大數據用于健康險是市場熱議的話題，但什么樣的數據對保險最有價值？以什么形式嫁接大數據和保險能夠體現其效果？市場的經驗是什么？大數據對保險的作用是補充還是顛覆？這些是投資者和公司管理者必須要思考的問題。

       1、政府醫(yī)保成為美國商業(yè)健康險的主要增長引擎

       自從2013年平價醫(yī)療法案（ACA）實施以來，美國商業(yè)健康險市場正在經歷有史以來的趨勢性變革。商業(yè)健康險公司的主要收入已經有超過一半來自政府醫(yī)保，商業(yè)健康險的凈保費(NPW，net premiums written)的市場份額已經從2007年的58%下降到2017年的38%。

       商業(yè)健康險公司的業(yè)務轉向是一個漸進的過程，但美國醫(yī)改對其起到了催化劑的作用。由于美國的商業(yè)健康險市場是以團險為主，隨著醫(yī)療費用的高漲，企業(yè)越來越難以承擔日益高漲的保費，這使得團險市場的保費上漲趨緩。當然，這種趨緩主要是依靠將原先的企業(yè)負擔轉嫁給個人的方式進行的，主要依靠高免賠額保險（HDHP）來降低保費的上漲幅度。

       根據2018年凱撒家庭基金會（Kaiser Family Foundation，KFF)發(fā)布的報告《Employer Health Benefits 2018》，單個雇員從企業(yè)獲得的保險的免賠額平均在1573美元。2013-2017年，平均免賠額上升了53%。42%的小企業(yè)員工和20%的大企業(yè)雇員的免賠額超過2000美元。同時，超過一半被診斷出患有癌癥的雇員的免賠額超過5000美元。

       通過這種手段，雇主的醫(yī)療險開支增長逐漸平緩，自從2012年以來,商業(yè)健康險的保費增幅只有年均3%。不過，傳統(tǒng)商業(yè)健康險市場的增幅下降對保險公司并不利，這迫使他們去尋求新的增長點。平價法案推動的美國個險市場本來被寄予厚望，但隨著虧損的加劇，大部分健康險公司都選擇了退出。

       雖然到了2017年，交易所個險市場企穩(wěn)，根據KFF在2017年的一份報告顯示，交易所個險的平均醫(yī)療賠付率已經從2015年的103%下降到醫(yī)改啟動前2013年的水平，為82%，2013年為84%。美國交易所個險的平均單個會員的毛利也從2015年的-9.21美元上升到2017年的78.52美元。

       但是這種短暫的穩(wěn)定是通過上漲保費來完成的。自從2015年以來，隨著競爭對手的減少，保險交易所的產品年均上漲幅度都在10-60%，普遍在20-30%左右，隨著三年保費上漲完成之后，目前的個險產品價格已經比2013年上漲將近一倍。隨著價格上漲，無論是核心的賠付率還是行政成本的占比都得到了有效的下降，最終帶動了盈利。交易所個險的平均每月保費從2013年的235美元上升到2017年的444美元。

       隨著美國政府允許短期醫(yī)療險進入市場，交易所個險再次面臨極大的不穩(wěn)定性，無法成為大部分商保公司的新市場。不過，隨著美國老齡化的加速，政府醫(yī)保市場的擴容加速，這為商業(yè)健康險公司的發(fā)展提供了較為理想的新增長點。

       美國政府允許商業(yè)保險來運行Medicare和Medicaid，其中前者名稱為Medicare Advantage（MA），后者稱為Medicaid Managed Care。Medicaid的凈保費增長從2007年的431億美元上升到2017年的2240億美元，市場份額從10.2%上升到27.1%。MA業(yè)務從2007年的699億美元上升到2017年的2027億美元，市場份額從16.6%上升為24.5%，兩者相加的市場份額超過了50%。

       下面以MA市場為例來看一下美國政府醫(yī)保是如何為商業(yè)健康險公司帶來巨大增長的。

       MA計劃中大部分是個險，但也有20%是團險，主要由工會和行業(yè)協(xié)會為旗下的Medicare用戶購買。用戶必須在已經有Medicare Part A和B的基礎上，才能購買Medicare Advantage產品。商業(yè)保險公司提供的MA產品的費用在0美元到200美元之間，根據CMS的數據，平均價格是31美元。MA的設計中還會覆蓋聽力、眼科和牙科等服務，一些商業(yè)保險公司還會包含戒酒戒毒等政府計劃中不覆蓋的醫(yī)療器械等費等，來吸引用戶購買。

