数据赋能的保险风险预测

在保险行业，逆向选择始终是亟待破解的核心挑战。不少投保人在投保时可能隐瞒自身健康状况，仅提供不完整信息，导致保险公司因缺乏全面、准确的投保人数据而做出承保决策，这一行为将使保险公司在后续理赔中面临显著风险。信息不对称是保险市场的普遍现象，而在数字化快速发展的当下，行业该如何有效运用大数据与先进分析技术，提升风险评估的精准度？为此，发表于Risk Sciences的最新研究“Data-enriched prediction of insurance risk”，将通过数学建模方法，深入探讨如何提升保险行业在健康风险管理中的实践效能。

本研究基于中国某保险科技公司的数据集，涵盖客户授权的保险政策信息、智能手机采集数据，尤其是公共健康保险索赔记录。研究者整合了多维度候选变量，包括用户数字设备属性、位置与活动相关指标、应用程序使用情况及金融机构信用查询记录。这种多层次数据的融合，让研究团队能够全面剖析被保险人的健康状况与潜在风险 —— 例如，通过分析智能手机收集的用户行为数据，保险公司可突破传统健康问卷的局限，更精准地识别客户风险特征。

本文的核心创新在于采用 LASSO 建模框架。该模型在处理高维数据时效率突出，且能有效降低过拟合风险。通过这一框架，研究者发现，个人信用记录、消费行为等表面看似无关的变量，在健康风险预测中实则具有重要影响。这一发现为保险公司筛选和布局关键数据资源提供了有力支撑，助力其更深刻地理解市场动态。

尤为值得关注的是，研究提出的自适应组 LASSO 方法，使保险公司能够优先识别与健康风险高度相关的变量群体。通过这种针对性选择，保险公司可更高效地配置资源，为数据收集与投资决策提供科学依据。研究结果显示，个人数字设备信息、近期出行记录等新型数据与健康风险存在显著关联，为传统健康记录之外的风险评估提供了全新视角。

随着大数据技术的持续演进，保险行业正面临重塑风险管理与评估策略的机遇与挑战。如何有效整合多方面数据资源、实现更精准的风险预测，已成为保险公司亟需解决的关键问题。本文不仅展现了一种新型研究思路，为保险行业构建更高效、透明的风险评估方法指明了方向，也为其他行业应用大数据策略提供了有益借鉴。在这一重要转型进程中，保险公司如何把握机遇、进一步推动业务创新，值得深入探讨与实践。

引用本文

Jia, R., Li, S., & Yin, Y. (2025). Data-enriched Prediction of Insurance Risk. Risk Sciences, 100028.

期刊简介

Risk Sciences 是由清华大学经济管理学院与科爱公司共同创办的国际学术期刊。创立于2024年，旨在发表和推动多领域新兴风险与颠覆性科技的学术研究和行业实践，包括经济、金融、管理、农业、工程、环境、健康、公共卫生、公共管理、法律、自然科学等领域。该期刊是亚洲地区首次建立风险相关交叉学科领域的综合性学术平台。

风险科学包含研究来自各行各业与社会的风险与不确定性的识别、量化、分析、交流和治理的多学科领域。在人类文明进入高度复杂性的当代，风险科学成为快速发展的新交叉领域。Risk Sciences 致力于成为促进相关多领域的协同发展与融合创新的顶级国际学术平台。