長期險、短期險、國家醫保,分別需要什麼數字化解決方案?

自1998年12月,國務院發佈《關於建立城鎮職工基本醫療保險制度的決定》以來,國家醫保已經在過去的二十幾年間成為了大多數國民在醫療健康方面的依仗。“看病靠醫保”已經成為了廣大國民的共識,也使得我國形成了一套以國家醫保為核心的醫療支付體系。

然而在近幾年,這一長期形成的格局逐漸開始發生變化。

2016年,人社部在官方消息中表示,在醫療費用快速增長的背景下,醫保基金與養老基金一樣,也面臨着越來越大的壓力,支出增幅高於收入增幅,甚至有相當一部分省份出現了當期收不抵支的狀況,基金“穿底”風險日益凸顯。

於是在過去的幾年中,圍繞着醫保穿底這個核心問題,國家與商業保險機構開始共同推動我國保險支付體系的變革過程。

國家層面上,先是在2018年底成立國家醫保局,進而接連出台了多項與醫保控費相關的舉措;同時多項政策開始積極鼓勵商業健康險快速發展。

商業健康險方面,除以重疾險為代表的長期健康保險之外,多種適應不同人羣需求,不同支付場景的短期健康保險,如百萬醫療險、特藥險、短期重疾險、惠民保等,先後引領了商業健康險的幾次發展潮流。

於是如今的醫療保險已經從國家醫保單家獨户,變成了以國家醫保為中心,商業健康險為補充的綜合支付解決方案。

長期險、短期險、國家醫保,分別需要什麼數字化解決方案?

於是我們如今重新審視當下的健康險佈局,會發現在如今的發展階段中,不同的產品類型正面臨着不同的挑戰。

國家醫保——降低醫療成本:國家醫保在覆蓋範圍、承載能力、國民信任度上,都幾乎不會遇到挑戰。擺在國家醫保面前的,只有醫療成本問題。正如近幾年醫保局的頻繁動作一樣,醫保迫切的需要進一步控制其承保範圍內的醫療成本,才能在不提高收繳標準的前提下,繼續為國民提供物美價廉的醫療保障。

長期健康保險——提高健康管理能力:以重疾險為典型的長期健康保險領域,已經經過了多年的發展,積累了良好的用户口碑。在此之上,長期健康險在未來的發展中,重點需要將自己的側重點,從獲客轉向保險用户的健康管理,從而進一步提升用户的保險體驗,同時降低自己的理賠頻率,最終達到控制成本的效果。

短期健康保險——建立高信任度用户體驗:作為新興事物的短期健康保險,目前的當務之急是要提高用户的信任度。新興事物總會受到外界在誠信方面的不斷質疑,理賠流程是否合理,用户溝通是否順暢,都會影響到短期健康保險在人們口口相傳中的口碑。

醫療保險——保護醫療健康信息:保護醫療健康信息是包括國家醫保和商業健康險在內的所有健康險都需要關注的問題。尤其隨着數據上雲逐漸成為醫療行業的總體趨勢,手握大量用户數據的保險企業可能很快會成為不法分子網絡攻擊的下一個目標。

隨着數字化成為醫療健康行業的風向標,保險行業的數字化意識也逐漸被喚起,加入到這場覆蓋醫療健康行業的巨大轉型中。本報告將在拆解四大場景的同時,討論數字化技術將在具體場景中扮演的角色和起到的作用,以期能為這場數字化轉型過程,提供未來方向的可能性。

國家醫保:降低醫療成本

在支付問題上,國家醫保、商業健康險與保險用户的意志高度統一。無論是保險還是用户,都希望以更便宜的價格獲取可及性更高、質量更好的醫療服務。

在控制醫療成本方面,由於目前體量有限,商業健康險的議價能力也偏低,做出的動作相對就少得多。而國家醫保在控制醫療成本方面,近幾年則動作不斷。

國內的醫療保險以國家醫保為中心,在過去的二十年時間內,商業健康險獲得成功的產品只有寥寥數款。根據2020年發佈的《2019年全國醫療保障事業發展統計公報》,2019年參加全國基本醫療保險約13.5億人,參保率穩定在95%以上。

覆蓋面廣,支付能力強,國家醫保自成立以來幾乎成為了國民醫療支付問題的依仗。因此當涉及醫療機構和藥械企業的產品定價問題時,也幾乎只有醫保,在有一定的發言權。

長期險、短期險、國家醫保,分別需要什麼數字化解決方案?

