當AI越來越懂風險：健康險的“風險共擔”是否會被掏空？

商業(yè)健康險供給正持續(xù)擴容。從保障期限看，既有一年期產(chǎn)品，也有保證續(xù)保多年的長期產(chǎn)品；從保障額度與服務(wù)層次看，則涵蓋百萬醫(yī)療險、中高端醫(yī)療險等多種類型；此外各地還相繼推出了城市定制型商業(yè)醫(yī)療險。與此同時，AI（人工智能）開始進入核保、定價、理賠和健康管理環(huán)節(jié)。

保險，是投保人通過支付確定的保費，把未來可能發(fā)生、個人難以承受的損失轉(zhuǎn)移給保險人。保險的本質(zhì)是一種風險轉(zhuǎn)移機制，其核心功能包括經(jīng)濟補償、資金融通和社會管理。

風險共擔，則是保險人把大量同類但不同時發(fā)生的風險匯入風險池，讓多數(shù)人的保費補償少數(shù)人的損失。它不是不區(qū)分風險，而是在風險分類之后，仍保留群體之間和時間維度上的分攤。

過去，受數(shù)據(jù)和技術(shù)所限，保險公司只能進行相對粗略的風險分組。AI的出現(xiàn)提升了識別與定價的精度，使個體風險敞口日趨透明。這既是保險經(jīng)營的正常演進，也有助于緩解逆向選擇問題。

但真正值得追問的是：當風險劃分日益精準，保險究竟是該承擔更多的不確定性，還是讓個人、家庭和基本醫(yī)保來承擔越來越多的高風險，從而背離了保險風險共擔的初心？

一、當AI看清風險，誰被擋在風險池之外

過去，健康險核保主要依靠投保人填寫健康問卷，再由人工審核體檢報告和既往病歷。如今，AI正在把這一過程變成自動化的風險識別：疾病史、體檢指標、就診記錄和理賠數(shù)據(jù)被轉(zhuǎn)化為風險標簽，系統(tǒng)可以迅速給出標準承保、加費、責任除外、延期或拒保等結(jié)果。

在2026陸家嘴論壇“提高普惠金融的有效性與精準度”全體大會上，友邦保險控股有限公司首席執(zhí)行官兼總裁李源祥表示，數(shù)字化以及人工智能可以讓保險業(yè)實現(xiàn)動態(tài)定價、動態(tài)承銷承保。

中國平安2025年年報顯示，當年94%的壽險保單實現(xiàn)秒級核保；AI坐席服務(wù)約17.02億次，占客服總量的80%；“AI+人工”體系推動保單復(fù)效數(shù)量提升30%。對保險公司而言，這意味著更低的審核成本和更高的風險識別效率；對健康狀況良好的消費者而言，則意味著投保更快、流程更簡單。

精細識別本身無可非議，核保的本質(zhì)本就是依據(jù)風險決定是否承保及具體條件。然而，AI也可能將過去需綜合判斷的輕微異常，迅速固化為硬性的風險等級。如此一來，高血壓、糖尿病、結(jié)節(jié)等群體，便可能面臨加費、除外、降額甚至拒保的處境。

這也是第一層悖論：AI讓保險公司更能看清個人，卻可能讓行業(yè)更難形成足夠?qū)挼娘L險池。針對拒保、加費及責任除外等決定，保險公司仍應(yīng)闡明理由，保留人工復(fù)核通道，并提供分層產(chǎn)品方案或轉(zhuǎn)保選項。否則，智能核保終將淪為“只歡迎健康人”這一偏好的高效助推器。

問題已不止于“算法準不準”，更在于被識別出的風險究竟由誰來承擔。倘若各家公司均依托相似的數(shù)據(jù)模型爭搶低風險客戶，而將高風險群體留給社會。保險公司不過完成了風險篩選，并未真正實現(xiàn)風險分擔。

二、AI精準定價的悖論：看清風險之后，誰來共擔

保險需要區(qū)分風險。不同年齡、疾病史和職業(yè)等因素都會影響投保費用。如果完全不考慮風險差異，保費一視同仁，低風險人群可能因價格過高而退出，高風險人群則集中進入，最終導(dǎo)致產(chǎn)品難以持續(xù)。

保險建立在大數(shù)法則之上：大量面對不確定風險的人共同繳費，少數(shù)實際遭遇風險的人獲得賠償。但AI可以把人群劃分得越來越細。假如每個人都完全按照自身患病概率和預(yù)期醫(yī)療支出付費，高風險者需要繳納接近未來醫(yī)療費用的保費，低風險者只支付極低價格，保險就會逐漸退化為醫(yī)療費用“預(yù)付”。

這正是AI精準定價的悖論：風險看得越清楚，跨人群分攤風險的空間可能越小。

AI可以讓保險公司實現(xiàn)更精準的動態(tài)定價，動態(tài)定價大致有兩個層次：一是投保時根據(jù)個人健康情況進行風險分級，形成標準承保、加費、除外、限額等不同條件；二是保險公司依據(jù)整個產(chǎn)品風險池的賠付率、醫(yī)療通脹和疾病發(fā)生率變化，對產(chǎn)品整體費率進行調(diào)整。

