数据|每经专访善诊创始人吴竑兴：健康险市场增量空间在“非标准体”
每经采访人员 涂颖浩每经编辑 段炼
数据显示 ， 中国60岁以上人口占比从1999年的10%增长至2019年的18%,20年间翻了近一倍 。 同时,根据2017年的数据 ， 17%的老年人消耗了将近70%的医疗费用,而商业健康险支出只占整个医疗支出不到4% 。
“用户在哪里有需要 ， 供给就应该在哪个地方出现 。 ”善诊创始人兼CEO吴竑兴在接受《每日经济新闻(博客,微博)》采访人员专访时认为 ， 基于这一健康险设计的最根本逻辑 ， 中国健康险市场的增量空间可寻 。 不限于年龄段层面的划分 ， 更广大的“非标准体”是当下行业抢滩“标准体”阶段过后 ， 决胜健康险市场的关键所在 。 
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善诊创始人兼CEO吴竑兴 图片来源：受访者供图
未来 ， 老年保险的探索将出现哪些新的形态？开拓“非标准体”健康险市场 ， 到底需要什么样的大数据支持？从同质化的“百万医疗险” ， 到为“非标准体”差异化定价产品百花齐放还有多远？吴竑兴在此次专访中给出了他的答案 。
“非标准体”保险大数据构想
我国已进入老龄化社会 ， 60岁以上老年人已达2.5亿人 ， 提供适应老年群体需求的商业健康险是大势所趋 。 然而 ， 由于在数据积累和风控能力上存在难点 ， 市场上针对老年人为主的“非标准体”健康险产品存在严重的供给缺口 。
在吴竑兴看来 ， 要做好“非标准体”健康险市场 ， “服务+数据”正是破解之道 。 依托这一关键能力 ， 未来“非标准体”健康险价格可能出现分化 。 “除了大家通常所理解的购买力差异化 ， 一个更重要的分化是根据个人身体状况做健康险的差异化定价 。 ”吴竑兴表示 。
在支撑健康险定价、核保的大数据之中 ， 体检数据或是当下最可行的方式 。 吴竑兴解释称 ， 以智能可穿戴设备监测到的运动数据为例 ， 虽然效率很高 ， 但由于准确性不足等问题并非是有价值的 ， 真正的大数据是要找到价值与效率之间的结合点 。 在其看来 ， 体检数据是可以以全国为单位 ， 并能用市场化手段获得的唯一一个具有强纽带效应的环节 。
对于直保、再保机构而言 ， 数据的获得并非难事 。 但在吴竑兴看来 ， 相比碎片化、没能成体系的数据 ， 结构化的数据才是大数据的前提 。
“通过用户数据收集、标签化、结构化 ， 把定性的描述进行定量的标准化 ， 这样为后面真正的千人千面的设计打下真正的基础 。 ”他进一步表示 ， 随着对数据的积累越来越丰富 ， 对用户的了解越来越深入 ， 大概率可以推断、或者发现用户可能出现什么样的状况 ， 即所谓的从因果性到相关性 。 吴竑兴认为 ， 这才是做“非标准体”健康险背后 ， 保险机构真正所需要的大数据 。
未来的老年保险会长什么样
儿女为父母一辈买保险 ， 贵还是其次 ， 最难的是面临“买无可买”的窘境 。 这对于正处在亚健康状态的中年人未尝不是如此 。 在国家支持开发满足老年人需求的保险产品背景下 ， 未来市场上的老年保险会是什么样？
吴竑兴告诉采访人员 ， 以目前善诊与保险公司合作开发的中老年医疗保险为例 ， 目前的形态是通过一份体检服务将产品划分为两段式 ， 如果接受体检人属于“标准体” ， 则保障升级到不限病种、不限用药 ， 若属于“非标准体”保持原保障范围不变 。 他透露 ， 产品上线一年累计保费逾2亿元 ， 赔付水平处于可控范围 。
“老年保险是增量市场 ， 未来保费空间一定更大 。 ”吴竑兴展望道 ， 下一步 ， 产品形态可能会发展为：所有做体检的用户都可以增加服务 ， 但服务的内容会根据体检的数据进行差异化定制 。
一方面可以做除外承保 ， 比如癌症病人有三高方面的疾病保障需求 ， 经体检可以在其他疾病方面升级服务；另一方面也可以做带病投保 ， 比如通过大数据核保筛选 ， 依据病变的严重程度实现差异化的定价 。 吴竑兴认为 ， 做真正的带病体保险是很有价值的 ， 这也是用户的最大痛点 。
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