       商業(yè)保險做的MA市場主要通過更窄的網絡來降低保費，就醫(yī)有時候甚至被限制在本縣之內，這樣可以降低成本，從而能夠支撐更低的保費，借以吸引用戶購買。商業(yè)保險公司還有可能在降低保費的同時提高免賠額，對于相對健康的用戶來說是有利的。

       政府是MA市場的主要支付者。每年政府都會與其授權的保險公司簽訂合同，由政府每年支付補貼金額給商業(yè)保險公司，用于MA業(yè)務。每年四月份，聯邦政府會制定支付Medicare Advantage的補貼金額，政府要求經營MA計劃的保險公司提供理賠數據，根據前一年的理賠數據、各地的醫(yī)療成本、購買者數量等因素，結合當地老年人口疾病譜的風險系數，計算出每個鎮(zhèn)的MA付費（補貼）比例，然后給到各地的商業(yè)保險公司。

       整個與Medicare相關的商業(yè)保險產品的市場規(guī)模超過2000億美元，其中1500億美元是政府掏錢的補貼，個人或團體支付的部分只有不到600億美元。

       根據Kaiser Family Foundation 2018年的一項數據統(tǒng)計，在自2003年政府允許商業(yè)保險公司推行MA計劃以來，Medicare用戶中購買MA計劃的比例就一直在上升，從2008年的22%（970萬人）上升到了2018年的34%，也就是2040萬人。有5個州的MA計劃滲透比例超過了40%。

       UnitedHealthcare與Humana是經營MA計劃的兩家商業(yè)保險公司，分別占MA市場份額的25%和17%。這一市場相對集中，大保險公司在各地銷售渠道、服務能力以及建立醫(yī)院網絡上都有規(guī)模上的優(yōu)勢。其中，截至2018年，United Healthcare的總Medicare的收入超過了755億美元，占United Healthcare總收入的33%。

       隨著政府醫(yī)保業(yè)務的快速增長，大部分保險公司都開始轉向這一市場，導致市場競爭開始日趨激烈。但這一市場仍然是巨頭的主戰(zhàn)場，小型保險公司很難在其中獲得量的優(yōu)勢。這是因為Medicare Advantage的大部分產品是HMO計劃，保險公司在與區(qū)域性HMO談判的時候，可以運用自身量的優(yōu)勢，進一步壓低價格，以換取更低的保費，吸引更多的用戶。而小保險公司很難有量的優(yōu)勢，無法獲得更低的折扣，這對自身的盈利能力產生了沖擊。

       隨著商業(yè)健康險市場的演變，商保公司自身的風險也在加大。由于政府醫(yī)保的賠付金額較商保為低，這壓制了商保的利潤，抗風險能力降低。不過，面對原有市場增長的放緩，政府醫(yī)保市場成為商保公司必須爭奪的新增長點，為緩解自身的盈利壓力，這迫使商保公司加大控費力度，進一步擠壓醫(yī)療服務公司并加大對病人健康的管理。

       總而言之，美國傳統(tǒng)商業(yè)健康險市場放緩和老齡化加劇推動了保險公司逐步向承接政府醫(yī)保轉型，這一轉型過程從20世紀90年代初至今已近30年，現在終于占據了商業(yè)健康險的主要市場份額。政府醫(yī)保在商業(yè)健康險份額的擴大將對市場產生深遠的影響，也將深刻的改變保險公司的未來發(fā)展模式。

       政府業(yè)務在商保公司的收入和占比變化

       數據來源：上市公司財報、A.M. Best（政府醫(yī)保包括MA、Medicaid、交易所個險、政府補貼覆蓋和聯邦雇員健康保險等）

       2、Clover Health——大數據支撐的新型保險公司面臨困境

       CloverHealth成立于2012年，是一家用數據分析方法為核心來做健康險市場的新型保險公司。Clover Health定位Medicare用戶市場，核心產品是Medicare Advantage （由商業(yè)保險公司提供的Medicare補充計劃，簡稱MA計劃）。在Medicare的核心門診和住院保障上，提升保障范圍并覆蓋藥品費用。

