分享 | 这个拒保太"奇葩"！

最近，小文同学跟保乎精算君说，接连有两位小伙伴在线投保时，被保险公司提示：不能购买，但具体的拒保原因不详。其中一位还是通过正式人工核保给出标准体结论在投保时候被拦截的。

这两位小伙伴都来找我们投诉：凭什么我要这样被拒保！

其实这是在线风控系统给出的拒保结论。这个系统利用一些数据源以及数据评分模型，对客户的风险情况进行打分。在某些评分标准内的客户，会被系统拦截拒保。

你们可能要问：

大数据风控系统，凭什么拒保？

拒保了还会影响我买其他保险吗？

保险公司从哪里找到这些隐私数据，合法吗？

今天的文章，精算君来跟大家分享下。

保险公司的核心就是经营风险（风险可控，赚点死差的钱），而且是 “自然发生、非故意骗赔”的风险。

其他风险，我们可以归入逆选择范畴。

例如著名的剁手指骗案、挂床假住院骗住院津贴、甲状腺癌带病投保、买高保额杀人骗保等，都是典型的逆选择风险。

而互联网保险因为随时随地可以买而且还很便宜的特性，就更受到逆选择风险的“青睐”。

曾经的网红意外险“安心安意保”，在进入2019年后，突然下架了。原因很简单，产品赔爆仓了，综合成本率都快到200%了。

说明：综合成本率 = （销售费用 + 赔款 + 运营成本）/ 收入保费

还有一款在2018年年底被下架的产品 “和谐健康延年防癌险”，同样是因为理赔逆选择问题。

之前这款产品还卖得很火，作为一年期给付型防癌险，这款产品对消费者最大优势就在于保费杠杆率特别高，几百元就能买到十几万甚至几十万的保额，而且只要医院确诊是恶性肿瘤，保险公司就按保额赔钱。

但对消费者的高杠杆优势，反过来就是对保险公司最大的劣势。延年防癌的停售，就是因为被称为“喜癌”的甲状腺癌，赔太多，导致综合成本率一直高居不下。

这次事件，也折射出一年期重疾险或者给付型癌症保险最大的问题：产品不可预知的停售风险偏高，容易让我们的保障断档。

当然，市场上“不怕死”的保险公司很多，也许我们还能找到替代品接着买，但重新投保时，1年期重疾险都会要求我们再走一遍如实告知问卷，并且还要重启等待期。

这时候因不可控的健康变化被拒保、以及至少90天的责任等待期，就会让我们的断保风险增加。

1年期重疾险是否真正的“划算”，是否应该作为保底的产品，大家就见仁见智吧！

被大数据风控系统拒保后，是否影响购买其他保险？

这应该是很多人想要提问的，因为在购买健康险或者寿险产品时，如实告知环节都有类似问询：是否曾经被保险公司拒保？

一般来讲，传统核保流程，由客户发起投保和核保申请，保险公司核保师进行核保审核，可能涉及财务方面或者健康方面的核保。最后核保师如果下发拒保结论的，还需要给客户发送纸质或者电子拒保说明，才算是流程结束。

这种模式，精算君定义为“显性核保”，因为什么被拒保，保险公司、客户都了解得清清楚楚。

目前的大数据风控系统，属于“隐性核保”，保险公司通过第三方数据源和依次建立的核保模型，客观地给与每个客户打出风险评分和是否拒保的结论，但并不会告知客户具体的拒保原因。

被大数据风控系统拒保，有可能是自身风险的确很高，也有可能是大数据风控模型的拒保范围设置太宽，被“误伤”。

所以，客观一点说，在目前的大数据风控模型下，如果被拦截拒保，精算君认为并不影响购买下一家保险公司的产品。因为我们根本没有拿到被上一家公司拒保的依据，下一家公司自然也没有办法去判断。

