医疗保险公司向来并不以处在创新的前沿而闻名。然而，现在它们有了改变这种状况的机会，一个价值数十亿美元的机会——保险公司可以发挥带头作用，将数字化引入到医疗界。

首先，让我们明确一下医疗界的数字化有什么不一样。它不是机器人大规模替代医疗专业人员，而是以数字化手段改进客户体验，从而更有效地提供护理。

消费者需要可以帮助自己获得更好的护理，过上更健康生活的产品、应用和设备，他们已准备好让保险公司发挥带头作用。据贝恩公司（Bain & Company）对20个国家172000个客户开展的调查显示，超过60%的保险客户表示有兴趣让自己的保险公司提供比标准保险产品更胜一筹的医疗服务。

保险公司无疑有广阔的空间帮助改善医疗系统的运作方式。不妨考虑这种熟悉的场景：现在是早上7点半，正是上班的时间，但你三岁的女儿脸上发出了两个红色发痒的斑点。你想，她是不是病了？是否很严重？会不会传染？看起来得带她去看儿科医生，但谁也不知道你什么时候能预约上。但是如果可以换一种方法，更高效、更省时、更放心地求医问药，那会怎么样？如果你可以使用医疗保险公司提供的智能手机应用来获得皮疹的背景信息，通过视频咨询医生，并预约附近、当天早上可以看你女儿的备受好评的专科医生，那又是什么情况？

在一些国家，医疗保险公司已经开始提供这类服务。使用数字技术，保险公司可以帮助医生和患者在做出治疗方面的决定时获得最新的相关信息。

贝恩和谷歌已汇集了与医疗保险公司有关的一整套的数字技术。我们已确定了100多个商业场景，并量化了在今后三五年有望创造最大价值的其中30个场景。我们根据七大技术对这些应用作了分门别类。

第一种是高级分析技术。保险公司在处理索赔时积累了来自不同来源的大量数据。它们使用高级分析技术，就能开发出复杂的客户关系管理系统，帮助自己提供针对性的服务，并防止客户流失。保险公司还可以使用数据（隐私方面得到了适当的保护），帮助医生向患者提供及时、主动和经济高效的护理，同时避免多余的、可能相互冲突的测试和治疗。

随着客户越来越熟悉数字连接，保险公司可以利用机器学习，帮助自己在网上完成以前需要与人交互的交易。机器学习的其他潜在用途包括索赔处理和欺诈检测。

许多人已经戴有通过连接至物联网来监测身体健康状况的手表及其他设备。随着这些生物传感器变得更先进，保险公司可以将它们作为日益注重在家治疗和预防疾病的医疗系统中的重要环节来提供。

随着保险公司扩大非保险产品的种类，它们可以使用在线销售技术（包括社交媒体），更准确地预测客户的需求。因此，它们可以更有效地开展交叉销售。

领先的保险公司明白，如果它们想要充分获得数字医疗的好处，就要帮助建立一套强大的信息基础设施。这类系统可以充当交流中心，便于患者搜索医生和治疗方面的信息。作为电子病历存储库，它可以帮助患者和医生协调护理、简化处方药的购买，并将患者彼此联系起来。

患者与医疗系统进行交互时，常常与治疗一种疾病的多方打交道。使用分布式账本技术（DLT），所有参与者（患者、医生、药剂师和保险公司）可以安全地访问与治疗相关的所有信息。借助DLT，医疗保险公司可以准确地监控和管理治疗费用。

在一些国家，医生已经在使用虚拟现实来远程诊断和治疗患者。比如说在将来，需要矫形鞋的患者就能够使用智能手机来记录其脚部的三维数据模型，然后通过邮件将模型发送给足部医生。保险公司在评估患者索赔时就能够访问那些同样的模型。

据我们估算，一家采用数字技术的普通德国私营医疗保险公司可以在未来五年内将保费收入从6%提高到11%，将成本降低15%至20%。综观整个德国医疗保险行业，数字化可以为保险公司、医疗服务机构和消费者节省数十亿美元。

放眼全球，如果医疗保险公司的高管拥抱数字化，营造创新氛围，就大有机会减少成本、改善客户健康，并帮助改进早就应该全面改革的医疗系统。

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原文标题：Insurers Can Lead Healthcare's Digital Revolution

作者：Henrik Naujoks、Christian Kinder和Florian Mueller