蓝鲸财经 23小时前
健康管理“知易行难”僵局松动:“保险+健康”进入AI融合快进期,生态升维加速兑现
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(图片来源:视觉中国)

蓝鲸新闻 6 月 16 日讯(记者 石雨)健康管理在保险业喊了多年,却始终 " 知易行难 " ——同质化严重、用户获得感低、闭环难形成。

如今,AI 技术的快速迭代正让局面开始松动。从 AI 健康管家到运动数据联动保险激励,从千人千面的健康方案到可规模化的运营体系,保险机构正试图借 AI 撬动一场从被动理赔到主动干预的模式变革。

蓝鲸新闻记者注意到," 保险 +AI+ 健康 " 的融合落地动作正在业内密集发生,互动式 AI 健康险、健康险智能体、AI 健身数据链接等新产品和路径落地,加速打开这一模式的新想象空间。

健康管理 " 知易行难 ",AI 或打破僵局?

" 以前做健康管理以概念为主,用户真正的获得感并不高 ",一位保险机构相关负责人向记者坦言," 健康管理服务对于健康险业务是重要的布局方向,逻辑链早已被验证,但现实是,服务同质化严重,执行落地也存在困难,真正能形成闭环的落地案例还不多。"

这也大幅削弱了险企通过健康管理服务实现赔付控费的预期效果。

如何制定更为个性化的健康管理方案,如何推动健康服务的有效应用、形成闭环,是保险机构健康险业务布局的重点突破方向。

复旦大学保险应用创新研究院副院长贾英男分析提出,健康管理服务当前涉及如健康认知转化低效、健康管理依从性难维持等堵点,究其本质,在于既缺乏持续的动力机制,也缺乏符合场景化的干预策略。在他看来,AI 技术驱动的健康管理范式重构或成为破局之道。

暖哇科技相关负责人亦向记者分析指出,"AI 技术的发展,让保险行业第一次具备了大规模、低成本、个性化运营健康服务的能力,健康管理最大的挑战并不是缺少服务,而是缺少连接能力——客户需求千差万别,服务供给高度分散,过去这种连接高度依赖人工,难以实现精准匹配和持续运营,更难规模化复制。"

AI 的价值恰恰在于重构这种连接能力,该负责人强调,通过智能匹配、自动运营和持续陪伴,突破单体人力边界,将原本高度人力密集的服务转变为可复制、可规模化的服务体系,并显著降低运营成本。这也让 " 保险 + 健康管理 " 第一次真正具备了大规模落地的可能性。

事实上,近年来 "AI" 正成为越来越多保险公司推动深度融合的关键切口,如部分保险公司推出健康管理平台,在平台中部署 AI 辅助系统;专属 AI 顾问、AI 健康助手等,在患教问答、康复管理等方面成为重要辅助。

近期,伴随着 AI 技术加速成熟," 保险 +AI+ 健康 " 协同模式更为深入和场景化,创新性应用也在落地。比如 6 月,太平洋健康险与蚂蚁阿福推出 AI 互动式健康险 " 蓝医保 · 免健告长期医疗险(有福版)",提供 "AI 健康管家 + 真人健康师 " 结合的系统性健康管理服务,用户可在蚂蚁阿福 App 获得秒级健康咨询、报告解读等;同步在蚂蚁阿福 App 上线的健康险智能体 " 蓝小保 ",通过 AI 任务引擎与健康行为激励机制,向用户提供个性化的主动健康管理方案。

几乎同期,平安健康险与乐刻运动达成战略合作,提出将共创 " 运动健康权益联名会员卡 " 等产品形态,用户的乐刻线下门店及 AI 线上运动数据将同步至健康激励平台,达标后获得运动奖励。

