众安步步保用户破千万,可穿戴设备+保险的春天要来了吗?
保观|专注互联网保险
近日,有一则消息引起了小观的关注,众安宣布其于智能手环相结合的互联网健康险产品步步保授权用户已经达到了千万。在区块链、人工智能势头的掩盖下,我们似乎很少去关注可穿戴设备与保险的结合。但实际上,随着科技的发展,可穿戴设备不仅仅是一种硬件设备,更可通过软件支持以及数据交互、云端交互来实现强大的功能。如何利用可穿戴设备进行商业模式的创新,是值得各保险公司展望和探讨的一个课题。
可穿戴设备的进化
首先,从概念上来说,智能穿戴设备(又称可穿戴设备、穿戴式智能设备等)泛指内嵌在服装中,或以饰品、随身佩带物品形态存在的电子通信类设备。具体来说,智能穿戴设备是把信息的采集、记录、存储、显示、传输、分析、解决方案等功能与我们的日常穿戴相结合,成为我们穿戴的一部分。
智能穿戴设备具备两个特点:首先它是一种拥有计算、储存或传输功能的硬件终端;其次它创新性地将多媒体、传感器和无线通信等技术嵌入人们的衣着当中或使其更便于携带,并创造出颠覆式的应用和交互体验。
在目前的可穿戴市场,占主导地位的是运动追踪设备,它们的形态多种多样,主要功能包括计步和睡眠追踪,可以和移动设备连接传输数据。这些设备的主要消费群体是年轻,爱好运动且有钱购买电子产品的人。
然而可穿戴远不仅仅只是计步器和腕带设备。我们已经见到过全尺寸的机器人服装以及小到可以植入人体内的传感器。传感器是可穿戴设备的核心,随着传感器技术的进步和种类的扩大,其收集数据的精度和广度将大大提高,我们将看到可穿戴设备进入更广泛的市场。
可穿戴设备对于保险公司的价值
对健康医疗类商业保险公司而言,盈利的基本逻辑在于概率计算,评估风险。关于大数据的价值挖掘在保险公司而言,很大程度上意味着对患病概率更精准的判断。此外,如果未来人们的健康状况越来越糟糕,患病概率增大,保险理赔金额也得增加。
如果在用户支付同样保费的前提下,能通过互联网医疗创新手段降低患病概率或病情加重概率,那理赔金额自然也会得到下降,最终增加利润空间。
显然,保险公司已经开始行动。我们已经看到全世界提供健康险的保险公司,通过不同的商业模式尝试发掘智能可穿戴设备的潜力。
这里有一个基本的模式:险公司与可穿戴厂商合作,以补贴价甚至是免费为保险用户提供设备,用户佩戴设备收集的健康和运动数据反馈给保险公司,保险公司据此设定保费上的奖励或惩罚标准,比如用户达到每天运动的目标就减少其保费。这样用户会为降低保费而尽力改善其健康水平,保险公司因此付出的医疗费用会下降,而可穿戴厂商则获得了用户和市场,形成共赢的局面。
所以,从以上我们可以大致总结出,可穿戴设备为保险公司带来的巨大价值:
提供差异化的方案,吸引更多潜在客户。考虑到可穿戴设备实时收集用户健康数据,保险公司可以根据从用户身上收集的数据为每名用户个性化的风险模式。如此不同的人可以支付与自身情况相符的保险费用,而不是所有人都一样。
提升受保人的健康状况,降低赔付率。穿戴设备跟踪用户的生活习惯,并提供指导改善建议,记录他们的进步并激励他们去达到设定的目标。加上保险公司的在保费上的一些激励,我们将看到更健康客户群。
开发更精准的定价模型,提高保险公司的盈利能力。从可穿戴设备上收集过来的数据,也为保险公司提供了风险评估的依据,保险公司能够根据这些数据来做到产品更精准的定价。
与医疗服务提供者更强的合作:可穿戴设备让病人可以随时随地把身体的信息分享给医疗服务提供者和保险公司,双方对病人同样知情,这样各方将可以一起合作为个人的治疗做出最好的决定。
可穿戴设备与保险结合面临挑战
正如上面总结的,从理论上讲,无论对投保人还是保险公司来说,这都是一项双赢的项目,一方面投保人可以养成良好的习惯,另一方面保险公司也可以减少索赔。但是事情似乎并没有那么简单。
如果保险公司想要把可穿戴设备整合进商业模式中去,他们需要找到简单有效的解决方法,让各方都能获益,改善整个用户体验及产品模型,但是这个过程并不简单,问题主要有以下几个:
第一,用户对于可穿戴设备认知低,并且流失率高。根据尼尔森的Connected Life报告,70%的消费者知道有可穿戴技术的存在,但只有15%的受访消费者在日常生活中使用可穿戴设备。而根据BGC的一份调研报告,即使可穿戴设备的使用者,30%以上也会在3个月之后放弃使用他们的智能可穿戴设备。大部分放弃使用设备的消费者在访谈中均提到:“没有让我必须持续佩戴的原因”。用户佩戴的活跃度及对改善建议的能动性是产品是否能够成功的基本前提,如果这点没有做好,那么一切的一切都是痴人说梦。
其次,数据平台定位重合造成的同床异梦。在上面的模式分析中,我们知道保险公司一般要与可穿戴公司合作,这时候对于双方来说,数据成为核心资产,保险公司需要保证数据的隐私性和唯一性,可穿戴公司也认为自己是天生的数据平台。这就造成了双方的冲突,导致合作无法走的长远。所以可以看到,大多数的保险公司还是希望通过自建平台,来把数据掌握到自己的手中。
第三,数据利用深度不足,可穿戴设备数据精准度有待提升。用户的数据是整个商业模式的核心,保险公司希望让这些数据得到充分利用。但是目前多数保险业者尚未具备将测量数据转换为风险评估的演算能力,举例而言,你可以从车子的磨损度,车主每天的刹车次数等指标清晰地判断车主的驾驶情况,但是你可以从一个人今天走了多少步,消耗了多少卡路里上分析出这个人的身体是否健康吗?我应该要跑多少步才能让身体变得好些?这些都是很难算出其相关性的,尚且不提现有可穿戴设备的数据测量精确度。
最后,隐私问题也不可忽视。人们是否愿意向保险业及其他行业大规模共享个人健康资料?他们能接受何种程度的监控?他们愿意接受提供保险的新方式吗?这些都是需要考虑的问题,尤其是在法律滞后的环境下,这些资料需要更多的安全措施。
保险公司应该如何做?
