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“今年突發的疫情讓我們感覺到，在原來的保險銷售體系下，集中化的運營中心業務均受到了極大的限制，在疫情之初線下渠道幾乎處于癱瘓狀態。”
因數云副總裁史麗芳向雷鋒網說到。
當疫情遇到“開門紅”，以代理人線下銷售為主的模式受到極大沖擊，代理人失去面對面交流的機會，保險直銷業績處于停泄狀態：4月，中國人壽披露的一季報顯示，2020年一季度的凈利潤170.9億元，同比下降34.4%，其他保險企業均有不同程度的波及。
但是正如丘吉爾名言，不要浪費每一次危機。在這次疫情中，保險公司認識到了科技業務經營上的巨大推動作用，并積極推動保險業務的線上化轉型。
保險公司“最喜歡”的是健康人群，希望用戶是完完全全的健康體，但是這種情況非常少。
因數云首席數據科學家郭瀟宇表示，健康險的標的是個人健康。過去健康險以重疾險和醫療險為主，這是因為保險需要有發生率差的客戶群體，也就是健康人群，才能夠形成價格杠桿，因此，過去的保險公司還是針對健康人群進行設計產品、承保運營。
然而，根據《城市藍皮書：中國城市發展報告No.9——邁向健康城市之路 》數據顯示，中國亞健康及患病人群數量逐年上漲，保障需求劇增，保險的供應嚴重不足。
郭瀟宇解釋到，保險供應能力的不足，其深層原因在于精算、核保、核賠方面的定價和科技能力不足，無法針對已經患病的人群去量化風險，并提供合適的產品。
史麗芳說到，75%的中國人都是亞健康體，保險公司除了將其拒之門外，一個更好的辦法是，為不同層級的客戶提供定制化的保險方案。同時，為客戶提供延伸性的“保險+健康服務”，讓保險公司和客戶形成良好的互動。
如果說保險公司已經正視到亞健康人群的市場前景，那么，疫情無疑加速了這個認知過程。
強依賴于代理人的保險公司，在2月份遭受了重創。然而還有一類保險公司，主要渠道是互聯網，增長趨勢受影響較小。
史麗芳說到，“很多人在疫情期間買了自己第一份保單，還有一些人領取了第一份健康管理服務。在這個過程中，他們對健康險的訴求、保險的認知得到提升，這為保險行業的發展奠定了一定的客群基礎。”
疫情期間，為了讓保險公司和客戶聯系能更緊密，因數云推出了“線上新冠肺炎自查”和“視頻醫生”這類小的連接工具。
大年初二上線之后，在一周時間里，因數云通過這兩款產品，與十幾家保險公司進行了合作，幫助保險公司拉進了與客戶之間的距離。
與此同時，通過提前干預疾病，保險公司還看到一個可喜的現象：客戶整體的滿意度上升。
雷鋒網了解到，5月21日，銀保監會財險部也向各財險公司下發《指導意見》，提出到2022年，車險、農險、意外險、短期健康險、家財險等業務領域線上化率達到80%以上，其他領域線上化水平顯著提高。
因此，保險公司們均不同程度地加大對線上數字化、智能化服務的投入，以提高用戶體驗，以及企業應對特殊事件的抗風險能力。
保險公司的三個痛點
因數云成立于2016年，依托人工智能技術，為商保企業、醫藥企業、大型互聯網平臺等提供智慧保險運營解決方案。
2017年，瑞銀分析師在一份報告中曾指出，“未來5至10年，保險科技可能徹底改變購買保險、保單定價及提出理賠的方式”。到2025年，保險科技可能為亞洲保險行業每年節省約3000億美元的成本。
保險科技的快速發展，正深刻改變著保險的銷售渠道、定價模式和業務流程。
定價
以往保險公司定價時，通過人力的方式，對于風險成本的計算是無法精確到個人的。所以，常會出現信用好與不好的用戶購買著相同價格保險的情況。
郭瀟宇表示，如果為患病人群設計一個模型，對疾病進行量化后，是可以設計出對應的產品對其承保的。因此，因數云做的一件事情，就是基于疾病認知的基礎，針對不同人群的疾病需求進行保險產品的定價。
這套方案的基礎，是基于因數云自身的疾病知識圖譜，以及對客戶全生命周期健康檔案管理。
如何將人工智能應用到定價環節，郭瀟宇給出了一個保費定價的公式：保費=f(疾病風險，醫療花費) *(內部運營費用，銷售費用，折現，退保，利潤)。
郭瀟宇向雷鋒網說到，保險科技公司進行風險量化，主要是關注疾病風險和醫療花費，這個部分不是簡單地用疾病發生率乘以費用，因為疾病風險是一件相對復雜的事情。
以乳腺癌醫療險為例。癌癥不同分期分型的診療路徑，對應醫療花費差異巨大；疾病人群構成、費用分布、疾病轉歸是定價的關鍵支撐。因此，將這些影響因子納入一個統一的費率模型，可以實現醫療險“個性化”定價的目的。
在深入挖掘了疾病的診療路徑后，因數云與保險公司合作，開發了不少專病險或者帶病險產品。2019年11月，陽光人壽和因數云聯合發布國內首款少兒特定血液疾病醫療保險。
