□孙莉 顾春生
大数据已在商业、公共卫生、金融、保险以及一切与数据有关的行业广泛应用，经典案例不胜枚举，美国电信行业通过大数据分析客户流失的原因，另有多家保险公司联合创立卫生保健成本协会，利用数据共享，控制医疗费用的增长。大数据是客观存在，人们似乎更关注提高信息处理技术，而事实是，无论大数据的商业预测及在社会各个领域所发挥的巨大作用，关键的要素是创新思维，即大数据洞察。
大数据时代作为保险人应该做什么？大数据的真实价值就像漂浮在海洋中的冰山，第一眼只能看到冰山一角，更大的价值则隐藏在冰山之下有待于去挖掘，针对于数据、技术和创新，数据是最重要的。
有学者对健康保险行业的大数据应用给出了价值变现分几步走的分析。其中主要有：
1.整合内部数据，从不同角度为每一位客户画像，如经济条件，年龄层次，保险公司内部有大量有价值的数据，主要数据包括：保险账号、身份证号、电话号码、职业、职位、收入、银行卡账号，还有被保险人的健康医疗数据、生活方式数据、体检数据等。因此保险公司的大数据战略应从整合自身数据开始，挖掘已有的交易数据和订单数据的个人属性、金融属性以及健康属性，将这些数据标签化，为给用户画像提供支持。
2.引入外部数据，丰富健康保险公司数据内涵。例如，引入金融部门银行系统的数据，获取理财、储蓄数据，这一点其他保险公司已有先例，作者认为也可引入互联网、微信和QQ平台了解客户的业余爱好，文化、教育需求、生活方式等丰富数据内涵。
下面笔者结合在健康险公司的工作实践，就大数据应用做一些探讨：
（一）重大疾病险的大数据应用
1、以重大疾病险为例，笔者认为，可以对公司重大疾病险的历史数据进行分析，挖掘与出险疾病有关的一系列相关关系，如从客户购买保险到出险的年限，年龄、性别，所发生的疾病类别，购买保险人的经济状况和职业层次，每一位出险客户的理赔额度等，这些信息具有黄金般的价值，因为根据大数据思维，可能对某些商业销售起到预测作用。例如，可以预测哪个阶层，具有何种经济实力的人更关注重大疾病险，以锁定购买大病险的人群，以期达到精准销售、人性化销售，维护老客户，发展新客户，评估风险的作用。
2、通过出险客户的患病医疗文件数据结合健康保险投保书的健康数据，非标准保险的核保体检等一系列数据，探索与重大疾病发生的相关关系，即预测患病的危险因素及各种疾病的发病率、病死率、致残率等。而不需要向传统数据研究中顾虑样本数的大小，有否病例对照及由此可能会产生各种偏倚等，因为我们获取的是用户的全部数据，更重要的是这种数据处理不会像传统数据调查那样费时费力，预测结果可以指导我们对现有客户或其他客户提前做到有针对性的通过互联网+及其他服务方式进行健康管理。目前中国人民健康保险公司正在建立了新的“PICC健康档案管理系统”力图推进实施全面健康管理。也可以对购买重大疾病险的客户进行全程健康管理服务，预防或延缓疾病的发生，把疾病控制在发病前，降低出险率，对已经患病的客户进行慢病管理，减少并发症的发生，通过采取三级预防措施，降低理赔额度。更重要的意义在于，通过大数据的应用，呵护客户健康，提高生命质量。
（二）利用大数据分析改变保险行业定价方式
保险产品定价主要依赖理赔标的发生概率，大部分数据来源于行业的历史数据和统计数据。这些数据都不是实效数据而且很多数据统计方式已经过时，现今无论疾病的诊断和治疗模式都发生了巨大变化。例如重大疾病险中“心肌梗塞”的冠状动脉造影早已是诊断该疾病的金标准，但条款中仍沿用过去的依据，用老的诊断标准，临床各种疾病的治疗方法也发生了很大变化且费用呈“天文数字”增长，例如一种用于肿瘤靶向治疗的药物，“甲苯磺酸索拉菲尼片”高达25000元/盒，“腔镜直线切割吻合器”6500元/个，“内镜用切割缝合器及一次性钉匣”2800元/只，使用10只28000元/次，等等不一而足。大数据对重大疾病险理赔额度的预测应该是定价的基本参数。据大数据思维，小样本数据会使误差加大，依靠误差较大的数据无法设计出接近真实概率的产品。设计出来的产品偏好不准，可能导致保险产品收益过低，客户购买倾向低，反之，也可能使保险产品覆盖不了风险，导致亏损。在互联网金融时代，所有商业运作都应转向数据思维，保险行业也可以用大数据来分析客户需求，开发产品、运营企业及管控定价风险。
（三）商业医疗保险险种市场化
