,不要浪费每一次危机。在这次疫情中,保险公司认识到了科技业务经营上的巨大推动作用,并积极推动保险业务的线上化转型。

当保险公司“被迫”上线

保险公司“最喜欢”的是健康人群,希望用户是完完全全的健康体,但是这种情况非常少。

因数云首席数据科学家郭潇宇表示,健康险的标的是个人健康。过去健康险以重疾险和医疗险为主,这是因为保险需要有发生率差的客户群体,也就是健康人群,才能够形成价格杠杆,因此,过去的保险公司还是针对健康人群进行设计产品、承保运营。

然而,根据《城市蓝皮书:中国城市发展报告No.9——迈向健康城市之路 》数据显示,中国亚健康及患病人群数量逐年上涨,保障需求剧增,保险的供应严重不足。

郭潇宇解释到,保险供应能力的不足,其深层原因在于精算、核保、核赔方面的定价和科技能力不足,无法针对已经患病的人群去量化风险,并提供合适的产品。

史丽芳说到,75%的中国人都是亚健康体,保险公司除了将其拒之门外,一个更好的办法是,为不同层级的客户提供定制化的保险方案。同时,为客户提供延伸性的“保险+健康服务”,让保险公司和客户形成良好的互动。

如果说保险公司已经正视到亚健康人群的市场前景,那么,疫情无疑加速了这个认知过程。

强依赖于代理人的保险公司,在2月份遭受了重创。然而还有一类保险公司,主要渠道是互联网,增长趋势受影响较小。

史丽芳说到,“很多人在疫情期间买了自己第一份保单,还有一些人领取了第一份健康管理服务。在这个过程中,他们对健康险的诉求、保险的认知得到提升,这为保险行业的发展奠定了一定的客群基础。”

疫情期间,为了让保险公司和客户联系能更紧密,因数云推出了“线上新冠肺炎自查”和“视频医生”这类小的连接工具。

大年初二上线之后,在一周时间里,因数云通过这两款产品,与十几家保险公司进行了合作,帮助保险公司拉进了与客户之间的距离。

与此同时,通过提前干预疾病,保险公司还看到一个可喜的现象:客户整体的满意度上升。

雷锋网了解到,5月21日,银保监会财险部也向各财险公司下发《指导意见》,提出到2022年,车险、农险、意外险、短期健康险、家财险等业务领域线上化率达到80%以上,其他领域线上化水平显著提高。

因此,保险公司们均不同程度地加大对线上数字化、智能化服务的投入,以提高用户体验,以及企业应对特殊事件的抗风险能力。

保险公司的三个痛点

因数云成立于2016年,依托人工智能技术,为商保企业、医药企业、大型互联网平台等提供智慧保险运营解决方案。

2017年,瑞银分析师在一份报告中曾指出,“未来5至10年,保险科技可能彻底改变购买保险、保单定价及提出理赔的方式”。到2025年,保险科技可能为亚洲保险行业每年节省约3000亿美元的成本。

保险科技的快速发展,正深刻改变着保险的销售渠道、定价模式和业务流程。

定价

以往保险公司定价时,通过人力的方式,对于风险成本的计算是无法精确到个人的。所以,常会出现信用好与不好的用户购买着相同价格保险的情况。

郭潇宇表示,如果为患病人群设计一个模型,对疾病进行量化后,是可以设计出对应的产品对其承保的。因此,因数云做的一件事情,就是基于疾病认知的基础,针对不同人群的疾病需求进行保险产品的定价。

这套方案的基础,是基于因数云自身的疾病知识图谱,以及对客户全生命周期健康档案管理。

如何将人工智能应用到定价环节,郭潇宇给出了一个保费定价的公式:保费=f(疾病风险,医疗花费) *(内部运营费用,销售费用,折现,退保,利润)。

郭潇宇向雷锋网说到,保险科技公司进行风险量化,主要是关注疾病风险和医疗花费,这个部分不是简单地用疾病发生率乘以费用,因为疾病风险是一件相对复杂的事情。

当疫情遇到 “开门红”,谁来帮保险企业完成“线上作业”?

以乳腺癌医疗险为例。癌症不同分期分型的诊疗路径,对应医疗花费差异巨大;疾病人群构成、费用分布、疾病转归是定价的关键支撑。因此,将这些影响因子纳入一个统一的费率模型,可以实现医疗险“个性化”定价的目的。

在深入挖掘了疾病的诊疗路径后,因数云与保险公司合作,开发了不少专病险或者带病险产品。2019年11月,阳光人寿和因数云联合发布国内首款少儿特定血液疾病医疗保险。

郭潇宇表示,在相对规范、遵从国家治疗标准方案前提下,可以做到非常低的费率。如果治疗流程不遵从规范,费率就会超过计算的范围。因此,除了做好一开始的统计之外,因数云也需要持续跟进患者的治疗。

另外,因数云也将治疗、转诊的服务打包进入保险产品。一旦用户病情突变,可以及时到比较规范的医院治疗,进而控制整体的费率。

风控与核保

在定价之外,保险科技公司还需要做的一件事是,帮助保险公司对客户进行风险评估。

中再产险行业数据分析中心(IDEA Center)发布的数据显示,2019全年,健康险业务增长率达到47.7%。后疫情时代,保险师认为还将会成倍增长。

但是,健康险增长的暗面,则是其长期以来的亏损问题。

当疫情遇到 “开门红”,谁来帮保险企业完成“线上作业”?

