深源恒際：后疫情時代，保險行業數字化變革勢在必行

近年來，隨著國內保險業的快速發展，我國已成長為全球第二大保險市場。根據2019年12月銀保監會牽頭印發的《關于促進社會服務領域商業保險發展的意見》，未來六年，中國的商業健康保險要保持19%的年均增長率，到2025年，商業健康保險規模將超過兩萬億元，真正成為中國基本醫療保障體系的“支柱”之一。

尤其新冠疫情爆發以來，國民對健康的認知再上新高度，對健康險產品的需求和購買意愿都明顯提升。在疫情蔓延和市場需求猛增的契機下，當前以人力為主的線下經營模式遭遇空前挑戰。可以說，疫情倒逼保險行業的數字化變革，加速推進保險業務線上化。

事實上，保險服務數字化正在快速發展階段中，“保險+數字化”的服務生態模式正在形成。業內無論大型險企還是其他市場參與方都在嘗試從人海戰術模式掙脫出來，探索數字化轉型發展新路徑，部分險企以及保險科技公司已經向行業輸出科技成果。

保險科技公司深源恒際面向健康險理賠端推出AI-TPA服務，幫助健康險實現理算信息數字化提取，助力理賠服務走向線上化，大幅提升理賠案件流轉效率。

AI-TPA系統主要服務于健康險核賠理算業務場景。依托AI核心技術，結合多重規則引擎，在“機器識別為主，人工復核為輔”的理念下，基于計算機視覺算法實現醫療票據文字信息的自動識別與結構化提取，并結合人工對置信度較低的高風險信息進行復核與校正，以人機相輔相成的方式形成作業閉環，實現核賠理算全信息數字化錄入。在AI-TPA服務流程中，八成以上的工作量由機器識別完成，輔以少量的人工復核作業，有效保障了理算信息的完整性與精確性，大幅優化提升理賠服務效率。

技術的專業化賦能主要以效率和價值兩個坐標為考量，從中找到最佳切入點。AI-TPA服務通過信息數字化的方式，一方面高效提升了健康險業務流程效率，另一方面在數據挖掘和數據分析上也體現出多元的價值。

波士頓咨詢分析認為，在市場快速發展的背景下，保險公司主要面臨三大發展困境：一是缺乏有效數據支持效果分析，二是缺乏創新與差異化服務，三是缺乏聯動的健康管理。當下，“三醫聯動”（醫療、醫保、醫藥改革聯動）數據還未實現完全的開放與共享，險企之間的信息孤島仍未打破，醫療信息無法在各機構間互聯共通、實時流轉，一定時間段內健康險的核賠理算仍離不開醫療票據信息的有效提取。深源恒際AI-TPA服務基于AI技術以高效率、低成本的方式實現了對用戶診療信息的數字化提取，這些數字化的信息數據對保險兩核（核保/核賠）、保險精算、產品定價、產品設計、風險管理乃至健康管理來說都是具有極大的反哺價值。

在健康險投保環節，由信息不對稱帶來的逆向選擇是保險公司長期面臨的問題之一。投保時，被保險人未如實告知健康狀況或通過一些手段故意隱瞞事實，將給保險公司承保帶來潛在風險?；贏I-TPA數字化的用戶診療信息，保險機構承保時，可通過查詢數字化信息記錄，降低信息不對稱帶來的道德風險，降低不合理理賠帶來的損失。

在健康險理賠環節，涉及理賠金額高、投保時間太集中、投保不久就申請理賠、理賠頻率過于頻繁等可疑情形時，保險公司為核實出險的真實性與合理性，會對案件介入調查。而理賠調查的重中之重即核查用戶的就醫診療記錄?；贏I-TPA系統數字化提取醫療信息，可以幫助保險機構更全面地梳理案情來龍去脈，并將案情記錄在案，以便后續查證。

在風險管理層面，健康險費率厘定、產品設計、風險管控等都離不開數據支持。目前保險公司主要數據來源于客戶提供的個人信息，而這些數據多以紙質版或影印版保存，相對分散、不夠系統，很難為精算和風控提供有效的數據分析支持。AI-TPA系統幫助健康險機構實現關鍵數據的數字化和結構化，形成系統且完善的數據庫，為精算、定價和風控提供數據分析支持。

最后，在健康管理方面，為降低賠付率、實現有效控費，健康管理逐漸成為保險公司的衍生服務。保險公司激勵、敦促客戶做好個人的健康管理，以提升用戶健康狀況、降低理賠發生的概率。基于數字化的用戶診療信息，保險公司在健康管理服務中可以更充分地了解用戶既往健康史，更好地為用戶提供差異化的創新服務。

后疫情時代，科技力量與傳統保險業的結合將逐漸進入“深水區”，數字化轉型將成為保險公司立身行業的重要條件。深源恒際依托AI核心技術，通過數字化、線上化的路徑幫助健康險解決核賠理算中的痛點問題，實現理賠端數字化轉型。

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