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        目標成為健康險定價、理賠標桿,璞映智能的路還有多遠?| 愛分析訪談

        2018-06-20 11:06
        作者:愛分析
        來源:愛分析ifenxi

        健康險是過去幾年保險行業的寵兒,利好政策頻出,保費規模激增。但與發達國家相比,國內健康險的定價、理賠等環節仍存在諸多痛點。

        面對這一情況,璞映智能從健康險理賠自動理算切入,著手解決行業痛點,為保險公司提升運營效率。未來璞映的業務將逐步覆蓋理賠全流程,并逐步向前端核保、定價拓展。

        獲取EIS核心系統源代碼,璞映致力于本土化落地

        從出身來講,璞映是一家合資公司,股東方之一的EIS Group來自美國,是全球知名新興保險核心系統提供商,客戶包括利寶、AIG等知名保險公司。

        璞映用合資公司30%的股份,換取了EIS在大中華、新加坡區域的核心系統源代碼和知識產權。雙方在研發上進行共同投入,共用蘇州120人的研發中心。

        得到EIS的助力,璞映在研發環節省下了不少力氣。根據璞映創始人王作梁介紹,璞映當前發布的自動理算引擎正是基于EIS核心系統,對其理賠模塊的規則引擎進行二次開發而來。

        引擎可以二次開發,但核心的底層規則庫需要璞映自己搭建。

        規則庫包括保單數據、社保目錄、疾病目錄、藥品目錄以及疾病和藥品之間的關聯關系等。相對而言,規則的積累是一個苦活,如社保目錄等需要在全國不同地級市進行收集,再由專家團隊編寫到規則庫中。除此之外,璞映智能還有4人技術團隊,利用機器學習增加規則之間的關聯關系。

        從自動理算切入保險行業,向理賠服務全流程拓展

        目前璞映智能通過SaaS,為保險公司提供自動理算服務,同時也賦能經代、傳統TPA等。目前已簽約客戶包括泰康在線、眾安保險、豆包網、保險極客。

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        用戶向保險公司發起理賠請求上傳醫療票據,璞映會從用戶上傳的影像件中提取約70個字段的數據,輸入自動理算引擎并向保險公司輸出理賠結果。

        在整個流程中,主要兩部分需要人工介入:第一,受限于目前OCR識別率,票據數據的提取和錄入主要依賴于人工,OCR只能起到定位輔助的作用。目前一部分錄入工作會進行外包,另一部分由璞映自己的團隊完成。

        第二,為了滿足保險公司得風控要求,10%-20%的高風險理賠案需要專家團隊介入,進行人工復核,而80%-90%的理賠案能夠實現自動理算。

        預計今年8月,璞映將發布理賠反欺詐引擎。相比于自動理算引擎對底層規則庫的依賴,反欺詐需要在此基礎上接入大量的外部數據,如醫療數據、購藥數據等,來解決驗真性與用藥合理性問題。

        除了自動理算和理賠反欺詐業務之外,目前璞映正在和保險公司聯合,計劃在1-2個地級市試點30分鐘快賠,目標將用戶上傳單據到理賠放款的周期縮短至30分鐘之內。

        王作梁表示,未來璞映將提供健康險得核保、核賠反欺詐,智能控費,定價等各類保險SaaS業務,其他險種人傷的理賠業務也將逐步覆蓋。在業務擴展的過程中,理賠服務積累下的數據將至關重要。有了數據的不斷積累,才能進一步完善核保、定價的模型。另一方面,璞映也可以為保險公司提供數據分析服務,提升其運營效率。

        目前璞映智能月處理理賠案數量過萬,2018年預期全年處理案件數達300萬。

        近期,愛分析對璞映智能創始人、董事長王作梁進行了訪談,王作梁是一名連續創業者,曾于在線教育、新車電商等領域兩次創業。

        訪談中王作梁就國內健康險理賠發展趨勢及璞映的業務、戰略進行了闡述,摘選部分內容如下。

        國內保險智能理賠需求強,璞映當前致力于提升理賠效率

        愛分析:EIS Group之前在國內有什么業務?
        王作梁:
        之前在國內沒有,它全球目前大概有30多個保險集團在用它的系統,包括美亞、AIG等等,客戶分布在美國本土、加拿大、在新西蘭、澳大利亞和日本等地。中國是我們獨家合作之后,才開展業務。
        愛分析:EIS的核心系統包括哪些部分?
        王作梁:
        核心系統主要是保單、計費、CRM、理賠四大模塊。還有其它幾百個小的模塊,包括代理人管理等。
        愛分析:核心系統服務之外,EIS在全球范圍會提供理賠反欺詐等業務嗎?
        王作梁:
        不提供。EIS目前是全球第三大的核心系統提供商,它的第一個客戶是美國排名前三的車險公司CSAA,從那時候開始,一直提供核心系統服務,收取部署費用及每年的License費。

        愛分析: EIS為什么不做理賠反欺詐業務?
        王作梁:
        國外的健康險反欺詐是一個很好的市場,但理賠大部分是保險公司,或者PBM(藥品福利管理)在做,提供第三方服務的供應商很少。美國保險的報銷要用戶自己填數據,而不是上傳發票,對于自己填寫的數據是要保證真實性,否則會引發官司。所以在美國沒有智能理賠這個市場,但在中國這個市場很大。
        愛分析:EIS的核心系統對璞映智能的開發中起到了哪些作用?
        王作梁:
        我們的自動化理算,實際上是基于EIS的理賠模塊進行二次開發。EIS得系統底層就是規則引擎,上面搭載了四大核心模塊和其他幾百個模塊。包括我們的五分鐘配置的能力,也是脫胎于EIS的產品工廠,把保險公司要發布的產品全部進行可視化配置等等。

