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大数据分析在医疗保险管理上的大价值
2015-10-14
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    大数据分析在医疗保险管理上的大价值


医疗领域是人们当代生活非常重要的一个板块，大数据作为当今重要的新内容，在这一领域有什么价值？一般情况下，大数据商业智能应用于医疗的价值有以下几点：
1. 保障设计和精算定价
目前商业保险业务分团体险与个人险，个人险以储蓄理财型产品为主， 少部分是消费理赔型，即真正意义上的医疗保险。很大原因是缺乏对实际医疗费用的估算把控能力，在保障设计及精算定价方面有数据可依，可以帮助产品开发。
2. 理赔运营管理
医疗保险理赔运营管理中，及时发现欺诈、浪费、滥用等费用风险是很重要的。欺诈虽案例不多，但常涉及较大金额；浪费与滥用属于过度医疗与不合理医疗，单笔金额也许不高但是数量庞大，很难根据经验判断，因此属于数据挖掘的重要领域。大数据分析可以帮助找出一些典型的理赔费用风险问题。
3. 对医疗机构的管理
医疗保障现仍为政府医保为主导的环境下，商业保险对医疗机构的话语权不大，对医疗机构的管控以政府医保为主。由于缺乏有力的临床分析能力，政府医保对医疗机构的管理仍停留在粗放型。总额控制的支付方式使医保将超出预算的财务风险转移给医疗机构，在收入既定的情况下，医疗机构可能通过降低医疗成本，导致推诿重病人、增加自费费用等问题。而且，总额控制支付方式下的总额基数和调整系数的确定常常依赖经验而非科学测算，导致医疗机构对于总额控制的认可度不高。
4. 市场和销售脱战
对于商业医疗保险机构的市场和销售而言，如何获得新客户和保留既有客户是核心内容。应用大数据挖掘可以剖析客户参保人群的费用驱动因素及健康情况，不仅可以为优化保障设计与精算定价提供有力支持，更可以以深度分析结果报告作为业务洽谈的基础，增进与客户的沟通，赢得客户对保险公司专业水平的信赖，并据此为客户量身定制相关增值服务。
5. 战略决策支持
医疗保险的最重要的核心价值之一在于保证医疗质量的前提下有效控制医疗费用。 大数据平台数据分析可以为医疗保险找出费用的关键驱动因素，以此作为战略决策的依据，可以使决策者有针对性的制定措施解决问题关键。 此类分析的要点在于通过由大到小、由粗到细的层级挖掘寻找问题的关键，成功应用于决策制定既需要整套专业分析技术的支持.


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