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        實現既往癥風險的量化評估,數據分析是建立模型的關鍵

        2022-07-28 09:55
        作者:保觀
        來源:保觀

        公司介紹:

        Verisk是一家領先的風險信息分析公司,是美國財產險和意外險行業最大的數據和分析產品供應商,提供的數據被保險公司用來作為行業的標準,用于統計、精算、定價、承保等環節。公司主要在財產險、意外險、健康險和壽險領域為客戶提供風險評估和風險決策的服務。

         

        目前Verisk在國內的業務主要分為三個細分領域:一是巨災板塊,主要是集中巨災風險模型和咨詢;二是提供自然能源領域的戰略咨詢,包括石油、天然氣、電力、化工、金屬、采礦等能源市場的供需,包括價格趨勢的經濟指標,為客戶提供咨詢;三是既往癥量化的評估和自動核保,主要協助保司提升核保效率,通過對于疾病領域的深入研究和海量數據的分析,建立既往癥量化的模型,通過模型進一步幫助保司實現既往癥風險的量化,并以適當的費率和合作條件來承擔一般既往癥。


        隨著惠民保長期可持續地發展,既往癥也逐漸被越來越多的險企適用于人壽保險中,但其風險的判定一直是整個行業的難題。


        以往的人工核保繁瑣且復雜,其紙質文檔資料通常需要多次審查、核保與保單銷售流程的分離導致保單轉化率降低、人工核保審核流程需要人工干預,耗時耗力、基于人群信息定價等問題都為保險的風險判定增加了難度,但隨著科技的發展,自動核保在文檔、流程、成本、定價等方面都進行了升級,也降低了既往癥風險判定的難度。


        圖片1


        近日我們連線了Verisk中國銷售總監洪梓洋和劉棟梁,一同探討了全球領先風險管理公司的健康險風控方法論,兩位老師以Verisk為例分享了如何量化評估健康風險,并對國內外健康險風控的差異進行了深度的分析,給我們帶來了一些十分有價值的思考,本文的主要內容也來自該場直播。


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        建立風險評估模型:數據來源最重要


        隨著社會的發展,許多公司都逐步建立了自己的風險評估系統來增強風險的識別及處置能力,劉老師以Verisk為例,分享了其圍繞智能核保開發的健康風險評估系統(RRT)的原理。


        Verisk主要通過動態問卷,讓投保人回答既往癥的相關問題,根據客戶對既往癥問題的回答掌握客戶既往癥嚴重程度的信息,再利用風險評估模型,將投保人的風險和標體的風險做對比,通過數據分析來量化出投保人在門診、住院及綜合三方面的風險分值,保司則根據Verisk提供的風險分值和自身的核保結論進行匹配,從而完成在線核保。通過智能核保系統保險公司能決定承保的疾病類型以及承保條件和費率,并且還能給出一個即時的承保結論完成承保。


        針對問卷內容,劉老師表示主要分成四個板塊:


        第一個是疾病的基本信息,比如用藥、是否住院、是否手術、是否并發癥等;第二個是疾病的生化指標信息,比如血糖值之類的信息;第三個是疾病的預后信息,包括住戶的情況,是否康復、是否需要隨訪等;第四個是投保人生活方式的信息,比如是否抽煙、是否已經戒煙、戒煙多久等。


        針對信息的真實性,劉老師提出主要從三個方面來分析:


        首先從國家宏觀的角度來看,目前國家對于醫療信息化的建設發展已經非常迅速,包括電子病歷、醫療信息聯網等,都能通過支付寶等端口看到很多個人的就醫信息,越來越多的個人醫療信息都已經逐漸透明化。


        圖片2


        其次,經代公司、險企的銷售代理人等都在過去對于投保人未如實告知的情形做了非常多的市場教育,也有很多血淋淋的案例發生,所以現在“如實告知”已經被越來越多的投保人所接受,尤其對于購買醫療險產品的投保人而言。


        最后,系統對客戶的問卷回答過程會進行分析,包括客戶是否有修改、修改的時間、修改的內容等,系統都進行了非常詳細的記錄,而且這些記錄也都會通過報文的形式返回到保險公司的后臺系統中。


        基于這三點,整體來看客戶信息準確度相對較高。


        當然除了Verisk,市場上也有許多機構都在做智能核保,但大多都是以解決互聯網保險的投保效率為目的,他們用相對簡單的模型快速地完成客戶區分和銷售轉化,但對于既往癥群體,絕大部分基本都是除外或拒保的。


        而Verisk智能核保模型的出發點不同,該模型對每一個既往疾病都有非常復雜的精算邏輯,將疾病的發病率、演變及發展的過程都考慮在內,Verisk能把疾病細化成20到30個不同的層級,并得出不同的風險分值,保司最終可以通過分值以適當的價格和條件承保大部分的一般既往癥。


