权威发布｜健康医疗大数据如何重构商业保险？中再寿险×中央财经大学深度报告全解

健康医疗大数据已成为数字健康与多层次医疗保障体系建设的核心生产要素，更是商业保险实现精准核保、科学定价、产品创新、风险减量的关键支撑。

2026年4月，中再寿险联合中央财经大学发布《健康医疗大数据赋能商业保险应用研究报告（精编版）》，系统梳理国内外实践、搭建合规框架、落地核保创新、提炼可复制模式，直面数据孤岛、合规模糊、质量参差等行业痛点，给出“政策 - 技术 - 业务 - 生态” 一体化落地方案，为保险行业在强监管环境下安全高效运用医疗数据提供权威指引。

报告简要总结

本报告立足健康医疗大数据赋能商业保险的核心场景，以合规、安全、高效、可落地为原则，对比国际三大数据治理模式与监管经验，梳理国内“国家顶层设计 + 地方落地” 政策体系，聚焦山东等标杆实践，构建数据全生命周期合规框架与隐私保护计算技术方案，明确大数据在商保核保全流程的价值链定位，提出健康评分体系、承保前后应用、风险分层经营等实操路径，并从疾病模型、数据融合、技术落地、算法伦理、监管沙盒、数据市场化、人才建设七大方向展望未来。报告兼具理论高度与实践价值，是商业保险数字化、精细化转型的重要参考。

一、报告研究核心：目标与意义

1. 四大研究目标

本报告围绕行业痛点，设定清晰可落地的研究方向：

•对标国际成熟框架，明确数据治理与业务应用标准模式，为国内提供参考

•全面梳理国内政策、资源、应用现状，定位跨机构数据协同关键堵点

•搭建政策- 技术 - 组织三位一体合规体系，覆盖数据全生命周期管理

•构建数据驱动核保体系与产品创新路径，破解保险风控与服务难题

2. 四大行业痛点与研究价值

当前健康医疗大数据在商保应用中存在突出瓶颈：

•数据孤岛：医保、卫健、医院、保险公司数据壁垒森严，难以流通

•数据质量参差：病历结构化不足、编码不统一，影响风险评估准确性

•合规边界模糊：跨机构数据共享的授权、责任、用途争议较大

•实践经验不足：多数机构处于试点，无规模化、可复制模式

本报告通过国际经验借鉴、国内实践总结、合规方案设计、业务路径落地，为行业破解痛点、释放数据价值提供系统性解决方案，兼具政策、业务与社会三重价值。

二、国内外应用现状：模式、监管与实践

1. 国际三大数据开放模式

全球形成三种平衡隐私保护与数据利用的成熟路径：

•集中式开放模式：以政府为核心搭建统一平台，分级授权访问，代表英国NHS、北欧国家

•分布式开放模式：以个人授权为核心，标准化接口实现数据可携，代表美国Blue Button

•混合型模式：以国家指定独立机构为枢纽，负责审批、监管与合规使用，代表芬兰Findata

2. 国际监管三大 “黄金标准”

•欧盟GDPR：将健康数据列为特殊类别个人数据，遵循最小必要、可追溯原则，最高罚款达全球营收4%

•美国HIPAA：明确隐私、安全、违规通知三大规则，保护个人健康信息（PHI）

•北欧许可制：以Findata 为代表，统一审批流程，降低数据利用成本，兼顾隐私与效率

3. 国际保险创新典型案例

•CVS+Aetna：药店+ 保险 + 健康管理融合，用处方数据实现风险预测与费用管控

•Discovery Vitality：可穿戴设备+ 行为激励 + 保险定价，全球标杆健康激励模式

•智能理赔：医疗数据自动核验，减少欺诈、降低人工审核成本

4. 国内政策四层防护体系

我国已形成完整的健康医疗大数据政策框架：

•战略引领类：健康中国2030、“十四五” 全民健康信息化规划，定位数据为国家战略资源

•应用促进类：“互联网 + 医疗健康” 政策，支持商保利用大数据优化核保理赔

•安全规范类：健康医疗数据安全指南，实施数据分级分类保护

•法律监管类：网络安全法、数据安全法、个人信息保护法，筑牢合规底线

5. 国内地方标杆：山东模式全国领先

山东作为国家医保大数据试点省份，打造可复制样板：

•建成省级一体化数据平台，共享数据超212 亿条，跨部门调用达270 亿次

•依托鲁康链、医保链实现“原始数据不出域、数据可用不可见”

