健康保险大数据应用风险分析

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摘要：当下，大数据技术正广泛应用于各个行业。健康保险作为一种派生需求，与经济发展水平息息相关。随着国内经济社会的快速发展和人们生活水平的提高，对健康保险的需求越来越大。健康保险与大数据的结合是该险种必然的发展趋势，可以促进健康保险快速健康发展，进一步创造大健康生态圈，使健康保险更好地服务人民。

关键词：健康保险；大数据；应用；风险

一、引言

健康保险作为人身保险中健康风险预防的重要险种，是由保险公司对被保险人因健康原因或者医疗行为的发生给付保险金的保险，主要包括医疗保险、疾病保险、失能收入损失保险、护理保险以及医疗意外保险等。需要指出的是，本文研究所指的健康保险主要是商业健康保险。近年来，我国健康保险市场发展迅速，保费规模快速扩大。据统计，2012年至2019年，健康保险业务原保费收入呈现爆发式增长，2019年已达7066亿元，年增率为30%。但健康险占保险行业总保费比例较低，截至2019年底，我国健康保险行业人均健康险保费支出（保费密度）为505元，保险消费收入占比（保险深度）仅为0.71%。相较于成熟市场，中国的健康险市场发展空间巨大。国外的健康保险中大数据的应用发展比较成熟，分析美国CloverHealth的案例，总结出大数据技术能够重塑健康保险业，并得出了一些有利于我国该行业发展的启示（赵岑、王言，2017；赵艳丰，2019）。伍朝晖等（2017）分析泉州市健康险大数据的应用，总结出大数据应用中所产生的问题和促进其发展的措施建议。叶长华（2018）通过分析商业健康保险与医疗大数据对接交互系统，并建立二者对接交互系统，可解决商业保险公司的承保风险、产品设计、疾病发生率等经营环节中的关键问题，提高商业健康保险管理水平。基于前人的研究，本文分析健康保险大数据的应用情况，研究如何更好地将健康保险与大数据结合，以期解决运用过程中产生的技术风险、安全风险、法律风险，促进健康保险的持续发展，更好地提高全国医疗保险保障水平。

二、大数据在健康保险中的应用

2019年11月12日，中国银保监会正式颁布了新修订的《健康保险管理办法》，该办法鼓励保险公司采用大数据等新技术提升风险管理水平。保险公司与医疗机构合作，建立医疗生态体系，根据不同的人群进行产品创新，从医疗医药大数据角度控制赔付，提升保险保障能力和理赔效率，这有助于提高健康保险公司智能运行管理和风险管理的能力，扩展了健康保险的可保范围，使更多原本无法承保的消费者享受到优质的健康管理服务和健康保障。

1.产品设计环节保险公司根据自身发展和保险市场需求及其变化状况开发设计出新的保险产品，或改进和组合已有的保险产品来满足市场的需要、提高其经营竞争能力。不同地区的居民身体素质以及体质状况是不尽相同的，生活在同一领域的居民身体状况更为相似，而不同地区的居民有不同的保险需求。通过对健康医疗大数据的分析，保险企业可以发现不同地区的疾病发生情况的差异以及其中的规律及联系，及时了解居民对保险需求的变化状况，为新的保险产品的推出提供新的思路以及科学依据，开发“千人千面”的健康保险产品；同时针对单病种的研发和针对药品的用药保证险。例如HLT保险公司与太保安联、泰康、阳光保险、华夏保险等十多家保险公司开展合作，为其提供保险科技服务，与之合作开发的病种保险产品有少儿血液病、乳腺癌、甲状腺结节、肺结节等。

2.核保环节在大数据时代，保险公司通过大数据分析在核保环节有针对性地对用户进行系统性风险扫描。具体来说，在传统核保环节中，由于高昂的医疗费用以及社会医疗保险补偿的不足，很多客户会隐瞒病史骗取保险金，这增加了保险公司核保调查的难度和承保风险。将大数据运用到健康保险中，保险公司能够从数据库中甄别出用户的大量有关资料信息。例如通过调查询问用户的就医记录，能够快速准确判断出用户的身体健康状况；通过调查用户既往在其他保险公司的投保行为记录，能够有效分析出投保人是否购买重复保险、短期大额保险等具有高风险的投保行为。大数据的运用使健康保险的核保流程更加精确化，同时可以减少用户投保告知，使核保结果更准确。