        圖片3


        對于既往癥帶來的復雜、多樣的風險情況,洪老師表示每一種產品其本身的保險責任是不一樣的,所以風險評估模型的數據來源非常重要,比如Verisk在最初開發系統時,借鑒了英國當地私立醫院里所有人群的數據,對數據進行結構化處理,最后建立出一套基礎模型。但該模型在進入不同的市場時,比如澳大利亞市場、美國市場、中國市場或東南亞市場,都會針對于每一個市場當地的特殊情況進行細節的微調,但模型并不會到了不同的市場之后所有的邏輯或數據全改變。收集到數據之后,將非標體與標體進行對比,考慮非標體在風險概率上的上升,最終將其變成一套可實現的模型,這樣不僅能將單病種進行量化,還能把所有疾病之間的關聯性考慮進來。


        針對既往癥人群,保司可以直接提供一個帶病體投保的入口,客戶填入信息后,平臺經過工具的篩選,就能從后端檢索出投保人可購買的產品,這樣針對同一類型的風險,就能選擇不同保司的相關產品。近日泰康平臺上新出現的既往癥投保入口,劃分了約二十種不同的病種,這是目前市場上產品變化的趨勢,該理念和邏輯與國外一些較為成熟的市場相比,對于既往癥的處理已經非常接近了。


        2

        國內外健康險風控有哪些差異?


        國外健康險風控市場發展較為成熟,以世界上最大的健康市場美國為例。


        美國健康市場的規模已經占到了其GDP的17.9%,與我國的醫保為主、商保為輔的健康體系不同,美國沒有實現全民醫保,主要以商保為主。值得注意的是,雖然美國的商保范圍已經非常廣,但每年在美國因為看不起病而導致破產的個人案例非常多,實際在美國市場,個人能獲得的保障實際很大程度都與自身的職業相關,團險占主導市場。


        美國政府主要提供Medicaid和Medicare兩種補助項目。Medicare主要針對65周歲以上,已經沒有工作但可能會有更多看病需求的老年人;Medicaid則針對低收入群體。所以有工作的人群實際受到的是商業保險的保障,且主要來自于團險,也就是其雇主。


        圖片4


        但奧巴馬在2010年提出了非常重要的醫改,致力于讓更多在商保范圍以外的人有機會參與到商保的投保政策中來,對于既往癥也不能有任何區別對待,既往癥投保時享受的費用及福利與標體投保來說是一樣。


        因為團險和奧巴馬醫改后的個險,對既往癥一般都不是針對個體,更多是作為一個團體來評估,本身不會有更多的價格偏離。而我國對于定價則有著更多的需求,澳大利亞的健康市場與我國非常相似。


        雖然澳大利亞的人口稀少,但其本身是以政府主導的醫保為主要醫療支付方的健康體系。澳大利亞人民除了享受免費的公立醫療,個人參與購買私人醫療保險的人群比例更是達到了50%,保險支出成為了澳大利亞人民日常生活支出中間非常重要的一個部分。


        圖片5


        洪老師表示澳大利亞政府制定了一套非常詳細的政策來引導人們去購買健康險。比如澳大利亞公民如果本身的收入超過了一定的范圍以上,但是沒有購買保險,那么在每年交稅時政府就會從收入中多收取一部分費用當作額外的交費,但如果承諾購買保險,政府則會根據收入水平補貼購買保險的費用。


        另外澳大利亞政府對于購買保險有年齡方面的要求。如果一個人在其30歲之前沒有購買過任何醫療保險,當他超過30歲后再去購買這個保險,就要比30歲之前購買過保險的人每年多付出一定百分比的費用,這樣就能促使人們在有能力負擔起保險時就能一直不間斷地購買保險,也起到保險公司之間互相購買延續期的作用,如果在一家保險公司購買的產品效期結束了,但在另一家保險公司無縫銜接進行購買的話,一些福利,包括針對既往癥和生育的等待期(一般12個月)就可以繼續延續下去。


        所以澳大利亞很多的措施都促使人去購買私立保險,并且是從一個人最年輕,而不是在最老或最需要保險的時候進入到風險池,同時因為其參保率比較高,所以平均的保費金額也不會很高,加上政府的補助,一般家庭均可承擔。


        從不同的措施可以看出來,澳大利亞已經把保險作為社會穩定的主要手段,而國內目前僅僅只是一種輔助手段。


        洪老師表示一個真正好的保險,自然是需要用到時,它能賠付相對較多的費用。相比于美國和澳洲的一些保險公司,當前中國商業健康險的整體賠付率水平還比較低,國外保司并不同于國內采用利差的盈利方式,他們更多的是在風險防控及自身的控費水平上有一定的提升。


        國內現在存在兩個極端,一是真正需要保險的人群往往愿意花更多的價格買一個很可能會使用的產品,對于這樣的產品來講,價格再高都控制不住其風險;另一個是對大多數人來說,可能花對自身經濟沒有影響的錢去購買一份保險。


        洪老師認為賠付率在未來應該會趨于一個中間值,如果未來健康險的賠付率都不低,也不一定是一個非常壞的事情,因為證明了產品本身是滿足了客戶的需求,但同時對保司本身的核保理念、對于費用的控制以及運營方面提出了更高的要求。目前我國健康險風控處于精準度較低的困境中,或許成熟的風險評估模型能助力各險企更快更好地發展。


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