" 当前,‘健康中国’与‘促进健康消费’等政策为健康消费指明了方向,创造了巨大的市场需求与政策红利,而 AI 技术的快速迭代恰好提供了技术支撑,打破了以往效率与精度的瓶颈,三者融合正迎来最佳窗口期——政策引导健康管理需求爆发,AI 能低成本、规模化地实现用户健康数据追踪与风险预判,保险则作为支付与服务整合方,有望从被动理赔转向主动健康干预,从而形成‘科技赋能服务、服务反哺保险’的闭环 ",北京排排网保险代理有限公司总经理杨帆总结道。

从 " 连接客户 " 到 " 经营健康 ":保险业 AI 转型的竞争升维

记者与业内沟通时发现,一个保险业的共识正在形成:AI 的应用重心绝非浅层的健康服务嫁接,真正的布局逻辑,是借力 AI 完成从 " 事后赔付 " 到 " 全程健康管理 " 的价值链重塑。

" 目前行业在‘保险 +AI+ 健康’模式下的布局呈现三个特点 ",杨帆总结道,一是从单点工具向全流程闭环演进,覆盖投保、核保、健康管理、理赔各环节;二是 AI 应用从辅助客服向动态风控与个性化推荐深化;三是健康管理服务逐步标准化,例如慢病管理和体检干预。

在此模式下,保险机构的核心价值在于:通过 AI 整合医疗与健康数据,设计差异化产品,并将服务嵌入客户真实生活场景,提供千人千面的健康方案;同时以保险支付机制撬动用户长期参与健康管理,从而降低整体赔付风险,实现从被动理赔到主动干预的转型。

暖哇科技方面以客户为例分析指出," 对于购买百万医疗险的年轻客户,过去保险公司往往只在出险理赔时才会与之产生连接。而在‘保险 +AI+ 健康管理’模式下,AI 可以结合客户的健康状况,主动匹配健康咨询、复诊提醒、慢病管理等服务,帮助客户进行健康管理。对于客户而言,获得的是持续的健康陪伴;对于保险公司而言,则能够提升客户体验,并以健康为支点提升客户黏性和续保率,实现健康价值与经营价值的双赢。"

这一趋势也在影响着保险市场的竞争生态," 行业从单一保险产品竞争走向‘保险 + 服务 + 生态’的综合能力竞争,健康管理正成为保险产品创新和客户经营的重要抓手 ",业内人士如此表述道。

此外,值得一提的是,尽管业内认为当前 " 保险 +AI+ 健康 " 协同模式恰逢其时,也在日渐成熟,但仍存在一定的桎梏。

杨帆分析,比如数据孤岛导致医疗、保险、行为数据难以贯通,AI 权责边界不清引发合规风险以及服务落地存在区域差异与产能瓶颈等。

" 因此需要建立跨行业的数据治理与共享机制,同时明确 AI 应用的问责规则,并通过保险产品设计,如保费动态调整、权益激励等,强化用户行为依从,最终实现技术、服务与支付的无缝衔接 ",他建议道。

在数据之外,暖哇科技相关负责人从行业角度提出,核心痛点在行业仍处于从 " 赔付型保险 " 向 " 健康经营型保险 " 转型的过程中。" 过去,保险公司更多是在客户出险之后提供理赔和服务,而健康管理需要保险公司前移到客户的日常生活场景中,持续理解客户需求、连接医疗资源、参与健康行为干预。这意味着保险公司需要打通保险、医疗、康养等多个生态主体,而这些主体的数据标准、服务体系和利益机制并不统一,仅靠技术连接远远不够。"

由此,暖哇科技相关负责人建议,保险、AI、健康服务三者融合的关键,在于建立以客户健康结果为导向的生态协同机制,让 AI 成为连接保险、医疗和健康服务资源的智能中枢,实现从 " 风险发生后的赔付 ",走向 " 风险发生前的预防、干预和健康经营 "。这不仅是技术问题,更是生态共建问题。" 未来保险公司需要的不只是单点 AI 工具,而是能够同时连接保险、医疗与健康服务生态的专业能力。"

* 特别声明:文章内容仅供参考,不构成投资建议。投资者据此操作风险自担。

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