引领财资创新,助推金融转型

平安健康:大数据平台为健康保险增值 | 保险科技案例④

科技将给保险行业带来巨大变化,已经成为保险业内人士的共识。数字化、区块链、人工智能、大数据、云计算等保险科技将重构保险价值链,并赋能和定义未来保险。由泽为咨询主办的2018中国保险科技创新国际峰会上,来自国内外的保险公司领军人物围绕保险科技生态、保险业转型这一话题展开深度交流。

文 | 董兴荣 姚顺意,来源 | 《财资中国|财富风尚》杂志2018年3月刊

《平安健康:大数据平台为健康保险增值 | 保险科技案例④》

▲ 平安健康保险股份有限公司副总经理  阿兰·佩德尔

在中国,保险公司能够获得很多数据,但是这些数据多且混乱,来源庞杂,而且数据彼此之间不互通,不一定能匹配,也没有持续的健康方面的参数,所以需要一个好的分析平台。平安健康大数据平台就是在此背景下诞生的,它运用AI及大数据技术,对数据进行清洗和整理,将有用的信息提取出来,以标准化的形式呈现,并且以技术反哺,使得数据的输入端也更加标准化,形成一个良性循环。

平安健康大数据平台结构上可以分为五个部分:数据清洗(Data Clean)、充实(Enrich)、产品构建(Product Builder)、高级建模(Advanced Modeling)和洞察(Insight)。

  • 第一部分,Data Clean包括临床自然语言处理、SCLP自动ICD填充工具以及基于中文的诊断、药品和程序的编码库等工具,它是信息的分类整合。
  • 第二部分,Enrich是指运用DEG、ACG、DRG、Clinical Insight等分组工具和临床分析方法对信息进行再加工。
  • 第三部分,Product Builder是指产品创意的实时测试。
  • 第四部分,Advanced Modeling包括预测模型和定价模型两部分,前者利用机器学习模型(GBM)可以预测理赔,后者将GBM模型转化为主要定价因子。
  • 第五部分,Insight则是指推出新的定价因子、新产品设计,提高医院效率,理赔和防范风险等价值洞察工具。

比如两个不同的医院,两个不同的城市,其信息的类型是完全不同的,有一些可以组成曲线,有一些是索赔的数据信息。通过不断学习、提高能力,将信息整合的流程自动化,可以用标准化的方式把这些信息直接输入到系统当中。平安健康大数据平台也可以根据临床信息生成客户画像,用客户标签更好地完善对于客户的描述。

平安设立了一个预测的模型,对慢性病进行一些预测。利用这个模型可以对人们的活动信息,包括体育活动或者是用户信息,进行分析、评级,产生一些分数,进一步预测这些人未来会不会患心血管以及糖尿病等疾病。

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