3.核赔环节大数据的运用，使保险公司在核赔环节中能够发现更多潜在的理赔欺诈风险，及时采取措施管理风险漏洞。基于整合保险公司在不同地区的历史理赔数据以及不同保险公司之间的理赔数据能建立一个大数据库，在数据库中检验每一个理赔申请。例如，上海市卫生健康委建立的“上海健康保险大数据服务平台”在2019年11月正式上线启用，在健康医疗大数据的支撑下，健康信息“一步到位”，使理赔环节减少了很多线下不必要的流程，提高了健康保险理赔的效率，同时能够精准地满足不同用户的保险需求。而且，利用健康保险大数据平台，保险公司深度挖掘和分析健康保险大数据，能够开发出具有个性化的产品来满足不同用户的保险需要，也有助于降低保险公司的运营成本，为公众提供更高的保险保障水平。

三、大数据应用中面临的风险

（一）技术风险第一，数据的互联互通与数据共享问题。现有的保险公司面临的数据资源有限，多维度的数据资源是进行数据挖掘的关键，需要实现与医疗机构、社交网络等数据的互联互通。第二，大数据模型的应用问题。以神经网络等为代表的机器学习模型在各行各业掀起了学习的浪潮，需要结合医疗知识和大量历史数据设计相对准确实用的模型。第三，数据安全性问题。大数据技术在健康险中的应用涉及用户的医疗信息等敏感数据，如何保护数据的存储安全以及用户隐私是必须解决的难点。

（二）安全风险在保险科技时代，数据促进了保险行业的变革和创新，但同时存在泄露、滥用和篡改的风险。虽然数据的应用简便准确，但如果保管不当，被出售或用于营销，就会使个人信息成为非法分子的牟利工具，并危及个人隐私，此时个人信息安全往往变得非常脆弱。因此保险公司既要注重保护客户信息免遭泄露，又要做好防范措施避免其信息遭遇黑客攻击。

（三）法律风险保险科技已经成为保险业未来竞争的新平台，大数据在健康保险中的运用，在我国还属于新生事物。保险科技的核心是数据，数据所有权、数据垄断、数据歧视、数据不正当竞争等法律风险管理迫在眉睫，由于我国缺乏专项的数据管理法律，新型数据类的法律风险相当普遍。法律风险出现在保险业务的各个环节，一旦出现，保险公司丧失信誉面临投诉，并将接受监管处罚，会对保险公司乃至整个行业产生巨大的不利影响。

四、对策建议

（一）扩大数据来源保险公司要大力挖掘大数据技术的潜能，通过信息化平台加强保险行业的数据与其他相关产业数据的联系，同时整合出有利于保险行业健康发展的大数据；加强与互联网企业和数据企业合作，借助利益互换制度，将数据在用户和数据来源机构的授权下实现内部共享。同时，保险公司可以与用户增加交流和互动来提高用户体验感，有助于保险公司获得更多真实、完整的一手资料和数据。还可依靠可佩戴装置和其他电子记录装置以获得新的更科学准确的数据。

（二）强化信息安全首先，要处理好信息披露与个人信息安全的关系。大数据时，要保障个人信息安全不受侵犯和社会公众利益不受损失，在行业和社会部门之间共享用户数据资源时要加强行业间的管理和监督。其次，有关部门应将监督体系进行优化，加强对信息的管理提高其安全性，维护用户个人利益。再次，在进行有效的风险管理以及系统安全管理的时候，对于潜在的技术风险，选择一定的防范手段和措施合理规避风险，保障网络保险信息系统的有效运作。最后，应健全客户信息安全体系，优化行业员工的管理，同时还应加强对其教育，提高职业素养，因为从业者直接联系、接触以及管理全部顾客信息。个人信息安全对整个网络保险安全体系具有决定性影响，因此对职员的管理非常关键。一是要优化资格考试，以及考核范围。二是要完善电子证据保全体系，加大对违法活动的处理，保障顾客信息数据的安全。

（三）健全相关的法律制度大数据的开放应用必须要出台相关的法律法规对相关主体进行约束和规范。首先，要明确健康医疗大数据的发展规划以及不同领域的主体使用权限、相应义务。其次，对恶意使用、不规范使用以及在授予权限范围外使用大数据的主体应予以明确的惩罚和追责，以此来约束大数据的滥用并且防控数据泄露风险，保护各方的利益。

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作者：陈笑玉 单位：新疆财经大学金融学院