大數據已在商業、公共衛生、金融、保險以及一切與數據有關的行業廣泛應用，經典案例不勝枚舉，美國電信行業通過大數據分析客戶流失的原因，另有多家保險公司聯合創立衛生保健成本協會，利用數據共享，控制醫療費用的增長。大數據是客觀存在，人們似乎更關注提高信息處理技術，而事實是，無論大數據的商業預測及在社會各個領域所發揮的巨大作用，關鍵的要素是創新思維，即大數據洞察。
大數據時代作為保險人應該做什么？大數據的真實價值就像漂浮在海洋中的冰山，第一眼只能看到冰山一角，更大的價值則隱藏在冰山之下有待于去挖掘，針對于數據、技術和創新，數據是最重要的。
有學者對健康保險行業的大數據應用給出了價值變現分幾步走的分析。其中主要有：
1.整合內部數據，從不同角度為每一位客戶畫像，如經濟條件，年齡層次，保險公司內部有大量有價值的數據，主要數據包括：保險賬號、身份證號、電話號碼、職業、職位、收入、銀行卡賬號，還有被保險人的健康醫療數據、生活方式數據、體檢數據等。因此保險公司的大數據戰略應從整合自身數據開始，挖掘已有的交易數據和訂單數據的個人屬性、金融屬性以及健康屬性，將這些數據標簽化，為給用戶畫像提供支持。
2.引入外部數據，豐富健康保險公司數據內涵。例如，引入金融部門銀行系統的數據，獲取理財、儲蓄數據，這一點其他保險公司已有先例，作者認為也可引入互聯網、微信和QQ平臺了解客戶的業余愛好，文化、教育需求、生活方式等豐富數據內涵。
下面筆者結合在健康險公司的工作實踐，就大數據應用做一些探討：
(一)重大疾病險的大數據應用
1、以重大疾病險為例，筆者認為，可以對公司重大疾病險的歷史數據進行分析，挖掘與出險疾病有關的一系列相關關系，如從客戶購買保險到出險的年限，年齡、性別，所發生的疾病類別，購買保險人的經濟狀況和職業層次，每一位出險客戶的理賠額度等，這些信息具有黃金般的價值，因為根據大數據思維，可能對某些商業銷售起到預測作用。例如，可以預測哪個階層，具有何種經濟實力的人更關注重大疾病險，以鎖定購買大病險的人群，以期達到精準銷售、人性化銷售，維護老客戶，發展新客戶，評估風險的作用。
2、通過出險客戶的患病醫療文件數據結合健康保險投保書的健康數據，非標準保險的核保體檢等一系列數據，探索與重大疾病發生的相關關系，即預測患病的危險因素及各種疾病的發病率、病死率、致殘率等。而不需要向傳統數據研究中顧慮樣本數的大小，有否病例對照及由此可能會產生各種偏倚等，因為我們獲取的是用戶的全部數據，更重要的是這種數據處理不會像傳統數據調查那樣費時費力，預測結果可以指導我們對現有客戶或其他客戶提前做到有針對性的通過互聯網+及其他服務方式進行健康管理。目前中國人民健康保險公司正在建立了新的“PICC健康檔案管理系統”力圖推進實施全面健康管理。也可以對購買重大疾病險的客戶進行全程健康管理服務，預防或延緩疾病的發生，把疾病控制在發病前，降低出險率，對已經患病的客戶進行慢病管理，減少并發癥的發生，通過采取三級預防措施，降低理賠額度。更重要的意義在于，通過大數據的應用，呵護客戶健康，提高生命質量。
(二)利用大數據分析改變保險行業定價方式
保險產品定價主要依賴理賠標的發生概率，大部分數據來源于行業的歷史數據和統計數據。這些數據都不是實效數據而且很多數據統計方式已經過時，現今無論疾病的診斷和治療模式都發生了巨大變化。例如重大疾病險中“心肌梗塞”的冠狀動脈造影早已是診斷該疾病的金標準，但條款中仍沿用過去的依據，用老的診斷標準，臨床各種疾病的治療方法也發生了很大變化且費用呈“天文數字”增長，例如一種用于腫瘤靶向治療的藥物，“甲苯磺酸索拉菲尼片”高達25000元/盒，“腔鏡直線切割吻合器”6500元/個，“內鏡用切割縫合器及一次性釘匣”2800元/只，使用10只28000元/次，等等不一而足。大數據對重大疾病險理賠額度的預測應該是定價的基本參數。據大數據思維，小樣本數據會使誤差加大，依靠誤差較大的數據無法設計出接近真實概率的產品。設計出來的產品偏好不準，可能導致保險產品收益過低，客戶購買傾向低，反之，也可能使保險產品覆蓋不了風險，導致虧損。在互聯網金融時代，所有商業運作都應轉向數據思維，保險行業也可以用大數據來分析客戶需求，開發產品、運營企業及管控定價風險。
(三)商業醫療保險險種市場化
當前的醫療險種已經滿足不了市場需求，新藥和新的治療方法如雨后春筍，層出不窮。例如腫瘤的靶向治療、腔鏡手術治療，而介入治療已成為繼內、外科治療后的第三大臨床治療手段。
