北京
健康险并不缺少识别风险的工具。
从风险标签、健康分到核保规则，市场对保单风险的判断能力越来越强。但对保险公司而言，真正的困难是：风控的平衡点放在哪里是最好的选择？
这也是健康险风控长期存在的矛盾——把风险挡在门外并不难，难的是在可控的风险状况下，是否能把更多人纳入保障，尤其是对免健告、零免赔及带病体等新型保险产品。
为此，暖哇科技对AI风控产品“天鉴”进行了新一轮升级。这次升级回答了健康险经营中的三个核心问题：不同风控策略的结果是否可预期，疾病风险能否看得更长远，以及模型能力是否可持续进化。
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-Insurance Today-
从“判断哪里有风险”
到“风险可以如何经营”
升级后的“天鉴”进一步提升了疾病发生风险的区分精度，并支持保险公司围绕不同经营目标动态调整风控策略。
在某短期险业务的历史样本回溯中，当策略以扩大承保为目标时，高风险拦截比例降低9%，预计增加约9%的保费，同时保持赔付率基本不变；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。
这两组结果可以让保险公司更直观地看到不同风控策略对应的经营后果：多承接部分业务，会带来多少保费，又增加多少赔付风险；维持相同的拦截规模，能否把高风险业务识别得更精准。
风控不再是一道固定的准入门槛，而成为保险公司调节承保规模与赔付水平的经营杠杆。
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-Insurance Today-
从预测是否出险
到理解疾病如何演进
对于免健告及带病体等类别的保险产品，短期赔付只是开始，很多情况下保司还需要面对长周期的风险。两名诊断结果相似的客户，未来的疾病发展路径可能完全不同。如果风控管理只读取投保时点的风险信息，就容易把“现在患有什么病”等同于“未来会产生多大风险”。
天鉴不只预测客户是否可能出险，还进一步分析疾病可能如何演进，以及这种演进将如何影响未来的医疗费用和赔付风险。
此前，天鉴已经构建覆盖2000余种慢病的长期健康风险模型。本次升级进一步引入多区域人群混合训练，增强模型的适配能力，并提高长周期疾病演进风险的预测精度。相关业务测试显示，升级后的模型高风险识别率较升级前提升约20个百分点。
这意味着，面对高血压、糖尿病等慢病时，保险公司可以进一步识别哪些风险长期稳定、哪些需要在责任和定价方面差异化管理、哪些需要审慎处理。
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-Insurance Today-
不让模型停在上线那一天
风控模型还有一个容易被忽视的问题：上线时表现良好，并不代表能够持续适应业务。
疾病图谱、诊疗技术、医疗费用、客户行为和产品结构都在变化。如果核保模型看不到后续赔付，理赔结果无法反哺承保判断，模型就会逐渐与真实业务脱节。
因此，天鉴此次升级的另一项重点，是进一步打通核保、理赔与调查数据，为支撑这一闭环，天鉴同步上线AI风控运营平台。风控人员可以通过系统将核保阶段的风险判断与后续出险、赔付、拒赔及调查结论进行持续比对，用于不断检验预测偏差、校准模型并发现新的风险信号。
这套闭环改变了传统风控系统的运行方式：模型不再只依赖阶段性的人工更新，而能够持续利用真实业务结果进行验证和校准。
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-Insurance Today-
风控的终点
是让更多风险变得可经营
天鉴此次升级所推动的，是三个层面的变化：
从给出风险分数，走向计算不同策略的经营结果；从判断当前健康状态，走向预测疾病及医疗费用的长期变化；从交付一个模型，走向连接核保、理赔和调查的持续运营闭环。
当风险能够被预测、被定价并被持续验证，保险公司的承保边界就不再只由静态规则决定。风控也不再只是限制风险进入的闸门，而开始成为拓展保障人群、推动产品创新和实现可持续增长的基础设施。
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