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商业健康险发展进入瓶颈期,科技将提供新动能寿险险企人身险保险产品医疗保险

健康险在经历了过去几年的高增长之后,近两年开始进入瓶颈期。如何能够突破瓶颈,让健康险的发展能够匹配其所面对的巨大市场?

在本届外滩大会的“保险新基建:AI重塑保险服务新价值”见解论坛上,业内人士认为,健康险近两年的增速放缓,内在本质还是没有完全满足客户需求。未来通过AI等科技对健康险的赋能及融合,将为健康险提供新的发展动能。

健康险发展进入瓶颈期

华创证券数据显示,虽然寿险体量在人身险中起绝对主导地位,但健康险在2012年到2020年间增速一直都远高于寿险,年均复合增速为32%(剔除2013~2017年的护理险),且增长稳定性大于寿险。

不过,从2021年开始,商业健康险失速。国家金融监管总局的数据显示,2021年健康险原保险保费收入8447亿元,增速下滑至3.35%,2022年更进一步下探至2.44%。

但另一方面,健康险所面对的市场又是广阔的。在上述论坛上,清华大学金融科技研究院副院长、中国保险与养老金研究中心主任魏晨阳列举的数据显示,商业健康险支出占卫生总费用比重仅约5%,而全球这一比例的平均水平为22%。这意味着,我国商业健康险还有很大的发展空间,同时叠加我国目前的老龄化、少子化及长寿化的趋势,商业健康险更是“刚需”。

“如果按每年5%的增速来看,到2030年健康险将会是2万亿元~3万亿元的市场。”魏晨阳表示。

一边是巨大的发展空间,一边是失速的市场,当中的矛盾症结产生在哪里?

众安保险健康险事业部副总经理陶桐桐在论坛上分析称,目前健康险发展放缓除了各种外部因素之外,其本质还是没有很好契合用户需求,具体体现在下列两大主要瓶颈:

首先,商业健康险尤其是百万医疗险一类的消费型产品(即保障期间结束保费不返还),保费与保额之间的杠杆虽高,但如未获得理赔,用户的获得感就会较低。如何增加用户获得感,将商业健康险从低频转向高频,是健康险长远发展中需要解决的问题。

其次,商业健康险通常需要健康人群才能投保,但对于广大的慢病人群等医疗支付需求更为迫切的用户群体来说,往往很少有适合的商业健康险产品可以选择。

科技将提供新动能

健康险的发展如何能够突破瓶颈,匹配其所面对的巨大市场?参与论坛的嘉宾认为,科技与保险的赋能和融合似乎是加速器。

魏晨阳表示,通过“科技+保险”的融合发展,不仅能够促进产品创新、拓宽保障范围,更能促成非标体承保,为消费者提供更灵活、更平价、更便捷的健康管理保障。

例如,在健康管理方面,科技可以帮助险企利用智能穿戴设备等在远程进行健康管理干涉;又如,对于非标体人群,如何通过数据进行更精准的定价和风控,让险企在风险可控的前提下承接非标群体的巨大健康险需求,也是科技赋能健康险的新角度。

而在健康险的业务全流程中,AI等技术同样发挥着重要作用。魏晨阳称,AI可以通过自然语言交互为客户提供个性化数字保险产品;利用大数据精准用户画像进行智能营销;利用线上智能交互以及通过大量的医学数据进行智能承保;通过AIGC、机器学习和数据分析等技术进行智能理赔;客服能力智慧化建设以及利用AI技术、智能穿戴设备、物联网等技术进行健康管理等,赋能健康险的方方面面。

以健康险理赔场景为例,众安科技首席执行官钮程昊表示,在传统的健康险理赔场景里,从医院获取票据到用户提交,再到保险公司进行扫描、分类、录入、理算、审核、支付,其中的环节非常多,一般要7个工作日才能顺利赔付。同时,对于用户端来说,需要整理医疗票据并进行分类,拍摄还要保证清晰度,提交材料复杂,体验感较差。最终提交的材料可能还会有各种各样的问题,险企运营端的效率也很难提升。

而在打通医院端后,用户只需提交就诊人信息,选择就诊发票并进行电子签名,整个过程不需要上传任何材料,在通过风控后,可以实现极速理赔。对于没有打通的医院,在用户上传过程中,也可以通过AI智能分类,免除用户自行分类票据的麻烦。

这背后,由于不同数据采集端的数据结构和质量千差万别,因此在数据清洗阶段需要用沉淀的元数据基础库进行对码统一,保证数据的标准化,再利用这些标准化数据提炼算法和模型,最后应用到理赔的各个环节。

据钮程昊介绍,通过流程的重塑,众安保险的健康险业务今年上半年在线申请理赔率达到98%,其中95%的案件系一次性提交成功,无须补充材料;另有7600多件则不需要提供任何材料。

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