從客戶的就醫選擇來看，不但在國內有較好的醫院和醫療條件，更有像美國的梅奧診所等，后者不僅具有世界一流的醫療技術和先進儀器還有專門針對華人的翻譯等優質服務。
醫學的發展日新月異，但我們當前的保險品種不僅落后而且單一，已經滿足不了市場需求。作為發展中國家，社會醫療保險只能是低費用廣覆蓋，許多高價醫療費用還需要百姓自已承擔。我們不僅具有廣闊的大眾化市場，中國的中產階層及富裕人群也是一個不容忽視的群體，潛力巨大。
因此，商業保險有非常廣闊的前景和市場，可以借鑒他國或地區性經驗在保障醫療質量，合理控制醫療費用上漲基礎上，開辟出更多險種，滿足市場需求。例如腫瘤靶向治療，用于干預惡性心律失常防止猝死發生的“埋藏式心臟復律除顫器(ICD)的安裝”，介入治療等單險種，后者治療種類還可以細分。與開辟單險種同時應穩步跟進健康管理服務，而大數據無疑是我們開拓市場的利器，因為大數據的價值取之不盡用之不竭，是寶石和黃金，是等待開采的礦藏。據報道香港商業健康保險公司提供的疾病保障超過100種。
(四)大數據在商業保險公司經辦大病保險等業務管控方面的應用需求
據報道，“2013－2015年，健康險原保費收入從1123.5億元增長到2410.7億元，兩年間增長翻倍，然而在經營健康險的保險公司中，80%以上的公司賠付率超過80%，40%左右的公司賠付率超過100%，個別公司甚至高達200%，5家經營健康險的專業公司，幾乎都處于持續虧損中。”
眾所周知，當今社會正步入人口結構老齡化時代，國內改革開放以來過度開發所造成的對自然環境的污染，食品安全、不合理生活方式等一系列問題，使“慢性非傳染性疾病”高發，高度發達的信息技術使各種新的治療手段、醫學理念、迅速和國際接軌，現代化的醫療設備、藥品不斷涌入。還有我國以藥養醫的特色與上述問題高度契合，共同推高了醫療費用的快速增長。
關于以藥養醫我們可以列舉醫療審核的案例，2014年某市三級甲等醫院的兩名因“多種慢性非傳染性疾病伴心臟驟停心肺復蘇術”后的患者，采取分期住院的方式長期住在重癥監護病房(ICU)病房，分別為1076天和804天，截止到當時病案審核時尚未出(ICU)，總費用超過430萬元，承辦大病保險的健康險公司需承擔200余萬元。
其中不合理治療比比皆是。例如有一種作為肝炎和腫瘤輔助治療的藥物——核糖核酸粉針劑，使用時間達10個月之久，一次連續使用半年余，共使用500多支，101元或173元/支，計6萬多元；一種中藥制劑—血必凈注射液，共使用855支，連續使用147天！審核結果，比較保守的扣除了50多萬元。據目前估計，重癥監護病房(ICU)的平均使用費用是2萬元/天，因此，縱然有眾多理由都不應該長期住在重癥監護病房(ICU)。
社會醫療保險資金管控，特別是商業保險公司經辦大病保險業務，需要政府、醫院和社會醫療保險部門向保險公司開放所有醫療數據，全部數據的含義是指一個地區或一個縣、市醫院的所有醫療數據及完整的醫療文件，包括病歷、實驗室檢查、影像學資料等，而不僅僅是醫療結算數據，真正做到數據資源共享。大數據審核會有效解決人工抽查的弊端，它能使審核的速度更快，發現的線索更多，節省時間，降低成本，解決人工抽查無法達到的目的。大數據只是一種資源，一個工具，他能夠告訴我們發現了什么，但不能完全解釋為什么，所以大數據以外最好要有公司自己的智囊。由于醫院和社會醫療保險部門所處的特殊地位，他們往往不愿意公開或全部公開數據。關于數據開放，美國、歐洲及世界許多國家早有開放政府數據的舉措，國內也有許多開放政府數據的先河。開放數據使社會變得更加透明。大數據在醫療保險控費方面的應用屢見不鮮，隨著應用理念的清晰及數據分析軟件的優化，大數據在醫療保險控費方面的地位將不可撼動。
大數據決定企業競爭力，大數據是客觀存在，將數據轉換為有價值的應用則取決于新型計算能力，或者說是機器系統的深度學習能力，而大數據應用的創新思維則是其立足之本，如實說，數據、技術、創新三者缺一不可。針對企業對于數據處理準確性，及時性及高質量應用的需求是大數據行業正面臨新的考驗，大數據被認為是未來的新石油，等同于人力資源和物質資源的國家戰略，而健康保險企業合理開發和利用大數據的使命則任重而道遠。
(作者單位：中國人民健康保險股份有限公司江蘇分公司)
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