摘要：本研究致力于探讨基于知识图谱的保险业医疗数据挖掘与应用。通过整合医疗数据与保险行业信息，构建知识图谱，挖掘潜在风险与机遇。研究旨在提高保险行业对医疗数据的利用效率，优化风险评估与决策制定，同时促进精准营销与产品创新。通过深入研究知识图谱技术及其在保险业医疗数据挖掘中的应用，为行业发展提供有力支持。
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本文来源：中国保险学会2023年度课题项目。
课题团队：由中国人民保险集团的课题组负责，负责人是法学博士刘云龙，课题组成员包括马双梅、郑颖婧等来自中国人民保险集团博士后工作站、科技部以及人保信息科技有限公司的专家。
在国家政策引导、经济社会转型推动和保险科技高速发展的背景下，我国商业健康险市场规模持续扩大，保障能力显著提升，随着人口结构变化与健康风险演化，叠加互联网技术广泛普及，险企在产品端、服务端的能力建设日益滞后于需求端增长与变化的步伐，对于商业健康险企业而言，如何适应变革，从敞口式管理向精细化运营转变，实现供给端成本下降与效率提升，不仅是当前的挑战，更是未来发展的关键，在这个过程中，数据作为保险业的经营基础与内在逻辑，尤其是医疗数据，对于商业健康险企业的经营全链路具有至关重要的支撑作用，近年来，政府部门持续加强健康医疗大数据建设的顶层设计，商业健康险市场有望迎来突破性发展机遇。
受限于医疗数据的碎片化、冗余性与多态性，以及险企两核流程对个体经验的依赖，医疗数据在保险行业的整体应用效率较低，随着深度学习和大规模预训练模型的快速发展，知识图谱技术在数据处理、逻辑推理、决策支持等方面的技术优势愈发凸显，本课题组聚焦健康险企业如何基于图谱技术强化医疗数据应用，进行了深入剖析和路径规划。
二、保险业医疗数据应用现状及与知识图谱的破局作用
本研究根据保险业务价值链，分析了医疗数据在丰富产品供给、优化运营机制、释放生态价值中的作用，以及险企在医疗数据应用方面面临的挑战，在此基础上，探讨了知识图谱的关键破局作用，包括通过数据预处理、知识化与知识组织化等步骤提升数据质量，搭建业务场景与数据平台之间的桥梁，以及作为知识管理载体为全链条经营提供智能化支持。
课题组在探讨医疗数据应用困境与知识图谱作用的基础上，进一步讨论了如何发挥知识图谱技术的破局作用，从行业知识稳定性、险企数据基础等方面论证了图谱建设的可行性，结合保险业务经营逻辑与医学知识特点，提出了涵盖知识表示、知识抽取、知识融合和评估构建的技术选型建议，研究了医疗知识图谱在健康险业务的潜在功能支撑范围与有效应用路径。
为强化知识图谱对保险价值链的支撑作用，课题组基于某保险集团人身险业务实际需求，聚焦理赔环节进行试点，实现了基于保险端与医疗端知识源的知识库构建，并总结了关键实践经验，构建了企业级知识图谱平台，支持用户进行个性化、低代码的图谱构建、分析与应用，并面向理赔业务人员嵌入了多个场景试点。
课题组深入剖析了大数据应用困境，探讨了知识图谱技术如何赋能核心业务，并验证了知识图谱技术在挖掘医疗数据价值、提高企业经营效率等方面的优势，商业健康险在医疗数据应用方面应完善数据中心建设、健全数据治理体系、加强数据挖掘和业务价值转化，在医疗知识图谱构建技术方面，应充分考虑本体构建、知识抽取与模型优化等方面，在应用领域拓展方面，应将图谱能力迁移至决策规划能力要求高、智能化需求强的场景，同时积极纳入GPT-4等大模型的核心基础能力，为构建具备快速学习能力的模型夯实基础。
编辑：于小涵
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