動態(tài)定價不應(yīng)被理解為消費者一患病就被單獨漲價。監(jiān)管部門2020年引入長期醫(yī)療險費率調(diào)整機制，允許保險公司依據(jù)實際經(jīng)營情況調(diào)整費率，但首次調(diào)整不得早于產(chǎn)品上市滿三年，兩次調(diào)整間隔不得短于一年。其基本邏輯是校準一個產(chǎn)品風險池的整體價格，而不是針對某個患病者重新定價。

AI的正面價值，是把過去簡單的“承保或拒保”，細化為加費、限額和專屬產(chǎn)品，為部分慢病及非標準體人群提供進入風險池的機會。2026年，太平洋健康險與螞蟻健康、中再壽險推出“藍醫(yī)保·免健告長期醫(yī)療險（有福版）”，將一般既往癥納入保障，并利用AI智能體提供報告解讀、健康咨詢和風險管理服務(wù)。

這代表AI的另一種用途：不只在投保前識別風險，還在承保后通過疾病預(yù)防、慢病管理和就醫(yī)服務(wù)降低風險。如果保險公司能夠減少不必要的醫(yī)療支出，便可能把節(jié)省的成本用于擴大承保范圍。

AI可以讓風險變得透明，卻不能讓風險憑空消失。保險公司越能準確識別高風險者，行業(yè)越需要回答這些風險最終由誰承擔。精準定價不應(yīng)以風險排除為終點，而應(yīng)成為分層承保、健康管理和擴大保障的起點。否則，算法提升的是保險公司的篩選能力，被削弱的卻是保險制度最根本的風險共擔能力。

精準定價并非原罪，邊界在于保險公司是在為風險尋找承接方式，還是把風險推回個人。

三、AI時代，如何重建風險共同體

更科學的風險共擔，不是讓所有人支付相同保費、購買同一種產(chǎn)品，而是根據(jù)不同人群的風險、需求和支付能力，提供層次清晰、相互銜接的保障。

年輕、健康且價格敏感的人群，可以選擇一年期互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療險，但需要充分了解續(xù)保和停售風險；重視長期穩(wěn)定性的人群，可以選擇保證續(xù)保產(chǎn)品，并接受按照整體醫(yī)療成本變化進行的合理調(diào)價；慢病患者、老年人和既往癥人群，則需要帶病體保險、稅優(yōu)健康險和城市普惠險承接；有更高支付能力和醫(yī)療服務(wù)需求的人群，可以選擇中高端醫(yī)療險。

“滬惠保”是多家公司共同分擔風險的樣本。該項目由中國太保壽險首席承保，中國人壽、新華保險、人保健康、泰康養(yǎng)老、平安健康、太平養(yǎng)老、建信人壽8家保司參與。2026年度產(chǎn)品不限年齡、職業(yè)和健康狀況。自2021年推出以來，累計覆蓋超過3300萬人次、賠付超過30億元。

但普惠不等于無限責任。2026年度“滬惠保”將住院自費及CAR-T相關(guān)責任的既往癥賠付比例統(tǒng)一調(diào)整為30%，部分藥品設(shè)置年度賠付上限。這說明即使采用共保模式，也需要在普惠和可持續(xù)之間尋找平衡。

行業(yè)還需通過共保體、再保險和高風險人群補償機制分散賠付壓力，避免單家公司因擴大承保而承擔過度集中的風險。在合法授權(quán)和保護隱私的前提下，也應(yīng)推動醫(yī)保、醫(yī)院和商業(yè)保險共享必要數(shù)據(jù)，使AI更多用于醫(yī)療費用分析、疾病預(yù)防和異常理賠識別，而不是簡單篩掉高風險者。

2026年6月，金融監(jiān)管總局發(fā)布銀行業(yè)保險業(yè)人工智能安全開發(fā)應(yīng)用指導(dǎo)意見，要求金融機構(gòu)推動AI應(yīng)用合規(guī)、透明、可信賴，并朝著有益、安全、公平的方向發(fā)展。對健康險而言，這意味著數(shù)據(jù)使用應(yīng)有邊界，算法結(jié)果應(yīng)可解釋，模型還需定期檢查是否對特定疾病、職業(yè)、地區(qū)或收入人群形成隱性歧視。

衡量AI應(yīng)用的價值，不能只看核保速度提高了多少、人工成本降低了多少，而應(yīng)看它是否降低了保費、改善了承保條件，并讓更多高風險人群獲得保障。

結(jié)語

健康險真正出售的，不是一個人在健康時容易買到的一紙合同，而是其健康狀況改變以后，仍能留在風險共同體中的資格。

AI可以幫助保險公司更快核保、更準確地定價，也可以用于疾病預(yù)警、健康干預(yù)和醫(yī)療費用管理。技術(shù)本身并不必然掏空風險共擔，關(guān)鍵在于保險公司選擇用它來做什么：是更精準地篩掉高風險人群，還是更有效地管理風險，讓過去無法投保的人獲得分層保障？

商業(yè)保險需要科學定價和合理利潤，短期、長期以及不同風險等級的產(chǎn)品都有存在價值。但精準定價不能走向精準排除，動態(tài)調(diào)價不能突破保證續(xù)保承諾，算法也不能成為保險公司拒保的理由。

AI能夠把每個人的風險分得越來越細，保險制度則要把這些被細分的人重新組織進不同層次的風險池。技術(shù)越能看清風險，保險越不能只看見風險。只有當AI更多被用于擴大承保、管理醫(yī)療費用和改善健康，健康險才能在智能化浪潮中守住“風險共擔”的內(nèi)核。

（作者 劉軒宇）