律商风险2024双重视角下的保险业死亡率风险管理白皮书医疗与非医疗数据并用构建全面风险管理体系英文版19页_9mb

LexisNexis® Risk Solutions 2024保险死亡率风险管理研究报告指出，整合医疗与非医疗数据能显著提升风险评估的准确性并挖掘潜在承保机会。报告基于5000万去标识化个体数据，结合17亿条医疗索赔记录，揭示了传统独立分析医疗与非医疗数据的局限性。通过同步分析诊断信息、公共记录、驾驶记录和信用数据，保险公司可更精准细分风险群体，减少死亡率偏差，优化加速承保流程。

研究显示，高风险群体中存在部分个体风险低于平均值，例如：

• 10%的糖尿病患者SMR（标准化死亡率比）为157%，但结合非医疗数据后，其中10%可能适合加速承保
• 60%的哮喘患者SMR为114%，但结合非医疗数据后，60%可加速承保，20%需人工审核
• 50%的睡眠呼吸暂停患者SMR为124%，其中50%可加速承保，20%需人工审核
• 中高医疗风险群体（SMR128%）中，40%经非医疗数据补充后可加速承保

模型验证表明，医疗数据与非医疗数据的结合能更全面预测死亡率风险。例如，同时存在酗酒诊断和三年内 DUI 记录的申请人死亡率风险是平均水平的5.5倍，而单独分析任一数据源均无法揭示该关联。此外，非医疗数据对年龄低于60的群体更具预测价值，因其医疗历史较不完整，而非医疗数据可作为未来健康风险的早期指标。

报告强调，传统承保流程常将特定疾病申请人自动导向人工审核，导致资源浪费与客户体验受损。通过LexisNexis Risk Classifier评分（基于非医疗数据），可将人口按风险等级细分，发现医疗数据本身无法充分区分的中低风险群体。例如，单纯医疗数据划分的中低风险群体（SMR54%-82%）中，40%经非医疗数据补充后被归为低风险，适合加速承保。

核心结论：整合医疗与非医疗数据可实现风险分层优化，减少人工审核需求，提升决策效率。保险公司应重新评估现有数据使用方式，利用电子健康记录与非医疗数据的协同效应，挖掘加速承保的潜在机会，同时确保风险控制。该方法不仅改善客户体验，还可增强承保流程的差异化竞争力。

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