中再产险数据显示,健康险行业亏损率达到109%,甚至有17家企业的赔付率达到了100%。

乐约健康CEO付新华曾向雷锋网 (公众号:雷锋网) 表示:“现在健康险企业将面临‘增长的越多,亏损的就越多’的问题,未来随着保险线上化之后,会进一步加大行业‘逆选择’的趋势,逆选择的规避能力是保险企业对于用户的风控评估能力。”

史丽芳也说到,健康险的发展是突飞猛进的,保单数量增长率非常高,如何对保单进行核保、赔付,这也对于后端的运营造成巨大压力,这些人很难有精力为保险公司把控所有的风险。

因此,因数云思考了如何去解放保险公司的运营团队,将有限的人力投入到“风控”、“智能核保”等核心的业务上。

因数云做了三件事情:

首先,基于已有的数字化基础,因数云推出了AI核保师,解决代理人的咨询类问题,缩短日常的提问流程,让买保险的用户第一时间了解保障的细节;其次,两核(核保、核赔)作业与运营管理;最后,则是基于AI驱动的智能核保和理赔。

核保是一件颇费“人力”的事情,对用户提交的复杂病例、体检报告,如何做到快速处理?这就需要用到机器学习的能力。

郭潇宇坦言,医疗的描述都是非标准化的。“比如说贲门恶性肿瘤,在真实世界里面,医生有1000多种贲门恶性肿瘤的写法。我们要做的是,针对贲门恶性肿瘤的不同描述进行标注学习,构建一个标准化的算法,才能将真实世界中贲门恶性肿瘤的描述,快速转化成一个标准词。”

另外,统计不同分期患者的数量时,需根据授权对患者数据进行结构化。“不管是标准化也好,还是结构化也好,背后是需要基于NLP技术的AI处理平台。”

在这个过程中,因数云开始积累专病方面的能力。

郭潇宇表示,进一步来看,经过积累之后,大量量化的模型会慢慢构建成疾病的演化网络,进而形成一个疾病的知识图谱,可以用在临床辅助决策、健康险的定价与核保以及健康问询等场景中。

当疫情遇到 “开门红”,谁来帮保险企业完成“线上作业”?

史丽芳向我们分享了一个细节:“以往团险都是我们去现场收件,虽然很多公司做到了线上化,但是对于团单来说,除了线上之外,线下其实也是非常重的一环。怎么样通过线下渠道快速且合规地操作,实时给出核赔结论,也是我们关注的一个重要问题。”

另外,保险公司还关注的问题是:运营过程中存不存在较大的风险点?客群分布、公司整体的赔付率如何?

通过智能核保和理赔的两核服务,在取得授权前提下,因数云助力保险公司的管理层根据授权实时查看运营数据。而开发了不同的疾病核保、核赔模型之后,因数云也形成了一套SaaS服务平台,去支持各种专病险的运营。

当疫情遇到 “开门红”,谁来帮保险企业完成“线上作业”?

所有的这些事情,都是为了帮助保险公司实现数字化转型,由此延伸出各种应用,例如建立客户健康档案、以某种疾病维度展示保险公司常用的健康风险地图等等,最终帮助保险公司实现更精准的营销。

史丽芳透露,因数云旗下的一款智能核保机器人,在一季度辅助某家中型公司成交保费超过了1.3亿元。

史丽芳说到,“过去的几年时间里,因数云在健康产业的知识积累上花了不少功夫,包括进行大量的疾病模型训练,生成3000多种疾病模型。

“靠经验与靠算法有本质区别。我们希望通过这些疾病模型、数据模型,帮助保险公司的两核人员更好地认知疾病。未来,不一定得要有医学背景的人才能做这件事情。”

业务线上化,这就够了吗?

当然,帮助保险公司完成业务的线上化与智能化,并不是工作的全部。

史丽芳表示,线上能做的事情只是一部分,最终希望打造的是线上线下一体化的过程:客户在线上申请了某一项服务,线下就会有对应的服务提供方。

这一点,正如发展了数年之后,仍有很多探索空间的互联网医疗一样:核心是要实现医疗资源供需双方的即时性、可及性。

想要达到“线上线下一体化”的目标,保险公司还需要完善一系列工作:除了基础平台建设、数据中台建设,还有服务能力的建设。

她坦言,虽然很多保险公司都有非常庞大的服务网络,有非常庞大的第三方服务厂商,但是数据没有打通,“只出不进”的数据状态,会让客群对保险公司的认知,依旧停留在简单的甲、乙方关系,而不是一个伴随式的成长关系。

史丽芳表示,因数云希望不只是把科技和保险实现结合,也希望把医疗人工智能和保险进行更紧密的结合。

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