郭瀟宇表示，在相對規范、遵從國家治療標準方案前提下，可以做到非常低的費率。如果治療流程不遵從規范，費率就會超過計算的范圍。因此，除了做好一開始的統計之外，因數云也需要持續跟進患者的治療。
另外，因數云也將治療、轉診的服務打包進入保險產品。一旦用戶病情突變，可以及時到比較規范的醫院治療，進而控制整體的費率。
風控與核保
在定價之外，保險科技公司還需要做的一件事是，幫助保險公司對客戶進行風險評估。
中再產險行業數據分析中心(IDEA Center)發布的數據顯示，2019全年，健康險業務增長率達到47.7%。后疫情時代，保險師認為還將會成倍增長。
但是，健康險增長的暗面，則是其長期以來的虧損問題。
中再產險數據顯示，健康險行業虧損率達到109%，甚至有17家企業的賠付率達到了100%。
樂約健康CEO付新華曾向雷鋒網表示：“現在健康險企業將面臨‘增長的越多，虧損的就越多’的問題，未來隨著保險線上化之后，會進一步加大行業‘逆選擇’的趨勢，逆選擇的規避能力是保險企業對于用戶的風控評估能力。”
史麗芳也說到，健康險的發展是突飛猛進的，保單數量增長率非常高，如何對保單進行核保、賠付，這也對于后端的運營造成巨大壓力，這些人很難有精力為保險公司把控所有的風險。
因此，因數云思考了如何去解放保險公司的運營團隊，將有限的人力投入到“風控”、“智能核保”等核心的業務上。
因數云做了三件事情：
首先，基于已有的數字化基礎，因數云推出了AI核保師，解決代理人的咨詢類問題，縮短日常的提問流程，讓買保險的用戶第一時間了解保障的細節；其次，兩核（核保、核賠）作業與運營管理；最后，則是基于AI驅動的智能核保和理賠。
核保是一件頗費“人力”的事情，對用戶提交的復雜病例、體檢報告，如何做到快速處理？這就需要用到機器學習的能力。
郭瀟宇坦言，醫療的描述都是非標準化的。“比如說賁門惡性腫瘤，在真實世界里面，醫生有1000多種賁門惡性腫瘤的寫法。我們要做的是，針對賁門惡性腫瘤的不同描述進行標注學習，構建一個標準化的算法，才能將真實世界中賁門惡性腫瘤的描述，快速轉化成一個標準詞。”
另外，統計不同分期患者的數量時，需根據授權對患者數據進行結構化。“不管是標準化也好，還是結構化也好，背后是需要基于NLP技術的AI處理平臺。”
在這個過程中，因數云開始積累專病方面的能力。
郭瀟宇表示，進一步來看，經過積累之后，大量量化的模型會慢慢構建成疾病的演化網絡，進而形成一個疾病的知識圖譜，可以用在臨床輔助決策、健康險的定價與核保以及健康問詢等場景中。
史麗芳向我們分享了一個細節：“以往團險都是我們去現場收件，雖然很多公司做到了線上化，但是對于團單來說，除了線上之外，線下其實也是非常重的一環。怎么樣通過線下渠道快速且合規地操作，實時給出核賠結論，也是我們關注的一個重要問題。”
另外，保險公司還關注的問題是：運營過程中存不存在較大的風險點？客群分布、公司整體的賠付率如何？
通過智能核保和理賠的兩核服務，在取得授權前提下，因數云助力保險公司的管理層根據授權實時查看運營數據。而開發了不同的疾病核保、核賠模型之后，因數云也形成了一套SaaS服務平臺，去支持各種專病險的運營。
所有的這些事情，都是為了幫助保險公司實現數字化轉型，由此延伸出各種應用，例如建立客戶健康檔案、以某種疾病維度展示保險公司常用的健康風險地圖等等，最終幫助保險公司實現更精準的營銷。
史麗芳透露，因數云旗下的一款智能核保機器人，在一季度輔助某家中型公司成交保費超過了1.3億元。
史麗芳說到，“過去的幾年時間里，因數云在健康產業的知識積累上花了不少功夫，包括進行大量的疾病模型訓練，生成3000多種疾病模型。
“靠經驗與靠算法有本質區別。我們希望通過這些疾病模型、數據模型，幫助保險公司的兩核人員更好地認知疾病。未來，不一定得要有醫學背景的人才能做這件事情。”
當然，幫助保險公司完成業務的線上化與智能化，并不是工作的全部。
史麗芳表示，線上能做的事情只是一部分，最終希望打造的是線上線下一體化的過程：客戶在線上申請了某一項服務，線下就會有對應的服務提供方。
這一點，正如發展了數年之后，仍有很多探索空間的互聯網醫療一樣：核心是要實現醫療資源供需雙方的即時性、可及性。
想要達到“線上線下一體化”的目標，保險公司還需要完善一系列工作：除了基礎平臺建設、數據中臺建設，還有服務能力的建設。
她坦言，雖然很多保險公司都有非常龐大的服務網絡，有非常龐大的第三方服務廠商，但是數據沒有打通，“只出不進”的數據狀態，會讓客群對保險公司的認知，依舊停留在簡單的甲、乙方關系，而不是一個伴隨式的成長關系。
史麗芳表示，因數云希望不只是把科技和保險實現結合，也希望把醫療人工智能和保險進行更緊密的結合。
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