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浅谈人工智能应用于健康保险

来源:用户上传      作者:谢继龙

  摘 要:随着人工智能的快速发展,该项技术已经应用到了生活生产的各个领域。基于此,通过分析健康保险产品精算和健康保险产品保险责任的划分,探讨人工智能在健康保险精算中的应用,以及在细分健康保险产品保险责任中的作用,以期为今后相关领域的研究提供一定的理论参考。
  关键词:人工智能;健康保险精算;保险责任;应用
  中图分类号:F840.48      文献标志码:A      文章编号:1673-291X(2019)20-0151-02
  依据中国保险监督委员会公布的2019年1—2月人身险公司经营情况表,原保险保费收入总计为9 426亿元,健康险保费收入为1 057亿元,仅占原保费收入的11.2%。笔者通过分析市面上的健康保险产品发现,保险产品种类很多,但同质化现象严重,缺乏创新,这也是市场打不开的主要原因。目前,各个保险公司主要是通过打价格战,用降低价格的方式来提高业务量,很明显这是不可取的方式,因为这最终有可能使保险公司亏损,甚至破产。究其原因,笔者认为,想要提高核心竞争力,就要设计出符合市场需求的产品,而健康保险精算确定保费的时候往往只考虑年龄、性别、职业、是否吸烟等因素,有很多难以分类和量化的特征没有办法利用。本文通过分析健康保险产品,浅谈人工智能在健康保险设计中的应用。
  一、人工智能、健康保险概述
  人工智能(AI)是以行业的数据、算法框架、超强算力为基础的系统整合,是用来模仿、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的科学[1]。人工智能技术发展迅猛,在中国其市场规模截至2018年已达238.2亿元。
  健康保险精算是指通过分析影响健康保险的因素和变动规律,对健康保险产品进行定价,以及计算各类健康保险准备金的工具。在2018年北美精算师的考试改革中,将人工智能和机器学习加入了考试当中,足以证明人工智能在精算中所起的作用。
  二、人工智能在健康保险精算中的应用
  (一)健康保险精算难题
  健康保险产品定价不仅需要考虑医疗赔款支出数据,还需要考虑不同风险因素对医疗赔款支出的显著影响,比如居住环境、个人的健康状态、个人的风险特征、生活习惯等都会影响健康保险产品定价的合理性。保险公司实现风险分散的方式是通过用大量的不同风险的个体保单构成保单组合[2],但在这个过程中许多精算师无法分类和量化客户的特征。准精算师和精算师拥有超强的算力,行业数据也可以通过不同途径获得,但是算法的框架无法合理确定,一个产品可能需要多个不同的算法框架的组合或者需要特殊的算法框架,将很多难以量化的数据利用起来,设计出更加贴合市场的健康保险产品。笔者认为,人工智能可以通过构建不同算法框架解决这一难题。
  (二)人工智能在健康保险精算中的具体应用
  针对疾病的并发症这一方面,无法通过简单的算法来量化这个特征。例如破伤风,这是一种由破伤风杆菌引发的急性特异性感染,这种细菌只有在缺氧的情况下才能生长繁殖,假如机体同时出现这种细菌和需氧菌的感染,需氧菌会消耗伤口里留下的氧气,使得该病就更容易发生了[3]。所以,在这种情况下需氧菌加快了感染,也是影响破伤风的因素之一,如果把这种风险量化,则无法通过大数法则进行精算。这种情况下,笔者认为可以充分地利用人工智能,将不同疾病可能产生并发症的因素考虑进去,从而设计出更好的健康保险产品。
  再如慢性支气管炎,它是指气管、支气管黏膜和其四周组织的慢性非特异性炎症[4]。这种疾病是我国的常见病和多发病,但是病因尚不完全清楚,主要与吸烟、空气污染和感染有关,而且每个地区的空气污染都不一样。而对于感染就又更加复杂了,感染的病毒可以是鼻病毒、流感病毒、副流感病毒、腺病毒等[5]。该病的预后也是不确定的,部分患者可能发展成慢性阻塞性肺疾病,如果预后不良,就大大增加了承保的风险,如果在保险产品中确定这种情况的费率,以及在保险责任中注明这些情况,都是无法通过简单算法确定的。对于空气污染和感染这种无法量化的因素,但对于保险产品的精算又很重要的因素,笔者认为,可以利用人工智能来将这些因素量化。
  三、人工智能设计健康保险产品保险责任
  笔者通过查找资料分析市面上的健康保险产品发现,大多数产品的保险责任都相似,很多就是顺序变了一下,或者换了一些不起关键作用的文字。在重大疾病保险合同中保险责任分重症责任与轻症责任,重症责任主要依据2007年中国保险行业协会制订的《重大疾病保险的疾病定义规范》中定义的25种疾病进行划分[6]。上述25种疾病的定义还是2007年规定的,但随着医学技术的日益发展,显然疾病的風险、治愈率等都与以前有很大不同。比如冠状动脉心脏病,王冰认为目前临床针对冠心病主要通过介入手段进行治疗[7],可在2007年中国保险行业协会制定的《重大疾病保险的疾病定义规范》中规定,为治疗严重的冠心病,实际实施了开胸进行的冠状动脉血管旁路移植的手术才属于保险责任,冠状动脉支架植入术及其他非开胸介入手术不在重大疾病的保障范围内[8]。显然随着医学技术的发展,保险责任没有跟上医学技术的发展,这种情况下客户肯定不会投保,因为没有得到应有的保障。笔者认为,在保险责任方面,应该要综合考虑到各方面的因素,要满足市场的需求,所以可以通过人工智能将不同疾病的发展、现阶段医学技术的发展,以及客户群体的经济收入等其他因素做一个全面分析,针对不同病种,将责任进行细化,尽量设计出符合市场需求的保险产品,让客户能得到合理的保障,这样才能增强产品的核心竞争力。
  结语
  想要进一步打开健康保险的市场,解决产品同质化严重和保险责任相似的问题显得尤为重要。笔者认为,只有增强产品的核心竞争力,才能提高产品的区分度和优势。将人工智能应用于健康保险精算和保险责任的划分,尽量设计出保障范围广且保障范围全的产品,相信可以更能符合市场需求。
  参考文献:
  [1]  欧阳日辉.打造人工智能创新高地 抢占智能经济制高点[N].湖南日报,2019-04-02(005).
  [2]  谢远涛,杨娟,夏孟余.基于COPULA-CVaR风险度量的投资组合分析[M].北京:对外经济贸易大学出版社,2014.
  [3]  谢建兴.外科学(第4版)[M].北京:中国中医药出版社,2016:157.
  [4]  黄文清,寇辉.慢性支气管炎辨证施治浅析[J].实用中医内科杂志,2011,25(4):72-73.
  [5]  倪伟.内科学(第4版)[M].北京:中国中医药出版社,2016:11.
  [6]  公力.团体重大疾病保险案例分析[J].前沿,2013,(8):94-95.
  [7]  王冰.经不同途径介入治疗冠状动脉粥样硬化性心脏病(冠心病)的疗效及安全性分析[J].世界最新医学信息文摘,2018,18(A4):337-338.
  [8]  闫晓旭,姜秀秀,邢晓飞,张黛.商业医疗保险补充性保障机制研究[J].商,2015,(21):68-71.
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