实现既往症风险的量化评估,数据分析是建立模型的关键

2022-07-28 09:55
作者:保观
来源:保观

公司介绍:

Verisk是一家领先的风险信息分析公司,是美国财产险和意外险行业最大的数据和分析产品供应商,提供的数据被保险公司用来作为行业的标准,用于统计、精算、定价、承保等环节。公司主要在财产险、意外险、健康险和寿险领域为客户提供风险评估和风险决策的服务。

 

目前Verisk在国内的业务主要分为三个细分领域:一是巨灾板块,主要是集中巨灾风险模型和咨询;二是提供自然能源领域的战略咨询,包括石油、天然气、电力、化工、金属、采矿等能源市场的供需,包括价格趋势的经济指标,为客户提供咨询;三是既往症量化的评估和自动核保,主要协助保司提升核保效率,通过对于疾病领域的深入研究和海量数据的分析,建立既往症量化的模型,通过模型进一步帮助保司实现既往症风险的量化,并以适当的费率和合作条件来承担一般既往症。


随着惠民保长期可持续地发展,既往症也逐渐被越来越多的险企适用于人寿保险中,但其风险的判定一直是整个行业的难题。


以往的人工核保繁琐且复杂,其纸质文档资料通常需要多次审查、核保与保单销售流程的分离导致保单转化率降低、人工核保审核流程需要人工干预,耗时耗力、基于人群信息定价等问题都为保险的风险判定增加了难度,但随着科技的发展,自动核保在文档、流程、成本、定价等方面都进行了升级,也降低了既往症风险判定的难度。


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近日我们连线了Verisk中国销售总监洪梓洋和刘栋梁,一同探讨了全球领先风险管理公司的健康险风控方法论,两位老师以Verisk为例分享了如何量化评估健康风险,并对国内外健康险风控的差异进行了深度的分析,给我们带来了一些十分有价值的思考,本文的主要内容也来自该场直播。


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建立风险评估模型:数据来源最重要


随着社会的发展,许多公司都逐步建立了自己的风险评估系统来增强风险的识别及处置能力,刘老师以Verisk为例,分享了其围绕智能核保开发的健康风险评估系统(RRT)的原理。


Verisk主要通过动态问卷,让投保人回答既往症的相关问题,根据客户对既往症问题的回答掌握客户既往症严重程度的信息,再利用风险评估模型,将投保人的风险和标体的风险做对比,通过数据分析来量化出投保人在门诊、住院及综合三方面的风险分值,保司则根据Verisk提供的风险分值和自身的核保结论进行匹配,从而完成在线核保。通过智能核保系统保险公司能决定承保的疾病类型以及承保条件和费率,并且还能给出一个即时的承保结论完成承保。


针对问卷内容,刘老师表示主要分成四个板块:


第一个是疾病的基本信息,比如用药、是否住院、是否手术、是否并发症等;第二个是疾病的生化指标信息,比如血糖值之类的信息;第三个是疾病的预后信息,包括住户的情况,是否康复、是否需要随访等;第四个是投保人生活方式的信息,比如是否抽烟、是否已经戒烟、戒烟多久等。


针对信息的真实性,刘老师提出主要从三个方面来分析:


首先从国家宏观的角度来看,目前国家对于医疗信息化的建设发展已经非常迅速,包括电子病历、医疗信息联网等,都能通过支付宝等端口看到很多个人的就医信息,越来越多的个人医疗信息都已经逐渐透明化。


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其次,经代公司、险企的销售代理人等都在过去对于投保人未如实告知的情形做了非常多的市场教育,也有很多血淋淋的案例发生,所以现在“如实告知”已经被越来越多的投保人所接受,尤其对于购买医疗险产品的投保人而言。


最后,系统对客户的问卷回答过程会进行分析,包括客户是否有修改、修改的时间、修改的内容等,系统都进行了非常详细的记录,而且这些记录也都会通过报文的形式返回到保险公司的后台系统中。


基于这三点,整体来看客户信息准确度相对较高。


当然除了Verisk,市场上也有许多机构都在做智能核保,但大多都是以解决互联网保险的投保效率为目的,他们用相对简单的模型快速地完成客户区分和销售转化,但对于既往症群体,绝大部分基本都是除外或拒保的。


而Verisk智能核保模型的出发点不同,该模型对每一个既往疾病都有非常复杂的精算逻辑,将疾病的发病率、演变及发展的过程都考虑在内,Verisk能把疾病细化成20到30个不同的层级,并得出不同的风险分值,保司最终可以通过分值以适当的价格和条件承保大部分的一般既往症。


