中國健康險市場正迎來一場底層邏輯變革：一方面，帶病體、慢病人群成為核心增量，免健告等創新產品快速破圈；另一方面，保險公司的科技投入從 “重規?！?轉向 “重投產比”，同時加大自研投入。

作為健康險市場的“送水者”，保險科技公司在這輪變革中，也在尋找新的市場機會和校準新的發展模式。保險AI科技公司暖哇科技高級合伙人兼首席市場官沈鶴齡在近期接受《中國經營報》記者采訪時表示：保險AI科技的行業價值，不再是提供零散的工具輸出，而是交付可衡量的業務結果?？萍脊九c保險公司的關系，正在從傳統的“服務與采購”，走向深度咬合的業務共生關系。

《中國經營報》：當前健康險市場呈現兩大趨勢：一是頭部險企加速自建科技團隊，二是行業從同質化競爭轉向帶病體等細分市場，這給保險科技公司提供了哪些市場機會？

沈鶴齡：你說到的兩大趨勢，恰恰打開了最核心的機會窗口。首先很明確的一個信號，就是帶病體保險在2025年真正成為行業分水嶺，非標體醫療險成為現象級產品，從過去“叫好不叫座”的零星創新，變成能貢獻數十億級保費的規模險種。這種級別的市場爆發，險企靠自研慢慢磨很難抓住窗口，更傾向在業務和技術上選擇成熟積累的合作伙伴快速落地。

更深層的變化，是保險公司IT投入邏輯的根本性轉變。今天險企談數字化，會直接問三個問題：能不能幫我增長保費？能不能控制賠付率？能不能帶來確定性的業務結果？ 這意味著保險科技公司如果還停留在“賣系統、賣工具”的層面，未來的路會越走越窄。你必須躬身入局，把自己的能力和客戶的業務結果深度綁定。

《中國經營報》：服務大型險企和中小險企的差異主要是什么？你們如何避免被頭部客戶的自研能力替代？

沈鶴齡：大型險企和中小險企的需求差異，是能力建設路徑的差異。大型公司資源強、用戶規模大、品牌成熟，但組織復雜、決策鏈條長，更適合做“最佳實踐放大”。保險科技公司幫助它們把已經跑通的最佳實踐嵌進去，在現有體系中快速放大業務價值。中小公司資源相對有限，但組織靈活、決策敏捷，我們通常選擇輸出整套全流程能力，幫它們跳過試錯期。但不管是什么路徑，最終都要落到業務結果上。

《中國經營報》：免健康告知產品去年以來成為險企布局重地，數據和技術如何從根本上改變這類產品的定價邏輯和風控模式？

沈鶴齡：傳統健康險定價主要基于歷史賠付經驗和宏觀醫療數據，依靠疾病發生率和費用水平做假設建模。但這種“靜態經驗”定價，數據顆粒度太粗，難以充分反映真實人群的風險差異，精算假設和實際賠付之間往往有偏差。

我們說的精細化定價，具體到每一個業務細節里。包括特定疾病用什么藥、什么治療方案、費用預測、走勢如何等等。具備這種顆粒度的能力，才能支撐真正精準定價。

“免健告醫療險”爆發的基礎，除了定價之外，從核保、理賠、調查到健管的全鏈條運營能力也很重要，通過在業務運行中持續識別和校正風險，才能形成“風險識別—風險控制—產品優化”的動態閉環。

《中國經營報》：商業模式上你們采用了“成果導向” 收費（按保費、降賠付率收費），具體如何與險企實現風險共擔、利益共享？是否遇到賠付滯后、歸因困難的結算挑戰？

沈鶴齡：我們的核心主張是“Result as a Service”，技術能力和業務結果直接綁定，以結果為導向。我們按照創造的實際價值收費，比如按首年保費的規模來計算，或者看幫客戶把賠付率較預定目標降了多少。這種方式使我們的商業利益與客戶的業務目標保持一致。

從技術角度看，我們更傾向于用AI承接全流程，不是輔助型工具，這樣就降低了歸因的不確定性，從機制上保障結果可衡量、可驗證，這更符合效果付費，也更能給保司帶來確定性價值。這一定是未來 AI科技公司ToB服務的重要方向，但門檻很高。

（編輯：李暉 審核：何莎莎）

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