西南财经大学周曦娇博士论文《大数据背景下健康保险定价机制研究》学术报告

作者及机构
本研究的作者为西南财经大学保险学院博士研究生周曦娇（学号1180202z7001），导师为陈滔教授，研究隶属于保险学专业健康保险与卫生经济方向，论文定稿于2023年5月。

学术背景
研究聚焦于健康保险精算定价领域，核心科学问题是大数据技术如何重构传统健康保险定价体系。研究背景源于两大现实矛盾：一方面，中国健康保险市场快速发展（2021年保费达8803.6亿元，同比增长7.7%），但产品同质化严重、逆向选择风险突出；另一方面，健康大数据（Health Big Data）的爆发式增长（含电子病历、可穿戴设备数据等）为精准风险评估提供了新可能，但传统精算方法难以有效利用这些多维动态数据。研究旨在通过构建基于健康大数据的定价理论框架，解决”数据维度单一”“更新滞后”“群体定价粗放”三大传统定价弊端。

研究流程与方法
研究分为理论构建、数据路径分析、算法适配、实证验证四大模块，共8章内容：
1. 健康大数据理论框架构建（第2章）
创新性提出健康大数据的保险学特征定义：以健康风险识别为核心逻辑，归纳其”高时效性”“多模态性”“强关联性”三大特征。例如，通过分析可穿戴设备实时生理数据与慢性病发病率的关联，论证其相较于传统精算数据的动态监测优势。

1. 数据获取路径博弈分析（第3章）
   建立保险公司获取健康大数据的三种路径模型：

   • 社保-商保合作模式：通过医保数据共享协议获取诊疗数据
     
   • 保险资金投资模式：注资医疗机构换取数据接口权限
     
   • 健康管理服务模式：设计”健康行为-保费折扣”激励模型
     通过非对称信息博弈论证明，当保险公司提供健康管理服务的边际成本低于数据获取收益时，该模式具有纳什均衡可持续性。

2. 传统定价理论适用性检验（第4章）
   分产品类型解构传统方法的局限性：

   • 短期健康险：现行损失分布法（Loss Distribution Approach）无法整合可穿戴设备的实时行为数据
     
   • 长期健康险：Markov链模型的状态转移矩阵依赖历史数据，难以预测新兴疾病风险
     
   • 团体健康险：经验费率法（Experience Rating）忽视个体健康轨迹差异
     

3. 算法工具箱开发（第5章）
   系统梳理四大类机器学习算法在定价中的适配场景：

   • 监督学习：采用贝叶斯网络（Bayesian Network）处理医疗费用结算数据的多维关联
     
   • 无监督学习：利用K-means聚类识别高风险亚人群
     
   • 强化学习：构建基于马尔可夫决策过程（MDP）的动态保费调整模型
     

4. 实证验证（第6-7章）

   • 精准定价实证：使用某三甲医院肺癌患者诊疗数据（样本量未公开），通过韦伯分布（Weibull Distribution）拟合分项医疗费用，蒙特卡洛模拟（Monte Carlo Simulation）显示61-65岁男性患者总费用分布的95%分位数为28.7万元，较传统定价模型降低9.3%的保守偏差。
     
   • 动态定价模拟：构建隐马尔可夫模型（HMM），将健康状态（如BMI、血压）与行为轨迹（运动频率、体检依从性）作为双重状态变量，证明动态调整保费可使逆选择风险降低23%。

主要结论
1. 理论创新：提出”健康风险-数据特征-算法选择”的三维映射框架，填补了健康大数据保险学特征的理论空白。
2. 实践价值：开发的动态定价模型可使保险公司在保证盈利前提下，将非标体人群（如高血压患者）的承保范围扩大40%。
3. 政策意义：为《”十四五”国民健康规划》提出的”个性化健康保险”提供了可落地的技术方案。

研究亮点
1. 方法论创新：首次将隐马尔可夫模型应用于健康保险动态定价，通过”健康状态-行为轨迹”双链结构提升预测精度。
2. 数据突破：验证了医疗服务过程数据（如分项手术费用、药品使用记录）相较于传统理赔数据的精算价值。
3. 跨学科融合：建立了精算学与机器学习算法的适配性评价体系，如指出随机森林（Random Forest）算法因”黑箱特性”不满足保险定价的可解释性要求。

延伸价值
研究展望部分提出UBI（Usage-Based Insurance）健康保险的可行性，建议通过NCD（No-Claim Discount）机制将健康行为数据纳入保费折扣体系，为互联网健康险产品设计提供了前瞻性思路。论文的实证模型已被某头部险企应用于”糖尿病专属医疗险”产品开发，试点阶段赔付率下降11个百分点。