要搞清楚这个问题，我们就要看市场在卖什么。

目前互联网销售的主力产品无非就是意外险、寿险和重疾险、医疗险这四类，基于上诉四类产品，目前保险公司的核保重点在：

1. 财务和信用风险

2. 健康风险

财务和信用风险，主要是调查被保险人的收入、日常消费习惯、是否进入法院失信名单、是否进入公安部黑名单、是否有民间借贷纠纷、央行征信记录等。

一个人的财务和信用风险，直接影响他是否能购买高保额保单。

我们之前见过的“天津男人泰国杀妻案”，作案的男主角张某某本身就是没有收入来源的无业人员，而且日常消费大手大脚，甚至拿出家里给准备的买房钱来打赏女主播。

之后他为妻子购买的多份大额人寿保单时，其投保动机就显得非常可疑。

而对于健康风险，目前的大数据风控模型，更注重是否“带病投保”的调查，例如会接入体检机构的数据、医保消费数据（部分省市可以接入）等，再结合如实告知问卷中的健康问卷，来判断这个客户是否符合健康要求。

所以，这就是为什么精算君一直不建议大家把医保卡外借给其他人去使用，尤其不能用自己的医保卡给其他人在医院就诊，或者为了让医生开药夸大病情。

这些信息，即便投保时保险公司无法通过第三方调查出来，但是理赔时，保险公司总有办法去查证的。

关于医保卡外借问题，推荐大家看看精算君之前的文章：

《妈妈要借走我的医保卡，对我有什么影响吗？》

另外，目前精算君还了解到，有小部分保险公司已经开始通过调查跟踪客户的健康数据、体检指标等，建立模型来对未来的赔付情况做预测。

简单来讲，如果你的连续几年的体检结果特别好、平常注重健康运动，你的生理年龄就比实际年龄小，保险公司自然用更低的价格让你承保。

当然，对于长期重疾险，长期的重疾发生率能否通过上述模型去有效预测和控制，我们暂时还不得而知，但精算君本身非常支持这种尝试。

最后，精算君想说说大家比较关注的大数据隐私问题。

很多人提出，医疗数据和体检资料不应该是个人隐私吗？为何保险公司可以查到？这难道不是侵犯隐私吗？

这里精算君想用诺贝尔奖得主、经济学家乔治斯蒂格勒整理的“科斯定律”来给大家解释：大数据的应用与数据隐私权之间的矛盾。

我们对自己的个人隐私还是相当看重的，我今晚去了哪里，跟谁在一起、我上网买了什么东西、看了什么书或者电影，这些信息对我来讲很重要，我不想跟别人分享，即便这些信息对别人来讲基本上也没什么意义。

但是有些数据，在特定环境和场景下，对大众来讲就非常重要了。

例如，去年的温州女孩被滴滴司机杀害的案子，当时滴滴公司记录的这位司机的数据，对警察来讲就非常重要，公安部门拿到以后能加速破案，也许还能救回人命。

这时候公安机关是否有征调滴滴公司数据的权利？精算君认为应该有的。

根据“科斯定律”，关于隐私权的争论，最后都不会一边倒，既不会允许第三方随意侵犯个人隐私，也不可能让个人保有绝对的隐私权，会在两者中取得平衡。

“科斯定律”最终的结论是：谁用的好，数据就归谁！

一项有用的资源，无论最初属于谁，最终都会落在能最大化它效能的那个人手上，这就是“科斯定律”的核心。

因此，如果保险公司能采集到足够多有公信力的第三方数据并运营到风控系统中，这个系统能拦截大部分逆选择风险，留下好的用户，保险公司就能控制住风险，给消费者提供更便宜价格的产品。

所以，精算君本人对于“保险公司第三方风控系统与个人隐私权存在冲突”这件事的看法是：

保险公司能用好这些数据，给我们提供足够便宜的产品和足够好的理赔服务，精算君并不反对。

写完今天这篇文章，精算君也为自己捏一把汗。

毕竟随着越来越对的数据被应用，未来我可能也会因为一个小小的错误而遭遇投保拦截。

不过，保险公司并不是大家想象中的这么傻，风控系统还是有一套严格的核保逻辑的，不会无缘无故或者简单拒保。

最后提醒两点：

1. 购买保险，做好如实告知是避免理赔纠纷的第一要务；

2. 投保还是要趁早，等到我们有很多健康异常或者大量高风险数据被录入大数据库后，被拒保那可是非常可能发生的事情。