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对于既往症带来的复杂、多样的风险情况,洪老师表示每一种产品其本身的保险责任是不一样的,所以风险评估模型的数据来源非常重要,比如Verisk在最初开发系统时,借鉴了英国当地私立医院里所有人群的数据,对数据进行结构化处理,最后建立出一套基础模型。但该模型在进入不同的市场时,比如澳大利亚市场、美国市场、中国市场或东南亚市场,都会针对于每一个市场当地的特殊情况进行细节的微调,但模型并不会到了不同的市场之后所有的逻辑或数据全改变。收集到数据之后,将非标体与标体进行对比,考虑非标体在风险概率上的上升,最终将其变成一套可实现的模型,这样不仅能将单病种进行量化,还能把所有疾病之间的关联性考虑进来。


针对既往症人群,保司可以直接提供一个带病体投保的入口,客户填入信息后,平台经过工具的筛选,就能从后端检索出投保人可购买的产品,这样针对同一类型的风险,就能选择不同保司的相关产品。近日泰康平台上新出现的既往症投保入口,划分了约二十种不同的病种,这是目前市场上产品变化的趋势,该理念和逻辑与国外一些较为成熟的市场相比,对于既往症的处理已经非常接近了。


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国内外健康险风控有哪些差异?


国外健康险风控市场发展较为成熟,以世界上最大的健康市场美国为例。


美国健康市场的规模已经占到了其GDP的17.9%,与我国的医保为主、商保为辅的健康体系不同,美国没有实现全民医保,主要以商保为主。值得注意的是,虽然美国的商保范围已经非常广,但每年在美国因为看不起病而导致破产的个人案例非常多,实际在美国市场,个人能获得的保障实际很大程度都与自身的职业相关,团险占主导市场。


美国政府主要提供Medicaid和Medicare两种补助项目。Medicare主要针对65周岁以上,已经没有工作但可能会有更多看病需求的老年人;Medicaid则针对低收入群体。所以有工作的人群实际受到的是商业保险的保障,且主要来自于团险,也就是其雇主。


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但奥巴马在2010年提出了非常重要的医改,致力于让更多在商保范围以外的人有机会参与到商保的投保政策中来,对于既往症也不能有任何区别对待,既往症投保时享受的费用及福利与标体投保来说是一样。


因为团险和奥巴马医改后的个险,对既往症一般都不是针对个体,更多是作为一个团体来评估,本身不会有更多的价格偏离。而我国对于定价则有着更多的需求,澳大利亚的健康市场与我国非常相似。


虽然澳大利亚的人口稀少,但其本身是以政府主导的医保为主要医疗支付方的健康体系。澳大利亚人民除了享受免费的公立医疗,个人参与购买私人医疗保险的人群比例更是达到了50%,保险支出成为了澳大利亚人民日常生活支出中间非常重要的一个部分。


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洪老师表示澳大利亚政府制定了一套非常详细的政策来引导人们去购买健康险。比如澳大利亚公民如果本身的收入超过了一定的范围以上,但是没有购买保险,那么在每年交税时政府就会从收入中多收取一部分费用当作额外的交费,但如果承诺购买保险,政府则会根据收入水平补贴购买保险的费用。


另外澳大利亚政府对于购买保险有年龄方面的要求。如果一个人在其30岁之前没有购买过任何医疗保险,当他超过30岁后再去购买这个保险,就要比30岁之前购买过保险的人每年多付出一定百分比的费用,这样就能促使人们在有能力负担起保险时就能一直不间断地购买保险,也起到保险公司之间互相购买延续期的作用,如果在一家保险公司购买的产品效期结束了,但在另一家保险公司无缝衔接进行购买的话,一些福利,包括针对既往症和生育的等待期(一般12个月)就可以继续延续下去。


所以澳大利亚很多的措施都促使人去购买私立保险,并且是从一个人最年轻,而不是在最老或最需要保险的时候进入到风险池,同时因为其参保率比较高,所以平均的保费金额也不会很高,加上政府的补助,一般家庭均可承担。


从不同的措施可以看出来,澳大利亚已经把保险作为社会稳定的主要手段,而国内目前仅仅只是一种辅助手段。


洪老师表示一个真正好的保险,自然是需要用到时,它能赔付相对较多的费用。相比于美国和澳洲的一些保险公司,当前中国商业健康险的整体赔付率水平还比较低,国外保司并不同于国内采用利差的盈利方式,他们更多的是在风险防控及自身的控费水平上有一定的提升。


国内现在存在两个极端,一是真正需要保险的人群往往愿意花更多的价格买一个很可能会使用的产品,对于这样的产品来讲,价格再高都控制不住其风险;另一个是对大多数人来说,可能花对自身经济没有影响的钱去购买一份保险。


洪老师认为赔付率在未来应该会趋于一个中间值,如果未来健康险的赔付率都不低,也不一定是一个非常坏的事情,因为证明了产品本身是满足了客户的需求,但同时对保司本身的核保理念、对于费用的控制以及运营方面提出了更高的要求。目前我国健康险风控处于精准度较低的困境中,或许成熟的风险评估模型能助力各险企更快更好地发展。