       作為一家新型保險公司，Clover Health試圖通過數據分析來尋找差異化競爭點。Clover Health的創(chuàng)始團隊有較強的數據分析能力，希望能通過對會員就診中的疾病化驗、治療、用藥等數據進行深入分析，推算出有風險的用戶并更好地做好干預措施。從2015年開始，Clover Health獲得了包括谷歌、紅杉資本和Greenoaks在內，一共9.25億美元的融資。投資方看重的是Clover Health宣稱可以用大數據方式來分析用戶風險，并將這套方法用于保險中，包括通過風險系數來干預用戶的行為，以及通過風險分析來進行產品設計。

       不過，從2015年到目前的數據和各方面運營情況來看，Clover Health的表現并不好，其標榜的大數據應用完全沒有幫助其在MA業(yè)務上進行突破，無論是會員數量的增速，醫(yī)療服務機構網絡的維護還是理賠控制，CloverHealth的表現都離預期非常遠，而且連年虧損。

       作為一家新的小保險公司，Clover Health明顯缺乏和服務方議價的能力。2016年，新澤西州東南部的醫(yī)療機構AtlantiCare表示不再接受Clover Health的保險會員。Clover Health之前和AtlantiCare一直在就服務價格進行談判，但Clover Health拒絕接受AtlantiCare給出的價格。對于大醫(yī)療機構來說，損失Clover Health這樣會員數量很低的小保險公司客戶的影響很小，面對這樣的小公司，醫(yī)療機構不愿意降價，因為本身就換不到太多的量。缺乏議價能力導致Clover Health這樣由資本扶植出來的新保險公司在醫(yī)療網絡上非常被動。

       CloverHealth的會員增速低于預期。Clover Health曾經預期2017年底可以達到65000名保險會員，獲得5億美元保費。而實際情況是，根據最近的數據，2016年底公司有2萬名保險會員，而截止2018年底，只有32425名會員，增速明顯無法達到預期。而且，與Oscar Health所在的交易所個險不同的是，MA業(yè)務是政府醫(yī)保項目，無法通過快速上漲保費來覆蓋虧損，這對保險公司的控費能力要求很高。這背后提示的是，作為一家新型保險公司，雖然可以用低價以及靈活的保障范圍來吸引一部分用戶，但要大范圍擴張，吸引更多用戶購買，靠的仍然是能夠保證優(yōu)質的網絡以及合理的價格，從Clover Health與醫(yī)院的關系以及議價能力來說，是很難做到的。

       最后，最關鍵的一點是，Clover Health的大數據分析并沒有幫助起節(jié)省費用，2016年，公司在Medicare Advantage業(yè)務上的理賠率是109%，虧損接近3500萬美元。2017年虧損收窄至2200萬美元，但2018年再次大規(guī)模擴大至4090萬美元，理賠率是95%。雖然公司聲稱可以通過對用戶理賠數據分析出其風險系數，并根據風險高低進行干預，比如給風險高的會員打電話，督促其去進行復診或必要的體檢等。但這些做法并沒有直接帶來可以量化的效果，而且整體業(yè)務的反復性較大，說明技術對賠付和控費的作用微乎其微。

       CloverHealth本身在管理上也出現了很大問題。2016年5月，CMS對Clover Health罰款10萬美元，原因是Clover Health在銷售中誤導用戶，讓他們相信無論是網絡內還是網絡外醫(yī)療機構的費用都可以報銷，而事實上網絡外的醫(yī)療機構卻不都能報銷。

       Clover Health的運營數據

       數據來源：CNBC，Axios

       3、大數據運用于保險的兩大關鍵：數據源和應用形式

       CloverHealth的案例背后為大數據在保險公司的應用上帶來兩個思考。一是什么樣的數據運用到保險上才會有用。二是大數據需要以什么樣的方式用于保險。

       首先是大數據的來源問題。保險公司很難得到全面的用戶數據，如果僅基于理賠數據來做分析，會面臨幾方面問題。第一是數據不全面。理賠數據中所包含的患者醫(yī)療信息只是醫(yī)療數據的一部分，尤其在診斷信息上，理賠數據只包含簡單的診斷結論，缺乏詳細的診斷方案且理賠數據只包含保險公司與醫(yī)療機構有支付關系的項目，一些項目沒有涵蓋其中。

