理赔大数据场景应用（4）产品定价阶段：理赔大数据助力精准定价
2020年7月17日，中国银保监会公布了一则《中国银保监会依法对天安财产保险股份有限公司等六家机构实施接管》的公告，华夏、天安为代表的企业被接管。
图片来源：银保监会
深剖华夏被制裁的原因可知，这些企业大多是因定价不合理而导致巨额亏损，不得不面对如此境地。华夏等企业的产品价格非常优惠，他们通过低廉的价格吸引消费者，但是收入和资金链并不足以支撑业务的进行。
华夏人寿在2020年第一季度综合偿付能力是130.26%，核心偿付能力113.83%，在第三季度便被通告公司业务由国寿健康产业投资有限公司接管。银保监会对保险公司的偿付能力要求是必须高于130%，若低于130%甚至达到100%以下，银保监会就会把这些公司纳入接管对象。
由华夏的案例可知，保险公司产品的定价是生死存亡的问题，如何在大数据、云计算、区块链技术引领世界经济发展的趋势下，充分利用大数据进行科学地定价是每个企业都需要思考的问题。
目前，已有大量的文章论述大数据在保险产品定价方面所起的战略作用，应该充分利用大数据技术赋能保险产品的定价已成行业共识。本文将聚焦理赔大数据的价值，分析理赔大数据在定价中可以发挥的巨大作用，推动保险企业利用理赔智能流程，实现精准定价。
首先，定价和理赔都是保险业务进行的核心环节。定价关乎保险公司的收益，理赔关乎保险公司的支出，保险公司是一门经营“风险”的生意，永远在追求收益大于支出。对于理赔来说，各个保险公司都极度重视理赔数据，这些数据是公司支出的核心数据，各个部门都希望充分利用理赔产生的数据，形成精算模型，以支撑下一步业务的进行，指导制定价格策略。
保险定价主要相关的三个因素是：预定发生率、预定费用率、预定利率。其中，预定发生率是保险公司对客户进行的风险评估，风险越大，保费越多。预定费用率是保险公司的运营成本，相当于服务费。预定利率是因为保险公司拿了投保的钱会去投资，产生的收益以利率的形式返还，预定利率越高，保费也就越低。理赔数据可以对投保风险进行评估，在预定发生率的指标下可以起指导作用。所以定价是一定要参考理赔数据的，所有保险公司都应该建立起专门的理赔大数据库。
那么如何利用理赔数据为健康险公司制定合理价格呢？在保险领域，已有学者提出了有用的模型。比如，在寿险领域，可以利用Lee-Carter模型，即lnmxt=ax+bxkt+εxt，结合理赔数据以及人口出生率等数据，利用大数据进行“再精算”，得出更加有效的定价规则。
在健康险领域同理，健康险的理赔数据会更丰富，涉及客户大量的过往医疗病史、体检数据、家族病史等医疗数据以及各项疾病患病率、患病医疗费用支出以及各个自身健康数据等，利用消费者未来患病概率确定疾病保险的定价因子，利用消费者未来医疗费用支出确定医疗保险的定价因子，利用消费者未来患病影响收入持续周期确定失能收入损失保险，利用护理费用确定护理保险的定价因子。
除此之外，大数据技术还能够帮助医生在海量的病例中通过对多位进行病情发展跟踪进而计算出疾病的转化率，从而为病人的病种制定出报销额度，帮助产品定价更加具有合理性。利用大数据技术直接对个体健康数据进行挖掘，实现精准定价。
国外在理赔数据挖掘指导定价方面做的比较好，典型的案例是美国的一家新兴的健康险保险公司——Clover health，以数据剖析与预防护理相结合方式作为立足健康保险市场的核心竞争力。在全球金融科技领域处于领先地位，融资规模处于全球范围内第五位，健康险公司第三位。
Clover health成立了专门的数据实验室，利用患者的个人数据、诊疗数据、健康数据等理赔大数据，整合形成临床资料库，通过大数据方式对就诊中的疾病化验、治疗、用药等数据进行深入分析，并将这套方法运用于健康保险中，通过患者的基本数据比如年龄和性别、疾病数据、病理数据等等，建立多维数理模型，用以区分个体人群的不同患病风险、通过风险系数来干预用户的行为，通过风险分析来进行产品设计，并据此给患者提供不同的保险服务，为差异化定价的推进提供技术支持。目前，由于理赔数据的缺乏，健康险产品开发和定价有困难，在定价方面很难加大创新投入的力度。
深源恒际的“三位一体”的智能理赔产品应运而生，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，助力健康险公司精准定价。
- 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%。