美國醫療分析公司 Merit Medicine 近日發布一份白皮書，指出其 Merit Predict 平台利用人工智慧（AI）驅動的預測分析，能有效改善團體健康保險的核保結果，並為保險公司帶來高投資報酬率。
該回溯性研究由獨立精算公司 Axene Health Partners 驗證，分析了 19 個雇主團體，涵蓋 16,823 名成員。這些團體最初由一家美國大型止損保險公司承保。研究結果顯示，Merit Predict 成功識別出 6 個最終產生重大損失的團體中的 4 個，並在核保決策前將其標記為最高風險（第五級）團體。
研究的主要發現包含：僅占總團體 21% 的第五級團體，卻占了核保損失的 52%；排除或重新定價第五級團體，可將總損失率從 83.6% 降低至 55%，利潤率則從 16.4% 提高至 45%；兩個第五級團體的理賠金額比收取保費高出 172%；單一最大損失為 230 萬美元，其止損風險評分比研究中的任何其他團體高出 1.5 倍。
Merit Medicine 創辦人 Ali Panjwani 表示，這份白皮書驗證了他們長久以來的信念：少數高波動族群不成比例地推動了健康保險投資組合的損失，而且這些族群可以在核保決策之前就被識別出來。更重要的是，透過隔離高風險的第四級和第五級團體，保險公司可以對第一級至第三級風險進行更具競爭力的定價，提高獲勝率和投資組合成長，而不會增加整體資本風險。
該研究突顯了止損保險公司、管理總代理人（MGU）、主要保險公司和再保險合作夥伴面臨的關鍵挑戰：傳統的核保輸入通常難以掌握理賠波動、巨災風險集中以及未來理賠模式的可預測性。Merit Predict 透過結合先進的 AI、機器學習和臨床智慧來解決這個問題，從而提供成員層級和團體層級的風險見解。
Axene Health Partners 合夥人兼諮詢精算師 Joshua W. Axene 指出，身為獨立精算公司，他們嚴格評估了 Merit Medicine 的方法和發現。結果顯示，Merit Predict 成功地識別出了一種明顯的損失集中模式。這種程度的預測準確性代表了核保紀律的顯著進步。對於管理尾部風險和資本效率的保險公司來說，這些見解提供了一個可防禦、可審計的框架，可以補充傳統的精算方法，而不是取代它們。
白皮書概述了整個風險承擔生態系統的策略意涵：止損保險公司可以加強定價紀律、減少尾部風險，並提高低風險團體的競爭力；管理總代理人可以建立可防禦的風險選擇框架，從而加強與保險公司的關係並保持承保能力；自保公司可以進行積極的波動性管理，以防止盈餘侵蝕和意外的資本需求；再保險公司則可以改善轉分保風險選擇並更有效率地配置資本。
Merit Predict 使用兩項主要指標評估團體：Merit 止損風險評分（衡量理賠波動性和可預測性）和 Merit 總體風險評分（衡量與國家基準相比的第一美元風險）。該平台還提供成員層級的健康狀況摘要、主要診斷、高成本藥物使用情況以及預測的醫療和藥品支出。
這項研究結果對於台灣保險業者在醫療險核保和風險管理方面，或可提供新的思考方向。透過導入AI技術，更精準地評估風險，將有助於提升經營效率，並降低理賠風險。
完整白皮書「使用 AI 驅動的預測分析來改善核保結果」可於 Merit Medicine 網站下載。