最近幾年,隨着人口老齡化程度的不斷提高,醫保壓力逐步上行。根據醫保統計公報的數據顯示,雖然目前醫保收入仍然顯著大於支出,但是在2018-2019年,連續兩年醫保收入增長率低於支出增長率。照此態勢發展下去,醫保或將在數年後無法繼續保持收支平衡。

因此從2018年底國家醫保局成立開始,與醫保控費相關的一系列舉措開始落地實施,幾乎可以説,國家醫保近幾年的動作都在控制醫療成本上。從藥械產品和醫療服務兩個角度同時切入,通過醫保談判降低了高價創新藥產品的價格;通過帶量採購逐步控制仿製藥產品和部分高值耗材的價格;通過DRG/DIP支付控制醫療服務價格。

在醫保控費的過程中,大數據與人工智能技術的加入,為醫保控費提供了全新的解決方案。這一點在DRG/DIP支付體系的具體落地過程中有明顯體現。

第一,DRG支付需要根據本地情況對疾病的具體分組進行調整,而且需要根據本地的疾病診療情況決定支付標準。通過大數據分析本地的醫療健康數據,能夠更加科學的確定DRG支付標準。

第二,實行DRG支付之後,醫院自己也需要根據醫院大數據進行決策,通過智能分析,對醫生的用藥、處方進行監控;同時通過精細化運營,集中管理全院數據,快速便捷的實現數據採集和分析,客觀分析各病種結構、成本,優化診療過程,降低醫院成本。

第三,DRG的實行也帶來了人工智能技術的新應用場景。比如在數據採集方面,輔助病案科,對醫生填寫的病案進行質量控制,防止人為因素導致的病例難入組、入錯組、無法入組等問題。

總體來説,人工智能與大數據技術在DRG/DIP支付的落地過程中,無論是輔助醫保制定支付策略,還是幫助醫院提高管理效率,都起到了重要的助力作用。未來隨着DRG/DIP支付落地進程的進一步推進,其應用價值還將得到進一步體現。

長期健康保險:提高健康管理能力

從基礎的商業健康險分類上看,健康險可以按照保險期限分為長期健康保險和短期健康保險。根據2019年12月更新的《健康保險管理辦法》中的明確規定,長期健康保險,是指保險期間超過一年或者保險期間雖不超過一年但含有保證續保條款的健康保險;短期健康保險,是指保險期間為一年以及一年以下且不含有保證續保條款的健康保險。

由於時長和續約要求的不同,長期險與短期險賽道形成了明顯的差異化發展。長期險續保週期長,單次賠付金額高,主險經常帶有分紅性質或返還功能,所以除了醫療保障之外,又多了一層理財效果。因此在過去二十年間,雖然有醫保這樣的全民支付產品,以重疾險為主的長期健康保險仍然能佔有一席之地。

2020年重疾險迎來了新的政策變化。新修訂的《重大疾病保險的疾病定義使用規範(2020修訂版)》中,對重疾的涵蓋範圍和分類,進行了補充和優化。總體方向上,一方面優化了對重大疾病的分級體系,引入輕度疾病定義,使賠付標準更科學;另一方面,也適度擴展了保障範圍,將原有25種重疾定義,完善擴展為28種重度疾病和3種輕度疾病。總體上,並沒有顯著擴大重疾險的賠付範圍,但是對於重疾險賠付範圍內的疾病進行了更加細緻的描述。

監管規則的細化往往反映出產業發展進入了新的階段。重疾險作為一款“老牌”商業健康險產品,產業競爭愈發激烈,存量用户要求不斷提高。重疾險的發展已經到了關鍵性的十字路口,如何才能從同質化嚴重的重疾險產品中脱穎而出,成為了保險公司面臨的最大問題。

在重疾險的未來發展中,保險用户的健康管理可能會成為重疾險突圍的核心方向。2019年底新修訂的《健康保險管理辦法》已經未雨綢繆,將健康保險產品提供健康管理服務分攤的成本,從淨保險費的12%,提高到20%,切實提高保險公司為用户提供健康管理的積極性和可行性。

另一方面,2020年9月,銀保監會也發佈了《關於規範保險公司健康管理服務的通知》,提出了四點主要內容,一是明確健康管理服務的概念和目的;二是提出健康管理服務應遵循的原則和要求;三是完善健康管理服務的運行規則;四是強化健康管理服務的監督管理。

二者結合起來看,監管層對保險企業開展健康管理的態度基本明確。鼓勵開展健康管理服務,但同時要保證健康管理服務的質量。

在健康管理的發展過程中,相比於推動患者去線下醫療機構檢查和就診,結合互聯網醫療進行數字化健康管理顯然是更好的選項。

一些保險企業和互聯網醫療企業已經在這個方向開始了自己的探索。比如2020年9月平安好醫生推出的平安醫家的功能之一,就是通過與保險產品協同,提供強大的保險體系保障,解決醫患兩端的後顧之憂,提高在線醫療的保障水平;另一方面,2019年眾安在線則是自己申請了互聯網醫院牌照,通過互聯網醫院連接醫療機構、藥店、就診患者和保險產品,形成完整的保險保障閉環。

互聯網醫療切入健康險,可以為健康險帶來幾個方面的價值提升:

長期險、短期險、國家醫保,分別需要什麼數字化解決方案?

