未來的商業醫保，到底什么樣？

世界四大會計事務所之一的安永會計師事務所近期發布了一篇研究報告，對美國市場的商業醫保作了預測性分析，這份報告絕不是科幻版的未來遐想，而是基于互聯網時代，各行業均面臨強勁沖擊的現實，論斷醫療商業保險也“插翅難逃”。安永為此作了一份針對性的分析指南，其中不乏懇切務實的建議，相信有一定的參考價值。

報告指出，未來美國有四類醫保新模式：私人醫療保險、非私人醫療保險、團體醫療保險和自營業主的醫療保險。首先，美國醫療行業處于井噴的爆發期，得益于兩點，一是政府對醫療費用的嚴格控制，二是互聯網醫療的極速發展。

醫療保險商作為醫療費用的買單人，看似控制著醫療行業發展韁繩，但實際和醫療行業其他角色一樣，面臨被顛覆的危險。因為其本質是周旋于病人、藥械和醫療機構三方之間的中介，中介的身份在互聯網時代尤為顯得尷尬多余，加之它們能提供的服務又大同小異，所以很容易被取代，甚至被踢出游戲圈。

雖然受熱捧的大數據分析，在一定程度上驅動保險業務增長，但就現階段來看，保險運營商很少真正經營他們此前積累多年的數據，即大數據依然處于閑置狀態。

隨著電子業務和社交媒體的流行，病人用戶的期望值被不斷拉高，他們已經苛刻要求醫療機構盡可能實現服務、價格的透明化，同樣，這種需求會很快波及保險商。面對此景，那些創業公司或非傳統企業往往更能快速應對，表現積極。

比如，紐約的Oscar創業公司就是新型的保險服務商，其經營特色有：獎勵用戶健康行為習慣，和用戶進行簡單清晰的交流，允許免費電話咨詢醫生，同時增加業務透明度。

另一家創業公司SinmplyInsured是專為小型企業設計醫保方案的，它打破醫療保險的舊有格局，提供團購醫保價，讓企業雇主能清楚預估真正的花費成本。

雖然眼下這些還是個例，但未來會不斷涌現更多案例。企業的機會就在于趕快將剛冒頭的新興業務模式，整合到現有的、成熟的業務體系中。如何將自己塑造為具有差異化基因的醫療保險公司，才是當務之急。

報告認為，未來的醫療商業保險，一定是從過去短期的一錘子買賣，變為長期合作的紐帶關系。商業醫保者通過核心數據、技術驅動，實現由定價風險到控制、降低風險，呈指數性增長的用戶數據信息，將讓商業醫保商對每一個用戶有更深刻的全面了解。

被重新定義的六大醫療行業趨勢

1.慢性病管理危機

慢性疾病雖不如傳染病那般可怕，但仍處于風口浪尖的境地，如心臟病、2型糖尿病，都是耗費巨額醫療費用的慢性病，占美國全部醫療花費的75%，同時，人口老齡化等趨勢在發達工業化國家和中國，正日益明顯。

由于慢性病具有影響因素復雜、伴隨病人終身等特點，現狀是很少有人為病人的長期健康管理費心，主要原因還是缺乏激勵機制，保險公司很少有耐性關注長期管理效果。雖然醫療改革由注重過程的按勞付費向按結果付費轉變，但轉變過程緩慢，且在小范圍內實行。所以，雖然從長遠角度來說，關注慢性病管理有極大收益，如降低醫療成本等，但由于商保公司的短視行為，只注重眼前利益，使得慢性病管理像隱形的定期炸彈一般，終有爆發的一刻。

引發的思考：創業團隊如何在第一時間提供真正的好產品，巧用獎勵機制，改變用戶行為，形成長期健康管理。

2.側重結果和價值的激勵措施

隨著慢性疾病負擔加重，醫療健康費用激增，應該通過多重經濟刺激與有效的激勵機制，實行面向結果的付費，懲罰過度醫療、只重過程的醫療服務商，或通過藥物研發或新穎治療方法，改善醫療健康行業。

引發的思考：能否設計出一款產品，不僅將按醫療結果付費作為實驗，而且作為整個醫療健康保險的改革基石？

3.社交平臺

手機APP、智能傳感器等互聯網醫療技術都不斷在模糊手機和醫療設備間的界限，讓醫生和患者能實時分享信息，實現互動連接。這些革命性的技術看上去很誘人，能大幅降低成本，但保險商和上述技術的聯合并不緊密，主要原因還是手段尚未納入醫保報銷體系，因此醫生和患者之間也沒有形成習慣。

引發的思考：能否采用互聯網技術影響更多患者行為，形成習慣？

4.大數據改革

盡管大數據概念火熱，但很多數據還是孤立的，存在很多限制，如隱私安全等。而且由于數據碎片化，無法形成對病人完整概貌的認識。眾多醫療服務商、醫療機構、藥商等都沒能將數據整合起來，因此對于醫保商來說，信息是不完整或不對稱的，而且政策可能限制保險公司利用個人基因組測序數據了解患者，這無疑加劇信息的不對稱。

引發的思考：讓大數據成為保險核心要素，提供患者全貌的數據分析，以此為依據，就能更準確地控制疾病風險。

5.客戶被提供更多透明信息和更自由的選擇，很多企業都越來越以客戶為中心，想法取悅用戶。

很多保險公司也是代理保險的公司，是夾在保險提供商和受保人之間的中介，這些公司他們會盡可能隱藏信息，不讓顧客知道價格內幕。

引發的思考：能否開發出真正以客戶為中心的產品，利用深層數據體察患者，利用互聯網技術，引導干預客戶行為？

6.對于保險行業來說，由于核心投資業務收益下降，因此節約保費就成緊要的事務了。

引發的思考：醫療健康保險業務能否發現新的營利渠道，以補充原有保險業務？一、非私人醫療保險

是主流的核心模式，從傳統一年期的合同，尋求建立長期合作，通常價值主張是，一旦選擇該種保險，就成為其終身客戶，能及時獲得最新的APP、技術、設備等，獲得健康管理。所以成為長期客戶，可以節省更多資金花費。

