理赔大数据如何助力风险精算？
智能理赔大数据到底是如何赋能健康险行业高速发展的呢？在保险业务的各个阶段，理赔大数据如何助力业务提升？本期重点解读理赔大数据系列文章中的第三篇。
- 销售阶段：理赔大数据助力扩大市场销售额
- 产品设计阶段：理赔大数据助力智能产品创新
- 条款拟定阶段：理赔大数据助力风险精算
- 产品定价阶段：理赔大数据助力精准定价
- 理赔审核阶段：理赔大数据助力反欺诈
- 商业模式优化阶段：理赔大数据助力实现全面联动
理赔条款涉及许多数字需要大数据支撑
理赔的执行完全是遵照保险条款的，所以保险产品条款的拟定很重要，关乎最终保险公司执行多少理赔责任。例如在重疾险中，产品条款最重要的内容包括轻症、中症、重症各自赔付的病种、赔付次数、三同、赔付额度，还有间隔期的天数和是否分组，以及其他特定病种的赔付额、赔付条件等。
这些条款的设置涉及大量的数字，具体赔多少次、赔多少金额、间隔期多久，都是基于大量数据分析而科学设定。
回顾健康险的行业历史，在上个世纪，健康险相关产品刚进国内时，各个保险公司的产品条款设计都差不多。还没有哪个公司愿意主动扩大保障范围和降低理赔门槛，因为这样做会直接导致赔率提升，利润降低。
但是，中国加入WTO后，外资可以进入中国保险市场，一些合资保险公司为了赢得更多投保人的青睐，积极探索国内市场现状，根据历史医疗数据，加上先进的金融投资和管理理念，开发出保障范围广，赔付门槛低的产品。
理赔大数据包括了理赔人的医疗信息、疾病信息、生命体征活动等内容，健康险公司可以基于此，进行深度数据挖掘，采用逻辑回归、聚类分析、BP神经网络等统计学模型，对产品条款的拟定提供科学的建议。在大数据的时代，健康险产品的条款将更加人性化，更加贴合保险公司以及投保人双方的利益，促进健康险行业蓬勃发展。
当前产品条款拟定的数据支撑并不够
结合现阶段的实际情况，我国健康险费率的制定依赖行业出台的疾病发病率。例如，根据国家心血管中心组织在2018年发布的报告，高血压的患病率为23.2%，糖尿病为10.9%。
这些指标对于健康险产品条款的拟定具有很强的参考价值。但是，我国发病率维度单一、粗糙，为精算师提供的依据有限，精算师很难基于有限的数据设计出分层级、分维度的条款。
那么利用理赔的结构化大数据，基于疾病人群统计、疾病风险因素和诊疗路径分析，健康险公司可以构建基于医疗大数据的更为精细化的疾病风险模型，针对疾病风险人群进行风险精算，制定出产品条款。
产品条款容易导致财产保险理赔纠纷
第一，由于产品条款设计相对比较专业，普通消费者很难准确理解条款含义，导致发生理赔时，消费者和保险公司并不在一个对话频道，容易产生理赔纠纷。
第二，如上一篇推文所述，保险产品的个性化设计不足，其中包括产品条款的拟定也存在这个问题。消费者无法根据自身需要选择合适的产品，在销售及理赔阶段容易产生冲突。
针对理赔纠纷问题，理赔大数据也可以发挥自身的优势。首先，保险行业要统一理赔标准，明确条款解释。相关产品开发部门在设计保险条款时，不能“闭门造车” ，应联合行业协会、理赔部门，根据理赔业务产生的实际数据，结合客户需求，全面分析可能产生的争议纠纷的条文，对条款进行明确、细致的释义，统一理赔标准。
其次，充分利用结构化的理赔大数据，针对消费者的具体情况设计出更具个性化的产品条款。
深源恒际理赔大数据助力风险精算
基于以上分析我们发现，产品条款的拟定需要大量的理赔数据作为支撑；同时现有的理赔数据远远不够，需要更多维、更海量的理赔数据以设计出更加科学的条款模型；最后产品条款如果拟定不好会带来众多理赔纠纷，理赔大数据可以帮助创造出标准而又个性化的产品条款，保护消费者和保险公司的利益。
深源恒际深知保险公司在产品条款拟定阶段所面临的困境，希望提供精细化、结构化的理赔大数据，合理控制保险产品所承担的风险，最大程度杜绝理赔纠纷发生。
对此，深源恒际精心打造“三步法”智能化理赔解决方案，AI Camera（智慧相机）、AI Classify（智能分类）、AI OCR（智能识别），可以实现从机器识别单据，到自动分类单据，再到一键提取结构化的数据字段，沉淀大量用户理赔数据，包括被保险人信息，体检报告、诊疗记录，医疗信息，赔付金额，疾病信息，药品信息等，助力保险公司风险精算。
- AI Camera（智慧相机）可实时分析用户上传的影像资料是否清晰、是否为原件，是否符合业务审核流程，助力采集高质量的影像，可使案件退回率降低50%。
- AI Classify（智能分类）可智能判断理赔材料是否齐全，代替人工分拣。智能识别理赔材料的类型，包括门诊发票、住院发票、费用清单、电子票据、医保结算单、入院报告、出院小结、门诊病历等，分类准确率可达95%以上。未来，可支持的范围将扩大到理赔业务中常用的108种文档。
- AI OCR（智能识别）可自动录入理算信息，对各类票据信息进行自动识别，结构化提取以及全字段录入，输出结构化文本，助力信息采录自动化，为合理控费和核赔理算提供数据支撑，可使整体人效提升80%。同时，传统人工作业没有时间和精力采集被保人的所有理赔信息，这样便丢失了很多重要数据。通过自动获取数字化、结构化的诊疗记录、医疗报告等单据的字段，只需人工进行辅助核验，便可确保理赔人的重要信息不被遗漏。
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