       第二個問題是數據不連續(xù)性。即使在美國這樣成熟的商業(yè)保險市場，團體用戶兩三年換保險公司也很常見，個人用戶則可能因為價格、保障面等多方面因素，更頻繁地更換保險公司。由于之前理賠數據的缺乏，保險公司無法保證連續(xù)的數據來推斷用戶或者團體的風險。

       最后則是數據滯后。理賠數據有幾個月的滯后，無法反應當下的情況，如果保險公司要基于此做出干預，則無法準確判斷用戶當下的健康狀況和所需的行動。如果只是根據歷史數據進行趨勢分析，則可能在某個節(jié)點上缺乏最接近的幾個月的數據而造成數據不全。

       從以上三個方面來看，用理賠數據來做大數據分析有相當大的缺陷。如果要用理賠數據來分析用戶風險并定位到單個用戶或團體，用戶進行健康干預以及未來醫(yī)療費用預測，則面臨的問題是數據不連續(xù)、不全面以及滯后所導致的無法顯示個體或團體健康問題全貌。如果要以這些數據為基準去推算疾病風險、開支增長趨勢，并用于產品設計，則所用的數據也并不全面，且很可能不能反映當下的趨勢。

       而Clover Health給予市場的第二個思考則是大數據需要以什么樣的方式用于保險。CloverHealth對用戶給出不同的風險系數，進而進行干預，比如致電用戶提醒其檢查。但這種干預模式有兩個難點。一是成本很高。核心原因就是干預的過程是一個個性化過程。比如對一個心臟病患者，在不同階段的干預需求不一樣，而對于不同種類疾病的用戶，干預等于建立一套新的疾病管理流程，所需成本相當高。此外，數據分析可以通過一套系統(tǒng)和模型來進行，而后續(xù)方案的設計則需要人工投入，尤其是專業(yè)投入，成本也相當大，對于一家會員人數本身就不高，且理賠率很高的小型保險公司，要維護這樣的數據分析業(yè)務壓力很大。

       二是干預的效果到底有多少，目前無論是大保險公司還是Clover Health這樣宣稱以大數據見長的新型保險公司，都沒有成熟模式來量化干預的效果。而且從以往的經驗來看，保險公司主導的干預辦法由于缺乏醫(yī)生和醫(yī)療機構的直接參與，在干預上有很多脫節(jié)點，效果并不好。用戶的病情有不同的階段，而不同階段所需要的健康管理者是不一樣的，比如剛出院需要密切跟蹤階段需要主治醫(yī)生的直接介入，而之后可能更需要的是護理者來關注其恢復情況，等病情穩(wěn)定后，則轉給家庭醫(yī)生進一步隨訪。如果沒有這些服務者的參與動力，僅憑保險公司的團隊無法保證干預效果，對于直接控制費用的效果的體現則更加難。

       因此，從上面兩方面的原因來看，保險公司用理賠數據來進行大數據分析和干預的辦法，還沒有能夠直接體現到費用控制的效果上，這一方面是因為保險公司理賠數據本身用于分析有很大缺陷，第二則是干預的過程由于缺乏醫(yī)療服務者直接參與而難以看到效果。

       4、PHM：有服務方參與的更為有效的數據分析

       事實上，有助于體現用戶真正健康風險，并能夠做出有效干預的數據是來自服務方為主的數據，這些數據的來源主要是電子病歷，其中包括了比理賠數據更詳細的診療數據，還有檢查、用藥數據，以及病患的手術史、過敏史、用藥副作用等用戶數據。這些數據整合起來做分析的辦法目前已經在美國形成，稱為Population Health Management。

       PopulationHealth Management（PHM）按照字面意思可以翻譯成人口健康管理，而對于中國市場來說，我們認為翻譯成疾病管理更符合PHM的實質，因為PHM針對的是出院后的病人，這有助于將PHM和中國市場上服務對象不清晰的健康管理區(qū)分開來，這些服務可能針對亞健康或有一定健康風險但沒有緊迫醫(yī)療需求的人群。

