當前，健康保險已成為保險行業高速增長的業務板塊。與此同時，其“重服務”、“高賠付”等特征導致的問題，也日益成為行業關注的焦點。在提高用戶獲得感和理賠服務體驗的同時，如何科學、合理、高效控費，逐漸成為健康險經營的核心競爭力。
作為互聯網保險代表企業，泰康在線聚焦健康險精準風控難題，上線理賠智能審核模型2.0，以機器學習算法與大數據等前沿技術為驅動，提供高效、精準、實時的智能化審核，精準鎖定帶病投保、醫療濫用以及異常就醫等風險場景進行控費審核，將自動審核率提升13%，同時將人工審核效率提升30%，實現了集“控風險、降成本、強服務”三大目標于一體的創新突破，堪為科技控費的優秀案例。
聚焦健康險經營痛點 破解控費困局
近年來，商業健康保險業務快速發展，年均增速超過30%。2021年1月，銀保監會明確提出力爭到2025年，商業健康險市場規模超過2萬億元。數萬億的市場空間，使得商業健康保險市場進入了一片浩瀚的藍海。
然而與此同時，健康險發展面臨著諸多問題。例如，由于信息不對稱，客戶不如實告知等情況普遍，逆選擇風險高。部分醫院存在冒名就醫等醫患串通行為，搭車購藥、過度治療等醫療濫用行為屢見不鮮。 據行業相關數據統計，存在此類問題的健康險理賠案件占比超20%。
在此背景下，控費成為了健康險持續發展的關鍵。然而，行業總體上自動化程度和風控精準度較低，導致成本居高不下。由于缺乏大數據、人工智能等前沿科技的支撐，多數保險公司的理賠審核由人工完成，一方面主觀性強，存在較大的疏漏和偏誤隱患；另一方面，導致較高的人工成本。少數公司建設了規則引擎，但是規則引擎不僅風控精準度較低，而且對差異化規則審核的自動化貢獻有限，對人工審核的輔助支持也遠遠不夠。
基于以上痛點，泰康在線自主研發并上線理賠智能審核模型2.0，以科技創新為健康險可持續發展鑄造起了優勢技術“堡壘”。截至2021年8月，該模型已覆蓋80%的健康險案件，包含門診險、普通住院醫療險及中高端醫療險產品，顯現出較好的降本增效和控費能力。特別是對于門診險，模型一經上線，即表現出顯著效果：一是突出的降本增效能力，理賠自動審核率從78%提升到88%；二是較好的控費能力，模型預測精準度實現翻倍，針對逆選擇、醫療濫用等問題案件拒付率提升30%。
智能化加持 實現精準風控
據了解，泰康在線智能審核模型2.0通過創新引入經典機器學習算法模型與資深理賠專家經驗型規則引擎相結合的方式，進行多維、量化、實時風控。一方面解決了風控精準度低的難題，實現精準控費；另一方面顯著提升自動審核率，降低運營成本。此外，模型通過多因子動態量化評分，可精準地捕捉高風險案件，有效避免人工審核的疏漏和偏誤，顯現了突出的“防滲漏”作用。
過去，理賠審核主要依賴于專家經驗型規則引擎。規則引擎針對責任免除、等待期出險等確定性強的風險，攔截精準度較為可靠，但針對帶病投保、醫療濫用、搭車購藥、冒名就醫等相關性弱的風險識別精準度嚴重不足，因此陷入自動審核率和風控精準度雙低的困境。
理賠智能審核模型2.0采用機器學習算法與專家經驗型規則引擎結合建模，并應用大數據分析等科技手段，依托于泰康20多年健康險理賠經驗積累，以1000+條專家經驗轉化的風控規則為樣本進行學習。同時，該模型中引入機器學習算法結合大數據分析，在超百萬件歷史案件中提取風險特征并結合規則庫風險因子，最終在3000+個風險特征中提取變量建模。此模型的上線，彌補了規則引擎的風控缺口，脫離了規則引擎“誤傷率”過高的困境，取得健康險控費的新突破。
泰康在線理賠智能審核模型2.0的上線，為險企理賠智能化轉型開啟了“加速度”，不僅有助于健康險業務持續健康發展，同時大幅提升了精細化運營能力，為客戶帶來了更為高效便捷的理賠服務體驗，對行業發展具有重要的引領作用和借鑒價值。
免責聲明：市場有風險，選擇需謹慎！此文僅供參考，不作買賣依據。
關鍵詞：