当前的医疗险种已经满足不了市场需求，新药和新的治疗方法如雨后春笋，层出不穷。例如肿瘤的靶向治疗、腔镜手术治疗，而介入治疗已成为继内、外科治疗后的第三大临床治疗手段。
从客户的就医选择来看，不但在国内有较好的医院和医疗条件，更有像美国的梅奥诊所等，后者不仅具有世界一流的医疗技术和先进仪器还有专门针对华人的翻译等优质服务。
医学的发展日新月异，但我们当前的保险品种不仅落后而且单一，已经满足不了市场需求。作为发展中国家，社会医疗保险只能是低费用广覆盖，许多高价医疗费用还需要百姓自已承担。我们不仅具有广阔的大众化市场，中国的中产阶层及富裕人群也是一个不容忽视的群体，潜力巨大。
因此，商业保险有非常广阔的前景和市场，可以借鉴他国或地区性经验在保障医疗质量，合理控制医疗费用上涨基础上，开辟出更多险种，满足市场需求。例如肿瘤靶向治疗，用于干预恶性心律失常防止猝死发生的“埋藏式心脏复律除颤器（ICD）的安装”，介入治疗等单险种，后者治疗种类还可以细分。与开辟单险种同时应稳步跟进健康管理服务，而大数据无疑是我们开拓市场的利器，因为大数据的价值取之不尽用之不竭，是宝石和黄金，是等待开采的矿藏。据报道香港商业健康保险公司提供的疾病保障超过100种。
（四）大数据在商业保险公司经办大病保险等业务管控方面的应用需求
据报道，“2013－2015年，健康险原保费收入从1123.5亿元增长到2410.7亿元，两年间增长翻倍，然而在经营健康险的保险公司中，80%以上的公司赔付率超过80%，40%左右的公司赔付率超过100%，个别公司甚至高达200%，5家经营健康险的专业公司，几乎都处于持续亏损中。”
众所周知，当今社会正步入人口结构老龄化时代，国内改革开放以来过度开发所造成的对自然环境的污染，食品安全、不合理生活方式等一系列问题，使“慢性非传染性疾病”高发，高度发达的信息技术使各种新的治疗手段、医学理念、迅速和国际接轨，现代化的医疗设备、药品不断涌入。还有我国以药养医的特色与上述问题高度契合，共同推高了医疗费用的快速增长。
关于以药养医我们可以列举医疗审核的案例，2014年某市三级甲等医院的两名因“多种慢性非传染性疾病伴心脏骤停心肺复苏术”后的患者，采取分期住院的方式长期住在重症监护病房（ICU）病房，分别为1076天和804天，截止到当时病案审核时尚未出（ICU），总费用超过430万元，承办大病保险的健康险公司需承担200余万元。
其中不合理治疗比比皆是。例如有一种作为肝炎和肿瘤辅助治疗的药物——核糖核酸粉针剂，使用时间达10个月之久，一次连续使用半年余，共使用500多支，101元或173元/支，计6万多元；一种中药制剂—血必净注射液，共使用855支，连续使用147天！审核结果，比较保守的扣除了50多万元。据目前估计，重症监护病房（ICU）的平均使用费用是2万元/天，因此，纵然有众多理由都不应该长期住在重症监护病房（ICU）。
社会医疗保险资金管控，特别是商业保险公司经办大病保险业务，需要政府、医院和社会医疗保险部门向保险公司开放所有医疗数据，全部数据的含义是指一个地区或一个县、市医院的所有医疗数据及完整的医疗文件，包括病历、实验室检查、影像学资料等，而不仅仅是医疗结算数据，真正做到数据资源共享。大数据审核会有效解决人工抽查的弊端，它能使审核的速度更快，发现的线索更多，节省时间，降低成本，解决人工抽查无法达到的目的。大数据只是一种资源，一个工具，他能够告诉我们发现了什么，但不能完全解释为什么，所以大数据以外最好要有公司自己的智囊。由于医院和社会医疗保险部门所处的特殊地位，他们往往不愿意公开或全部公开数据。关于数据开放，美国、欧洲及世界许多国家早有开放政府数据的举措，国内也有许多开放政府数据的先河。开放数据使社会变得更加透明。大数据在医疗保险控费方面的应用屡见不鲜，随着应用理念的清晰及数据分析软件的优化，大数据在医疗保险控费方面的地位将不可撼动。
大数据决定企业竞争力，大数据是客观存在，将数据转换为有价值的应用则取决于新型计算能力，或者说是机器系统的深度学习能力，而大数据应用的创新思维则是其立足之本，如实说，数据、技术、创新三者缺一不可。针对企业对于数据处理准确性，及时性及高质量应用的需求是大数据行业正面临新的考验，大数据被认为是未来的新石油，等同于人力资源和物质资源的国家战略，而健康保险企业合理开发和利用大数据的使命则任重而道远。
（作者单位：中国人民健康保险股份有限公司江苏分公司）