       PHM在價值醫(yī)療改變對醫(yī)療機構的支付方式的大環(huán)境下發(fā)展起來。在價值醫(yī)療實施之后，支付方對病人的再入院率嚴格考核，如果病人反復入院，醫(yī)療機構會被罰款。這逼迫醫(yī)療機構開始關注病人出院后的狀態(tài)，更好地管理這些人。由于病人的治療效果會直接關系到醫(yī)院的收入和利潤，醫(yī)院才有動力去分析這些病患的數據，找出風險的病人，并盡可能避免他們再次產生高支出項目，如進入急診室、再一次入院。

       PHM正是在醫(yī)療機構在如上動因的大環(huán)境下發(fā)展起來的，PHM與傳統(tǒng)健康管理最顯著的不同就是——醫(yī)療機構參與其中，成為最有動力方。PHM針對出院人群，這些人的醫(yī)療開支，是控費的重點對象。

       在有醫(yī)療機構參與的基礎上，PHM的數據范圍擴大了，不僅包含理賠數據，還包含了更多詳細的臨床診斷數據。同時，PHM實行干預的方案有了醫(yī)療機構作為參與者和實施者，更貼合治療方案，對病人效果更好。由于醫(yī)療機構所要看到的是再入院率和急診室使用率降低，目標明確，有實際數據結果做主導，因此干預的動力很強。

       目前PHM數據分析的提供方主要是是醫(yī)療信息公司，但也有大型保險公司在努力發(fā)展PHM業(yè)務，其模式非常直接，以其保險網絡內醫(yī)院、診所和家庭醫(yī)生為核心對象，為他們提供PHM業(yè)務，通過幫助醫(yī)療機構精確鎖定高風險人群并及時提供干預，目標是幫助醫(yī)院在各種價值醫(yī)療的指標上達標，最終節(jié)省醫(yī)療費用。這對于醫(yī)療機構和保險公司來說，都是雙贏的。這種模式比保險公司僅憑自己的理賠數據來做分析和干預要有效得多，

       UnitedHealth就已經展開了這樣的PHM業(yè)務，劃歸在子公司Optum Health中。2017年，OptumHealth的總營收為206億美元，同比增長22%，增速明顯超過另外兩塊Optum業(yè)務——開發(fā)醫(yī)院IT信息系統(tǒng)的OptumInsights和PBM業(yè)務Optum Rx，這兩塊業(yè)務的增速分別為10%和5%。其中PHM業(yè)務的快速增長是推動收入增長的主要原因。

       小結：

       從以上分析來看，保險公司本身的理賠數據做大數據分析有相當大的缺陷，且效果也很難體現。真正有意義的醫(yī)療大數據是醫(yī)療服務機構的病歷數據，這些數據有助于體現用戶實時的健康狀況，花費變化，健康風險指數變化，并基于這些更為精準的數據，可以進行未來花費、風險的預測，以及設計并執(zhí)行干預模式。由醫(yī)療機構作為干預的執(zhí)行方會更為有效。

       由此得出的結論是，大數據對于保險公司確實有意義，但必須明確兩點：

       大數據的來源是什么，理賠數據并不是最有效的數據源，更有價值的數據源是病歷數據，其更為連貫，而且全面

       大數據分析所得出的結論需要怎樣運用，在干預的時候必須要醫(yī)療服務方參與才能體現效果，而要醫(yī)療服務方有動力參與其中，必須有政策來引導支付方，從而逼迫服務方產生管理病人費用的動力才行

       在這兩點必須的要求下，可以看到大數據在保險中的運營必須滿足很多條件，而其中數據的來源、干預模式是最核心的，要滿足這兩點需要龐大的用戶基數，以及和醫(yī)療機構的合作關系，以及財力來搭建團隊，并不是小保險公司適合做的。

       同時，大數據業(yè)務是作為傳統(tǒng)保險業(yè)務來更好地控制風險、控制長期開支、以及完善用戶管理的一種手段，是一種傳統(tǒng)業(yè)務的補充，并不能作為一種顛覆傳統(tǒng)保險模式的手段，這正是Clover Health在創(chuàng)業(yè)初衷和預期上與市場顯示所產生的一個嚴重偏差，從而導致了其后續(xù)的一系列困境和挑戰(zhàn)。

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