保险一哥 | “慢病次标体”保险,健康保险的下一个增长引擎

2022-06-30 12:15:04 18
01

想买保险的买不到保险

4亿慢病患者的共同困惑


35岁的李莉(化名)几年前被诊断为二型糖尿病病人,一直服药治疗,虽然平日有规律管理自己的血糖,但糖尿病未来带来的风险让她无法安心,她联系多家保险代理人寻求购买重疾险,被“劝退”了。

这是中国近4亿慢病患者共同面临的困惑。

数据显示,中国人口有70%是亚健康人群,这类被称为“次标体”的群体,有着更高出险概率,也有着强烈的投保和付费意愿,他们对健康保障的需求比任何一个群体都要大,过去一直面临着花钱也买不到合适的保险的尴尬境遇,而如今还要面临买到了保险也用不上的二次尴尬境遇



02

“救命稻草”来了,但终究还只是“稻草”



近两年在市场上颇为火热的短期健康险,以百万医疗险为首,似乎是给了带病人群一根“救命稻草”。

“不论是否有既往症,人人都可以投保”的宣传语,一下子把对健康保障需求极高的带病人群吸引过来。

但红火了两年之后,用户慢慢发现百万的赔付针对的大多是特定重疾和罕见病,而一般的疾病医疗均有免赔额的设定,想要触发理赔,门槛还是较高

随便点开一个这类保险的短视频账号,90%的评论区几乎被质疑声淹没,“买了用不上”成为了用户普遍担心的痛点。

针对这类现象,有保险类媒体甚至直接指出:“放眼国内保险市场,大多数公司的选项是:运用什么技术才能卖出更多且效益显著的保费。

在这种意识驱使下,当技术过度服务于保险销售,其近于诈骗也就不足为奇了。”



03

行业红利被稀释

增长乏力提前到来



“如果保司总做一些低发生率的产品,大部分客户对理赔无感,健康险的规模怎么可能做大呢?”一位业内大咖最近发表了自己的观点。

的确,健康险本身的增长乏力现象,出现的比我们预想更早

银保监会官网公布了2021年保险业主要数据:健康险保费8447亿,年增长仅为3.35%,增速大幅放缓。

而2020年增长15.66%,2019年增长29.70%,从2013年到2018年健康险年复合增长率达到35.95%。

和保费收入增速大幅放缓形成鲜明对比的是,健康险赔付支出4029亿(20年是2921亿),增速高达37.93%。

保费增速大幅放缓,赔付支出骤然增高,两组数据反映出的本质是:用不上的人不续保了,用得上的人才会续保。如果保司通过涨价手段来规避逆选择风险,那买的人会更加少,恶性循环



04

如何破题,启动健康险增长引擎




如何破题,让大部分用户觉得这个保险“用得上”,而保司也不会赔的多?这其中的弹性空间的确就在“带病人群”上

不过,套用一句网络用语,保司们现在的做法是“代数对了,公式错了”。

 不是只有理赔才叫有用,让保险触达用户健康每一环

和普通保险不同的是,健康险保障的是健康的状态,因此存在两种可保模式:

模式一,是通过饮食、运动等方法,主观人为控制健康状态;

模式二,是通过人工智能大数据等科技手段进行客观测量、预测、定量各种健康状态风险敞口。

不过,相当一部分人认为健康管理是一个“伪命题”,这与上文提到的“可保模式一”的主观人为成分有着较大的关系,即需要投保用户自己的配合度极高,保司的健康管理成本也很高。

同时,由于缺少AI大数据的赋能,以及专业硬科技能力的加持,无法对模式一的健康保障效果进行有效测量、预测,则无法对其未来可能产生的风险(赔付)敞口进行定量。

AI大数据的赋能,成为了健康险行业全新的“破壁者”,能够真正用大数据把“慢病次标体”都“管”起来,即便没有发生理赔,也能让用户感觉“用得上”,且成本是人工干预的几百分之一!用最低的成本,让保险和用户的健康生活深度捆绑。



05

用AI大数据把“慢病次标体”管起来、留下来!



图片关键词


从核保开始,对人群进行风险标签划分,从而提供多样化、差异化的健康险产品。
承保过后通过健康促进、疾病管理、智能预诊等手段,以及AI大数据技术的强支撑,将可保模式一与模式二无缝衔接融合,为投保用户做到早发现早诊断早治疗,大大降低慢病人群的重疾发生概率,为保司减少赔付、为用户保住健康。
同时还能够为保司提供次年续保的有效数据支撑策略依据,提升续保率,真正激活近4亿次标体的慢病患者,为健康险带来下一个指数级增长引擎,走出健康人群“红海”、进入慢病人群“蓝海”。



原文链接:https://mp.weixin.qq.com/s/oZ_PLsCnW2xggYa1PiDmfw