数据和技术是互联网迅猛发展带给保险业的最大变化。
我们正处于一个数据爆发性增长的时代，根据贝恩咨询调查显示，全球企业越来越关注大数据给自己带来的机会或冲击，北美和欧洲400多家大型企业(年营业额高于5亿美元)中，大约60%的企业积极在大数据方面进行投资，希望能够带来显著的收益。
目前，传统保险公司虽然坐拥海量数据，但是真正得到充分利用的数据不足冰山一角。深入挖掘数据蕴含的价值，通过大数据和科技手段提升客户经营能力、优化风险评估和定价、欺诈管控、优化产品设计以及核保核赔运营能力成为诸多保险公司的机遇。
太平洋医疗健康管理有限公司(以下简称：太平洋医疗健康)作为中国太保旗下医疗健康领域的专业子公司，凭借核心的大数据分析能力，与中国太保寿险合作，在针对个险的核保核赔及延伸服务等环节中开发了多个实用的用例，以扩大可承保人群、降低赔付损失，创新提升增值服务，提升客户体验。
升级核保核赔管理，风险管控更精细
大数据精准核保模型利用机器学习技术，依据参保人的个人信息、医疗行为花费、病史信息预测投保人重疾发生率;同时，据了解，大数据精准核保模型还能够利用本土数据，发现新风险因子，从真实数据中还原常见共病组合对重疾的准确风险。通过将精准核保模型嵌入到现有核保流程中，可以实现风险的精准识别和鉴定，从而改变传统保险的精算方式、定价和风险准备，一方面可以甄别高风险人群，降低赔付损失;另一方面也可以实现核保效率提升，优化客户体验。
以国内某城市为例，精准核保模型可以有效甄别当地10%拒保人群，降低约13%赔付损失;有效甄别50%的低风险免核保人群，极大提升核保效率。
使带病人群投保成为可能
传统保险产品一般针对标准人群进行保险设计，“健康风险评分”模型工具则使“带病人群”投保成为可能，以糖尿病人为例，大数据分析可获得糖尿病人在不同的年龄、进展阶段和HbA1c(糖化血红蛋白)组合下各细分人群的风险评分，并基于该分数将人群进行分层，据此优化产品精算定价模型，助力保险公司开发多元、灵活、受众和场景具体的保险产品。
通过“健康风险评分”工具，太平洋医疗健康根据对国内某市糖尿病人群数据综合分析测算，可将风险较低的30%糖尿病人群纳入承保范围，同时带来约7%新业务价值提升。依托“健康风险评分工具”，收集利用多维度数据，让特定人群可以做到“带病投保”，挖掘带病人群的市场潜力。
保险业正在从资本驱动向数据分析能力和科技驱动方向发展，得数据者得天下。据了解，太平洋医疗健康的大数据应用技术正逐步在中国太保寿险的个险营运中落地应用，通过大数据分析能力助力保险行业的转型升级。
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