淺談人工智能應用于健康保險

謝繼龍

摘 要：隨著人工智能的快速發展，該項技術已經應用到了生活生產的各個領域。基于此，通過分析健康保險產品精算和健康保險產品保險責任的劃分，探討人工智能在健康保險精算中的應用，以及在細分健康保險產品保險責任中的作用，以期為今后相關領域的研究提供一定的理論參考。

關鍵詞：人工智能;健康保險精算;保險責任;應用

中圖分類號：F840.48? ? ? 文獻標志碼：A? ? ? 文章編號：1673-291X（2019）20-0151-02

依據中國保險監督委員會公布的2019年1—2月人身險公司經營情況表，原保險保費收入總計為9 426億元，健康險保費收入為1 057億元，僅占原保費收入的11.2%。筆者通過分析市面上的健康保險產品發現，保險產品種類很多，但同質化現象嚴重，缺乏創新，這也是市場打不開的主要原因。目前，各個保險公司主要是通過打價格戰，用降低價格的方式來提高業務量，很明顯這是不可取的方式，因為這最終有可能使保險公司虧損，甚至破產。究其原因，筆者認為，想要提高核心競爭力，就要設計出符合市場需求的產品，而健康保險精算確定保費的時候往往只考慮年齡、性別、職業、是否吸煙等因素，有很多難以分類和量化的特征沒有辦法利用。本文通過分析健康保險產品，淺談人工智能在健康保險設計中的應用。

一、人工智能、健康保險概述

人工智能（AI）是以行業的數據、算法框架、超強算力為基礎的系統整合，是用來模仿、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的科學[1]。人工智能技術發展迅猛，在中國其市場規模截至2018年已達238.2億元。

健康保險精算是指通過分析影響健康保險的因素和變動規律，對健康保險產品進行定價，以及計算各類健康保險準備金的工具。在2018年北美精算師的考試改革中，將人工智能和機器學習加入了考試當中，足以證明人工智能在精算中所起的作用。

二、人工智能在健康保險精算中的應用

（一）健康保險精算難題

健康保險產品定價不僅需要考慮醫療賠款支出數據，還需要考慮不同風險因素對醫療賠款支出的顯著影響，比如居住環境、個人的健康狀態、個人的風險特征、生活習慣等都會影響健康保險產品定價的合理性。保險公司實現風險分散的方式是通過用大量的不同風險的個體保單構成保單組合[2]，但在這個過程中許多精算師無法分類和量化客戶的特征。準精算師和精算師擁有超強的算力，行業數據也可以通過不同途徑獲得，但是算法的框架無法合理確定，一個產品可能需要多個不同的算法框架的組合或者需要特殊的算法框架，將很多難以量化的數據利用起來，設計出更加貼合市場的健康保險產品。筆者認為，人工智能可以通過構建不同算法框架解決這一難題。

（二）人工智能在健康保險精算中的具體應用

針對疾病的并發癥這一方面，無法通過簡單的算法來量化這個特征。例如破傷風，這是一種由破傷風桿菌引發的急性特異性感染，這種細菌只有在缺氧的情況下才能生長繁殖，假如機體同時出現這種細菌和需氧菌的感染，需氧菌會消耗傷口里留下的氧氣，使得該病就更容易發生了[3]。所以，在這種情況下需氧菌加快了感染，也是影響破傷風的因素之一，如果把這種風險量化，則無法通過大數法則進行精算。這種情況下，筆者認為可以充分地利用人工智能，將不同疾病可能產生并發癥的因素考慮進去，從而設計出更好的健康保險產品。

再如慢性支氣管炎，它是指氣管、支氣管黏膜和其四周組織的慢性非特異性炎癥[4]。這種疾病是我國的常見病和多發病，但是病因尚不完全清楚，主要與吸煙、空氣污染和感染有關，而且每個地區的空氣污染都不一樣。而對于感染就又更加復雜了，感染的病毒可以是鼻病毒、流感病毒、副流感病毒、腺病毒等[5]。該病的預后也是不確定的，部分患者可能發展成慢性阻塞性肺疾病，如果預后不良，就大大增加了承保的風險，如果在保險產品中確定這種情況的費率，以及在保險責任中注明這些情況，都是無法通過簡單算法確定的。對于空氣污染和感染這種無法量化的因素，但對于保險產品的精算又很重要的因素，筆者認為，可以利用人工智能來將這些因素量化。

三、人工智能設計健康保險產品保險責任

筆者通過查找資料分析市面上的健康保險產品發現，大多數產品的保險責任都相似，很多就是順序變了一下，或者換了一些不起關鍵作用的文字。在重大疾病保險合同中保險責任分重癥責任與輕癥責任，重癥責任主要依據2007年中國保險行業協會制訂的《重大疾病保險的疾病定義規范》中定義的25種疾病進行劃分[6]。上述25種疾病的定義還是2007年規定的，但隨著醫學技術的日益發展，顯然疾病的風險、治愈率等都與以前有很大不同。比如冠狀動脈心臟病，王冰認為目前臨床針對冠心病主要通過介入手段進行治療[7]，可在2007年中國保險行業協會制定的《重大疾病保險的疾病定義規范》中規定，為治療嚴重的冠心病，實際實施了開胸進行的冠狀動脈血管旁路移植的手術才屬于保險責任，冠狀動脈支架植入術及其他非開胸介入手術不在重大疾病的保障范圍內[8]。顯然隨著醫學技術的發展，保險責任沒有跟上醫學技術的發展，這種情況下客戶肯定不會投保，因為沒有得到應有的保障。筆者認為，在保險責任方面，應該要綜合考慮到各方面的因素，要滿足市場的需求，所以可以通過人工智能將不同疾病的發展、現階段醫學技術的發展，以及客戶群體的經濟收入等其他因素做一個全面分析，針對不同病種，將責任進行細化，盡量設計出符合市場需求的保險產品，讓客戶能得到合理的保障，這樣才能增強產品的核心競爭力。

結語

想要進一步打開健康保險的市場，解決產品同質化嚴重和保險責任相似的問題顯得尤為重要。筆者認為，只有增強產品的核心競爭力，才能提高產品的區分度和優勢。將人工智能應用于健康保險精算和保險責任的劃分，盡量設計出保障范圍廣且保障范圍全的產品，相信可以更能符合市場需求。

參考文獻：

[1]? 歐陽日輝.打造人工智能創新高地 搶占智能經濟制高點[N].湖南日報，2019-04-02（005）.

[2]? 謝遠濤，楊娟，夏孟余.基于COPULA-CVaR風險度量的投資組合分析[M].北京：對外經濟貿易大學出版社，2014.

[3]? 謝建興.外科學（第4版）[M].北京：中國中醫藥出版社，2016：157.

[4]? 黃文清，寇輝.慢性支氣管炎辨證施治淺析[J].實用中醫內科雜志，2011，25（4）：72-73.

[5]? 倪偉.內科學（第4版）[M].北京：中國中醫藥出版社，2016：11.

[6]? 公力.團體重大疾病保險案例分析[J].前沿，2013，（8）：94-95.

[7]? 王冰.經不同途徑介入治療冠狀動脈粥樣硬化性心臟病（冠心病）的療效及安全性分析[J].世界最新醫學信息文摘，2018，18（A4）：337-338.

[8]? 閆曉旭，姜秀秀，邢曉飛，張黛.商業醫療保險補充性保障機制研究[J].商，2015，（21）：68-71.