在健康险领域，风险识别工具并不匮乏。从风险标签到健康评分，再到核保规则，市场对保单风险的判断能力已显著提升。然而，对于保险公司而言，真正的挑战在于如何找到风控的平衡点——既有效控制风险，又能将更多人群纳入保障范围，尤其是免健告、零免赔及带病体等新型保险产品。
面对这一难题，暖哇科技对其AI风控产品“天鉴”进行了全面升级。此次升级聚焦于解决健康险经营中的三大核心问题：风控策略的可预期性、疾病风险的长期预测能力，以及模型能力的持续进化。升级后的“天鉴”不仅提升了疾病发生风险的区分精度，还支持保险公司根据不同经营目标动态调整风控策略。
以某短期险业务为例，历史样本回溯显示，当策略以扩大承保为目标时，高风险拦截比例降低9%，预计保费增加约9%，同时赔付率保持稳定；而当策略以控制赔付为目标时，在维持原拦截比例的情况下，赔付率可下降近10%，预计减损近千万元。这一结果让保险公司能够更直观地评估不同风控策略对经营的影响，从而在承保规模与赔付水平之间找到更优的平衡点。
对于免健告及带病体等保险产品，短期赔付仅是开始，保险公司还需面对长周期的风险管理。两名诊断结果相似的客户，其未来疾病发展路径可能截然不同。若风控管理仅基于投保时点的风险信息，容易将“当前患病情况”与“未来风险”简单等同。升级后的“天鉴”不仅预测客户是否可能出险，还深入分析疾病演进路径及其对未来医疗费用和赔付风险的影响。
此前，“天鉴”已构建覆盖2000余种慢病的长期健康风险模型。此次升级通过引入多区域人群混合训练，增强了模型的适配能力，并提高了长周期疾病演进风险的预测精度。业务测试显示，升级后的模型高风险识别率较之前提升约20个百分点。这意味着，面对高血压、糖尿病等慢病，保险公司能够更精准地识别风险稳定性，从而在责任和定价方面实施差异化管理。
风控模型的持续适应性是另一个关键问题。上线时表现良好的模型，若无法适应疾病图谱、诊疗技术、医疗费用、客户行为和产品结构的变化，将逐渐与真实业务脱节。为此，“天鉴”此次升级重点打通了核保、理赔与调查数据，并上线了AI风控运营平台。风控人员可通过系统持续比对核保阶段的风险判断与后续出险、赔付、拒赔及调查结论，从而检验预测偏差、校准模型并发现新的风险信号。
这一闭环机制改变了传统风控系统的运行方式。模型不再依赖阶段性人工更新，而是能够持续利用真实业务结果进行验证和校准。通过从计算不同策略的经营结果，到预测疾病及医疗费用的长期变化，再到连接核保、理赔和调查的持续运营闭环，“天鉴”的升级推动了健康险风控的全面进化。当风险能够被预测、定价并持续验证，保险公司的承保边界将不再受静态规则限制，风控也将成为拓展保障人群、推动产品创新和实现可持续增长的重要基础设施。
