实现动态预测！暖哇科技“天鉴”发布长期健康风险风控模型

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4月15日，暖哇科技AI风控产品“天鉴”正式推出长期健康风险风控模型，在底层能力与预测体系上实现关键突破，标志着健康风险管理从传统的“静态识别”迈向“动态预测”，为行业高质量发展注入新动能，为亿万保险用户提供更具包容性的健康保障。

本次升级深度融合临床医学、大数据科学与前沿AI技术，首次实现针对部分典型健康风险的中长期量化预测，并建立风控分层、赔付预测与产品精准定价的管理体系。由此，暖哇科技构建的“疾病演变—发生率—费用预测”风险管理闭环，完成了从静态识别到动态预测的跨越。

图为核保风险全画像预测系统示例

“天鉴”升级后的能力将覆盖2000余类慢性疾病的长期疾病演变风险预测。凭借更高精度与稳定性的风险识别能力，模型在实际业务场景中表现亮眼：相较于原有体系，新模型对带病体的承保覆盖率提高了40%，且在赔付率上稳中有降。

我国带病体规模庞大，据公开数据，涵盖所有“需纳入健康管理”的带病体人群规模已达5-6亿。而现有医疗保障体系对慢性病、罕见病的保障覆盖明显不足——商业健康险渗透率仅约10%，带病体人群的实际可及性更是不足5%。暖哇科技本次推出的长期健康风险风控模型，有望为这一庞大群体提供更具包容性的承保支持，进一步推动健康险从“可保人群有限”向“广覆盖、可经营”转变。

健康险风控升级：

从静态筛选走向动态经营

在监管引导与市场需求的双重推动下，健康险正进入结构性调整阶段。金融监管总局《关于推动健康保险高质量发展的指导意见》明确提出，鼓励发展覆盖带病体与罕见病人群的商业医疗保险。在此背景下，行业正从“标准化补充保障”，迈向面向非标体与慢病人群的“分层保障体系”。

随之而来的，是风控逻辑的根本变化——从过去以“风险筛选”为核心，转向以“精细化风险经营”为导向。尤其在包容性医疗险场景下，险企不仅需要识别风险，更需要具备持续评估与动态管理风险的“精耕细作”能力，这对“两核”体系提出了更高要求。

在本次升级中，“天鉴”针对行业的变化，一方面创新性地构建了疾病演变路径，另一方面，引入“预期疾病诊疗费用”作为核心决策变量，使核保逻辑从单一的高风险管控，升级为以“应保尽保”为导向的动态决策机制。同时，通过持续运转的风控飞轮机制，实时校准预测风险与实际风险之间的偏差，实现模型的动态更新与迭代。基于此，暖哇科技实现了健康险风险管理体系的整体升级：通过对投保人群的动态分层与差异化定价，拓展承保边界，助力险企实现可持续经营。

融合医学与AI，

全新上线“全场景风险预测体系”

在技术层面，暖哇科技全新推出“全场景医疗风险预测体系”，为长期健康风险风控模型提供核心底层能力支持。该体系基于临床医学、大数据科学与前沿AI技术以及AutoGluon 集成 Stacking 架构，对个体多维特征、历史就诊表现及疾病演变过程进行联合表征建模，实现对疾病发生率、演变轨迹与预期疾病诊疗费用的精准预测。

图为疾病演变示例

在疾病演变模型方面，采用事理演变图谱（Event Evolutionary Graph）结构，重构疾病间并发、伴随与演变关系的事理网络，将复杂共病关系转化为数万组疾病间的N元关联张量。图谱覆盖超百万条动态演变逻辑，涵盖演变时间、费用变化趋势及演变条件等关键事理逻辑；基于图上的时序迁移随机游走算法，实现从基础病灶向临床终点的全路径拓扑建模与蒙特卡洛演化推演，支撑承保决策从静态风险到动态趋势的风险预警。

在发生率与费用预测模型方面，通过集成学习与概率校准方法，对诊疗行为序列与费用结构特征进行联合建模，实现跨周期风险的稳定评估，并结合出险客户画像特征，为数智化核保提供高置信度的量化支撑。

总体而言，“天鉴”本次升级并非算法层面的局部优化，而是医学逻辑与大数据AI模型深度耦合的风控范式重构。暖哇科技通过将风险识别窗口前移至疾病演变阶段，以全链路量化引擎贯穿核保、定价与理赔，助力险企在风险边际可控的前提下，突破承保边界，实现对复杂人群的精细化风控管理。由此，暖哇科技推动健康险行业由传统风控模式向动态风控与精准定价能力升级，为行业高质量发展提供新路径。

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