挖掘必须使用场景。提高使用者使用惯性的关键在于发现正确的“消费者使用场景”(Use Case)。以针对儿童设计的智能可穿戴设备为例,在中国的现实环境下,“防止儿童走失”就是一个重要的消费者使用场景。从这点出发,设备商可以设计出地理围栏(Geo-fencing)的应用,增加父母为儿童配戴设备的动机。目前,保险业需要的正是这种场景,来让用户找到必须使用的理由。
实现数据的共享。注意在数据的所有权上,建立与智能可穿戴设备提供商的数据共享机制。在此基础上,保险公司还要注意把控与客户直接沟通的渠道、以及在终端消费者接触环节的能力培养。如果实在无法实现共享,那么自建平台也是一条途径,不过这样所需成本更高,对于中小型险企来说,未必有这样的实力来做这件事。
充分利用数据。要建立将数据转换为有意义的结果的演算能力,机器学习(machine learning)是重要关键。机器学习是通过不断的迭代开发,在输入与输出之间找出最佳函数的方法。保险公司将搜集的行为数据作为输入,把受保人已发生的风险作为输出,通过不断累积的数据逐渐优化演算能力,最后取得最佳化的演算能力。而关于测量精准度的问题,要先识别出保险公司所需要的数据精准程度。保险公司要根据自己对数据精准度的需求,来定制化设备。
建立生态系统。仅仅给个人配备可穿戴设备,不管是为了保健还是因为慢性病,都是远远不够的。它需要被嵌入由护理专业人员、医生、保险公司和其他利益相关者组成的‘生态系统’。这才是确保包括设备佩戴者在内的每个人经济利益的唯一可持续性方式。
至于隐私问题,公开数据的采集范畴和使用方法,或许可以降低消费者对数据隐私外露的疑虑和担忧。另外,从消费者动机角度考虑,需要为消费者提供个人数据这一行为给予一定的“回馈”,这种回馈可以是金钱上的(例如保费优惠),也可以是功能上的(例如通过设备解决消费者某一项需求或痛点)。
可穿戴设备与保险结合的几个案例
蓝牙牙刷是由Beam 科技公司研发的一项新技术,可以帮助保险人获得客户的实时信息,从而更加准确地进行风险和利润评估。这款蓝牙牙刷售价为49美元(约336元),通过蓝牙与iphone设备连接。即使用户在玩手机游戏的时候,也可对牙刷使用频率进行监控。Scott Ozawa是这款蓝牙牙刷的自愿试验者,每当Scott Ozawa刷牙时间超过两分钟时,他的蓝牙牙刷就会通过蓝牙通知他的牙科保险人。作为回报,这位41岁的软件工程师获得了免费蓝牙牙刷刷头,并可以享受保险折扣。
专注于糖尿病管理医疗的公司WellDoc,其主打的模式是“手机+云端的糖尿病管理平台”,WellDoc公司主要是通过患者手机记录和存储关于自己的血糖数据,然后将数据上传至云端,在经过分析后可为患者提供个性化的反馈,同时提醒医生和护士。另外WellDoc的BlueStar应用,可为确诊患有II型糖尿病并需要通过药物控制病情的患者提供实时消息,行为指导和疾病教育等服务。WellDoc公司会根据提供的服务向用户收取相应的费用。由于该公司所提供的服务可以帮助医疗保险公司减少长期开支,因此目前已经有两家医疗保险公司开始为投保的糖尿病患者支付超过100美元/月的“糖尿病管家系统”费用。
步步保是国内首款与可穿戴设备及运动大数据结合的健康管理计划,由众安保险与小米运动、乐动力等平台联合推出。“步步保”通过与可穿戴设备及运动大数据结合,在合作伙伴小米运动、乐动力APP中开设入口,用户投保时,系统会根据用户的历史运动情况以及预期目标,推荐不同保额档位的重大疾病保险保障,用户历史平均步数越多,推荐保额就越高。保单生效后,用户每天运动的步数越多,下个月需要缴纳的保费就越少。
结语:五年内产生影响
虽然目前仍存在诸多挑战,但可以预见可穿戴将在未来的医疗保健中扮演一个重要角色,可穿戴带来的革命不仅将改变保险公司与客户之间的沟通交互,而且也将帮助保险公司、企业、员工、医生为同一个目标联合起来。有分析人士预测,保险公司目前仍处于数据收集阶段,但在五年内,可穿戴设备将对保险定价和承包范围产生直接影响。
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