•惠民保投保超5000 万人，长护险实现全覆盖，16 市均实现免申直赔

•一站式结算、异地直赔等服务大幅提升群众体验与行业效率

三、合规路径：法律基石+ 技术方案，双重保障

1. 国内三大法律基石

健康医疗数据属于敏感个人信息+ 重要数据，必须严守法律要求：

•网络安全法：确立基础安全保护义务，保障系统安全与数据完整

•数据安全法：建立分类分级治理框架，规范数据全生命周期管理

•个人信息保护法：医疗健康信息需单独同意，保障个人查询、更正、删除等权利

2. 隐私保护计算五大核心技术

核心逻辑为数据不动价值动、可用不可见，是商保数据应用的必选技术：

1.安全多方计算：多方协同计算，不泄露原始数据

2.联邦学习：数据不出本地，实现跨域模型训练

3.可信执行环境：硬件级安全隔离，兼顾安全与效率

4.密态计算：密文直接运算，全程保护数据安全

5.区块链授权：授权记录可追溯、不可篡改，明确权责

四、核心落地：大数据赋能商保核保全流程

核保是商业保险风险管控核心环节，大数据实现全流程重构升级。

1. 核保价值链三大重构

•输入端：从健康告知、体检报告，升级为医保结算、电子病历、处方、可穿戴数据多维核验

•处理端：从人工经验判断，升级为AI 模型、风险量化、自动核保，提升效率与一致性

•输出端：从一刀切承保，升级为风险分层、差异定价、个性化承保，精准匹配风险与保费

2. 健康评分体系构建思路

健康评分是数据核保的核心工具，构建遵循五大步骤：

1.明确评分目标与核保应用场景

2.筛选医疗、行为、费用等核心数据指标

3.确定指标权重与标准化评分规则

4.选择机器学习模型开展训练与验证

5.建立动态迭代、持续优化机制

最终实现用数据量化风险、用评分指导核保、决策公平可解释。

3. 承保前后全场景应用

（1）承保前：风险初筛 + 信息核验

•解决信息不对称、隐瞒病史、虚假告知行业顽疾

•医保数据一键核验既往病史、就诊、用药记录

•核保准确率提升20%，逆选择风险下降 15% 以上

（2）承保后：动态风控 + 健康管理

•打破承保后风险盲区，实时监测健康状况变化

•主动开展慢病管理、健康干预，实现风险减量

•从“被动赔付” 转向 “主动风控”，形成业务闭环

4. 山东三大落地实践案例

（1）医保数据赋能惠民保

•不限年龄、既往症，无需体检，普惠性突出

•医保个人账户可投保，支持一站式结算

•四年累计赔付39.01 亿元，赔付率超 90%

•数据精准测算支撑产品动态优化

（2）医保数据赋能长护险

•2025 年实现居民长护险全覆盖，参保人数超 6000 万

•居家护理占比85.96%，基金结余突破 100 亿元

•大数据支撑失能评估、费用测算、智能监管

（3）烟台惠民保：全国率先异地免申直赔

•政府指导、商保承办、医保数据赋能

•本地一站式+ 异地免申直赔，群众零跑腿

•动态调整保障责任，提升赔付率与覆盖面

五、报告总结与未来七大发展方向

1. 报告五大核心结论

1.国际经验证明：法律清晰、授权明确、标准统一、监管透明是数据流通关键

2.国内已形成政策框架与地方样板，但数据孤岛、标准不一、合规模糊仍待破解

3.隐私保护计算是安全合规的核心技术路径，实现数据可用不可见

4.大数据贯穿核保全流程，推动经验驱动→数据驱动、静态决策→动态管理转型

5.行业发展需坚持制度为基、技术为翼、业务为用、生态协同的综合路径

2. 未来七大发展方向

（1）疾病专属风险模型与精准产品创新

•构建肿瘤、心脑血管、糖尿病、认知障碍专项风险预测模型

•开发癌症险、慢病管理险、并发症险等精准保障产品

（2）跨域数据融合与标准统一

•打通医疗、可穿戴、体检、社会经济、环境地理数据

•统一数据编码、接口、质量标准，提升跨机构互操作性

（3）隐私计算场景化落地与效能优化

•大规模实证联邦学习、多方安全计算、可信执行环境

•建立行业基准测试平台，指导机构技术选型

（4）算法伦理与公平性保障机制

•防范算法歧视，保障核保决策可解释、可监督

•建立人工复核兜底机制，完善算法伦理审查

（5）监管沙盒扩大创新试点

•试点动态定价、医保数据核保、长护险风险预测等新模式

•加速试点成果转化为行业标准与政策规范

（6）数据要素市场化与生态构建

•完善数据估值、交易、收益分配机制

•打造政府监管+ 第三方运营 + 多方参与的可信生态

（7）复合型人才与产学研协同

•培养医疗+ 数据 + 精算 + 合规交叉型人才

•共建实验室、联合攻关，推动科研成果产业转化

结语

健康医疗大数据赋能商业保险，是行业数字化转型的必然趋势，更是多层次医疗保障体系建设的重要支撑。这份报告以权威研究、详实案例、清晰路径，为保险机构、监管部门、医疗主体提供了可落地、可复制、可推广的行动指南。

未来，随着合规体系完善、技术成熟应用、生态协同深化，健康医疗大数据将持续释放价值，推动商业保险走向精准核保、科学定价、智能理赔、主动健康管理的高质量发展新阶段，为人民健康保障提供更强有力的支撑。

本文基于中再寿险× 中央财经大学《健康医疗大数据赋能商业保险应用研究报告（精编版）》整理，版权归原单位所有。

以下是部分报告内容截图，

完整版下载请点击文末“阅读原文”

整理于“保险老白干”（知识星球）

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