1.產品專屬的風險控制:以互聯網醫療積累的大量患者數據為基礎,加上人工智能技術的賦能,幫助保險公司合理設計相應的保險產品。

2.確保客户健康、降低賠付率:尤其在慢病患者身上,長期的數字化患者管理可以幫助患者更好的進行慢病管理,降低嚴重併發症的發生率。

3.額外的附加服務,提升保險產品競爭力:產品附贈互聯網診療服務,對於重疾險這樣高度同質化的賽道,能有效提升產品在同類產品中的競爭力。

4.直接作為渠道,搭建保險產品的展示銷售和資訊平台:隨着互聯網醫療產業的快速發展,互聯網醫院就診+線上購藥逐漸形成新的患者流量入口,有向保險精準導流的潛質。

短期健康保險:建立高信任度用户體驗

當視角換到短期健康保險,其在當下面臨的壓力又與長期健康保險截然不同。

從前幾年大火的百萬醫療險,到近兩年逐漸升温的特藥險,再到2020年各省陸續推出的惠民保。比之平穩發展的長期重疾險,短期健康保險在近兩年迎來了自己發展的一股熱潮。

長期險、短期險、國家醫保,分別需要什麼數字化解決方案?

短期健康保險的特點在於保費低,保額高。以重疾險和百萬醫療險為例,50萬保額的重疾險產品年費可達5000元上下;而百萬醫療險的價格則根據年齡不同上下浮動,50歲以前幾乎都在千元以下,一般要到80歲以上,年費才會超過5000元。

而且百萬醫療險的保障範圍較重疾險更大,常規賠付之後也可以繼續續保。但是相較重疾險,百萬醫療險的保險屬性就更強,只賠付已經產生的醫療費用,而非定額給付,也沒有重疾險相應的理財屬性。

部分人羣購買醫療健康保險產品的目的,就是為突發重大疾病產生的鉅額醫療支出尋找解決方案。對於這部分人羣來説,百萬醫療險已經足以承接這一需求。

其他的醫療保險也是類似。比如特藥險賽道,主要為高價創新藥提供支付解決方案。隨着醫保談判每年不斷進行,未被納入醫保的產品越來越少,只覆蓋國內新藥產品的特藥險價值也逐漸降低。因此在2020年,伴隨着海南國際醫藥港的開放政策,先後有六款國際特藥險產品在海南發佈,在覆蓋國內高價創新藥的基礎上,進一步覆蓋在國外已上市但是國內未獲批的新藥產品,為特藥險找到了新的價值主張。

而惠民保針對的人羣,則主要是已經購買了國家醫保的人羣,尤其是城鄉居民醫保人羣。相較於職工醫保,城鄉居民醫保的賠付比例偏低,對於高價的治療方案,經過醫保報銷之後,可能仍需要患者自負一筆巨大的金額。低價格,高起付線的惠民保產品正是應對於這一類情況,保證保險人羣的醫療支出控制在可承受的範圍內。

短期醫療保險在實際場景中的價值已經毋庸置疑,但是對於這一類產品來説,與用户建立信任關係,是其當下面臨的最大挑戰。

短期醫療保險很多通過網絡平台銷售,在用户知情方面有天然的劣勢。用户需要自行了解短期醫療保險的保險條款和賠付流程,如果中間某些條款未得到用户的充分理解,導致理賠過程不順暢,用户很容易對保險產生不信任。

實際上聊天機器人的應用可以很好的解決這一問題。基於人工智能技術的聊天機器人,可以代替人工與用户進行對話,幫助用户在投保前和理賠過程中,充分理解保險產品的相關條款,提高投保和理賠效率,構成保險公司與用户之間的信任紐帶。

微軟CEO薩提亞·納德拉早在2017年就挖掘到了聊天機器人在保險行業應用的前景,他在舊金山的“FinTech Ideas Festival”上説到:“聊天機器人可以應用到銷售、客户服務等多個領域,現在人們所開發的聊天機器人已經有了很好的自然語言理解力,因此能夠執行很多行為。”

微軟基於Microsoft Azure雲平台提供的多種聊天機器人解決方案,可以切入到企業應用的不同場景中,比如提供認知搜索功能的信息聊天機器人;簡化常見工作活動的企業效率聊天機器人;直接承擔商務溝通的工作,處理客户請求的商務聊天機器人等。

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