        其實我們現在所有對外開放的,就是引擎的底層核心。

        愛分析:璞映為什么選擇從健康險行業起步?
        王作梁
        :車險產品標準化程度高,理賠方面以人力為主而不需要規則引擎,這不是我們的優勢。

        相比于競爭激烈的車險,健康險正在快速發展當中。而目前健康險在定價和理賠方面,缺少一個標桿。我們希望通過大量數據積累,不斷改進模型,逐漸成為標桿型企業。

        愛分析:自動理算改善了哪些行業痛點?
        王作梁:
        第一,效率的提升。傳統的TPA的理算周期平均五個工作日,用戶可能要2-3個月的時間拿到賠付的錢,用戶體驗很差。而我們目前能將周期縮短到1天之內,既降低了保險公司的成本,又提升了用戶體驗。

        第二,對保險公司人力要求降低。健康險的賠付,是有波峰波谷的。每年11月到第二年1月份是健康險賠付的高峰期,而5、6月是波谷,理賠案數量差異能達到3-5倍甚至10倍。這對保險公司的人員要求很高,而璞映的自動化理賠服務就可以將人員要求降低很多,提升服務質量。
        愛分析:理賠反欺詐業務包括方面?
        王作梁:
        反欺詐包括兩個不同的方面:第一,通過基本規則檢驗理賠案的真實性;第二,我們會完善病理圖譜,監測不同疾病在不同地區不同時期的用藥、治療方案合理性,以此來判斷理賠金額合理性,類似美國PBM的模式。

        愛分析:30分鐘快賠如何落地?
        王作梁:
        有兩種不同解決方案:第一種,我們來墊付;第二種,雙方成立托管賬戶。

        通過理賠業務積累多方數據,未來在保險、醫療領域發揮價值

        愛分析:理賠引擎如何與保險公司對接?
        王作梁:
        跟保險公司API對接。相比傳統的TPA,我們有兩點優勢:第一,與保險公司產品對接快。保險公司相關人員通過我們的可視化后,可以在五分鐘完成一個產品的理賠模塊,而傳統的TPA平均要兩個月。第二,自動理算。通過我們的引擎,能夠實現80%-90%案件的自動理算,取決于保險公司的風控要求。剩下的有疑點的案件需要進行人工的復審。

        愛分析:需要保險公司開放哪些數據?
        王作梁:
        保險公司需要開放保單數據。此外,用戶在保險公司進行理賠的時候,會給保險公司授權,去調查相應診療的情況。如果涉及用戶的報銷發票有嚴重問題,或者金額較大的,我們會用到用戶的授權,去調取醫院的數據,為理賠做佐證。

        愛分析:璞映需要借助哪些外部數據?
        王作梁:
        第一,各地的社保分錄,全國384個地級市,目前我們已經收錄了208個。因為某些地級市并未公開他們信息,所以要去當地實地去收集。

        第二,醫療數據。目前醫保報銷主要根據用戶上傳的發票中的數據進行理算,存在兩個問題:第一,數據采集錄入需要時間和大量人工成本;第二,缺少驗真的過程。

        我們現在通過渠道,正在打通各地醫療數據。未來我們希望不再需要人工錄入數據,而是直接從醫療體系調取數據。這樣能解決上面的兩個問題。

        此外,醫保的反欺詐是根據當次的就診行為,對它的準確性和診療方案的合理性進行檢測,所以需要大量的數據。而醫療系統的數據是最原始、最真實的。
        愛分析:醫療數據如何調???
        王作梁:
        一部分地方可以通過系統能解決,我們通過渠道接入了4000多家醫院,經過用戶授權調取數據。但現在目前還不能覆蓋全國,仍在不斷推進中。
        愛分析:能否實時調取數據?
        王作梁:
        不會,基本要隔天。醫療數據是結果數據,根據不同地級市的規定,會隔一段時間,比如數小時或者一天,進行同步。

        愛分析:客戶上傳的票據影像件數據如何錄入?
        王作梁:
        我們有在用OCR,但OCR的并不能完全替代人工。因為醫療票據的識別相對困難,目前我們的OCR識別準確率在80%左右,這也是市場上能達到的最高識別率。

        目前標準字段采集是通過OCR來采集,剩下的部分是人工錄入。OCR能提高人工錄入30%的效率,而人工錄入一部分我們自己做,一部分外包。
        愛分析:目前處理的理賠案數量?
        王作梁:
        一個月過萬的理賠案,目前幾個大客戶還在走合同流程。

        愛分析:沉淀下來的數據有哪些商業價值?

        王作梁:我們會通過模型測算,為保險公司作為決策支撐,提供優化服務。

        愛分析:長期來看,璞映如何自我定位?
        王作梁:
        目前我們的定位是:基于保險核心系統的SaaS服務提供商。未來通過技術優勢和數據積累,希望能夠在醫療健康領域有所作為。我們希望未來能夠成為PBM。

        愛分析:短期內璞映智能健康險會集中在健康險領域嗎?
        王作梁:
        醫療、人傷相關的保險我們都會涉及。包括健康險、重疾險、百萬醫療等。接下來會涉及到車險的人傷部分,因為醫療相關的邏輯都是相似的。

        愛分析:未來璞映會為保險公司提供核心系統嗎?
        王作梁:我們主營是以核心系統為基礎,為保險行業提供包括智能理賠在內的Saas服務。

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