但它也是利弊共存，比如好處是退稅支票的利益誘惑，弊端是被迫長期多年綁定，提前終止合同，會受處罰。模式特點是保險費用增加緩慢，對用戶是好事情。

為了實現上述目標，商保公司應該打通資源，備齊下列要素：

1.傳統的保險公司業務模塊

2.廣泛地與醫療服務提供商建立合作

比如，和連鎖醫院合作，此時保險公司更多承擔疾病預防工作。及時干預病人日常行為習慣。關鍵是提前預測到處于疾病風險的病人。

3.組建病人機構

能代表或反映病人心聲的組織是不可或缺的，便于在其他用戶中建立信任，獲得口碑傳播效應，拉動或影響潛在用戶成為會員。

4.大數據整合

和其他機構合作，將數據信息歸并整合，這需要深厚的技術支撐。

5.技術供應商

提供物理設備，包括數據存儲和云存儲。

6.政府背書

與一家或多家政府機構合作，積極效應不可小覷。

其他資源還有硬件設備和APP生產商或服務提供商。它們能跟蹤監測用戶行為、干預行為。

健身房或連鎖超市也是合作對象，因為需要對客戶健康行為進行實際的刺激或獎勵。如，獎勵客戶一張打折的健身卡，或健康的綠色食品等，綜合干預的結果就是從長期來看，對患者的健康終將產生積極影響，能降低醫療成本。

所以這對保險公司的要求很高，需要建立病人的實時動態的信息數據庫，這個數據庫可以說目前還不存在，因為涵蓋的信息實在太廣了，如健康狀況、行為數據、醫療測試結果、基因測序信息、服藥記錄等，而不是階段性的數據記錄。有了數據，也將吸引更多聯盟企業加入。所以數據的商業價值不言而喻。

在新形態的保險業務中，客戶也將填寫授權同意書，明確表明同意將自己的信息與其他合作商戶分享，或以匿名形式和非會員企業分享。當然，數據的意義也會告知客戶，如提高醫療服務，加速新一代救命藥物研發等。

除了數據商業化，還有其他途徑比傳統商保更誘人：人口健康水平整體提升；控制疾病；有效干預使得日常行為永久性改變；實時醫療服務，預測分析服務等。

同樣的，保險公司也有機會打造品牌影響力，只要保險公司有能力做到以下幾點：

投資醫療行業難題，突破困境；目光長遠，追求長期利益；講求創新和合作；有能力應對品牌風險，如隱私泄露、利用客戶數據獲利的負面新聞；不從低疾病風險的客戶群體中獲得高額保險利潤。

如果用戶身體狀況很好，再強行勸說用戶買保險，這是美國平價法案ACA禁止的。且ACA規定，保險公司必須向用戶返還至少80%保費。也即保險公司只能賺取20%利潤，所以當健康管理有效實施后，客戶身體健康水平提高，商業醫療保險提供者將面臨著收益縮減的事實，反而將市場拱手相讓給對手了。

二、美國私人醫療保險

受限于ACA法案，這種保險公司銷售對象偏老年人。但事實是，保險公司的新興業務更吸引年輕人加入，因為有穿戴設備和APP，所以業務最后也可能傾向于年輕群體。

三、團體醫療保險

這種模式下，保險公司沒有明確針對年輕人口結構，主要服務于雇主。可能科技公司員工更傾向年輕化，而企業更看重員工的健康管理，進行行為干預以預防疾病。大數據分析服務也可適當部署。

四、自營業主的醫療保險

和模式三相似，醫保商從以前的量化業務、定價疾病風險，擴展到降低風險。仍然需要配備技術公司、增加大數據業務，讓保險公司深刻理解用戶健康狀況。

如何邁出第一步？

由于傳統企業已經受到不小沖擊，外部環境已經倒逼企業內部變革，所以企業高層要持續思考這個問題，如何盡快起步？哈佛教授曾定義這類“破壞性”創新：對于企業而言，往往是痛苦蛻變的過程，因為明知道剛開始并不會盈利，而且現階段用戶往往不買賬，主要因為眼下的服務可能并非急迫剛需，企業也難有遠見預見未來的巨大價值。

這就是顛覆性創新，所以必然要有個過程。先行者總是收獲最大，后人發現可能將呈現指數性增長的時候，才爭先恐后進入市場，已經為時太晚，最終錯失良機或以失敗告終。所以領導層面對顛覆性創新，再拿舊標準衡量新變革的價值，是不恰當的，畢竟顛覆創新是前所未有的，非常態的變化。

那到底怎么做？有如下建議：

1.采用正確的衡量標尺

思考競爭對手會怎樣做，再調整自己的戰略。從考慮眼前利益，到真正關注用戶需求，著手長遠利益。

2.先行試點、小規模試運行

比如，先小規模投資，試水市場。重要的是能感知風險。如果成功，再大規模擴張復制。

3.建立學習地圖

直接全盤否定以往的業務模式是有風險的，因為顛覆性創新總是不可預知的，缺乏先前對照。所以將可行的創新方案先列舉下來，再寫上有疑問的地方，在隨后的市場驗證環節，逐步解決其中的疑惑，在實踐中學習。