中经记者 李晖 北京报道
中国健康险市场正迎来一场底层逻辑变革：一方面，带病体、慢病人群成为核心增量，免健告等创新产品快速破圈；另一方面，保险公司的科技投入从 " 重规模 " 转向 " 重投产比 "，同时加大自研投入。
作为健康险市场的 " 送水者 "，保险科技公司在这轮变革中，也在寻找新的市场机会和校准新的发展模式。保险 AI 科技公司暖哇科技高级合伙人兼首席市场官沈鹤龄在近期接受《中国经营报》记者采访时表示：保险 AI 科技的行业价值，不再是提供零散的工具输出，而是交付可衡量的业务结果。科技公司与保险公司的关系，正在从传统的 " 服务与采购 "，走向深度咬合的业务共生关系。
《中国经营报》：当前健康险市场呈现两大趋势：一是头部险企加速自建科技团队，二是行业从同质化竞争转向带病体等细分市场，这给保险科技公司提供了哪些市场机会？
沈鹤龄：你说到的两大趋势，恰恰打开了最核心的机会窗口。首先很明确的一个信号，就是带病体保险在 2025 年真正成为行业分水岭，非标体医疗险成为现象级产品，从过去 " 叫好不叫座 " 的零星创新，变成能贡献数十亿级保费的规模险种。这种级别的市场爆发，险企靠自研慢慢磨很难抓住窗口，更倾向在业务和技术上选择成熟积累的合作伙伴快速落地。
更深层的变化，是保险公司 IT 投入逻辑的根本性转变。今天险企谈数字化，会直接问三个问题：能不能帮我增长保费？能不能控制赔付率？能不能带来确定性的业务结果？ 这意味着保险科技公司如果还停留在 " 卖系统、卖工具 " 的层面，未来的路会越走越窄。你必须躬身入局，把自己的能力和客户的业务结果深度绑定。
《中国经营报》：服务大型险企和中小险企的差异主要是什么？你们如何避免被头部客户的自研能力替代？
沈鹤龄：大型险企和中小险企的需求差异，是能力建设路径的差异。大型公司资源强、用户规模大、品牌成熟，但组织复杂、决策链条长，更适合做 " 最佳实践放大 "。保险科技公司帮助它们把已经跑通的最佳实践嵌进去，在现有体系中快速放大业务价值。中小公司资源相对有限，但组织灵活、决策敏捷，我们通常选择输出整套全流程能力，帮它们跳过试错期。但不管是什么路径，最终都要落到业务结果上。
《中国经营报》：免健康告知产品去年以来成为险企布局重地，数据和技术如何从根本上改变这类产品的定价逻辑和风控模式？
沈鹤龄：传统健康险定价主要基于历史赔付经验和宏观医疗数据，依靠疾病发生率和费用水平做假设建模。但这种 " 静态经验 " 定价，数据颗粒度太粗，难以充分反映真实人群的风险差异，精算假设和实际赔付之间往往有偏差。
我们说的精细化定价，具体到每一个业务细节里。包括特定疾病用什么药、什么治疗方案、费用预测、走势如何等等。具备这种颗粒度的能力，才能支撑真正精准定价。
" 免健告医疗险 " 爆发的基础，除了定价之外，从核保、理赔、调查到健管的全链条运营能力也很重要，通过在业务运行中持续识别和校正风险，才能形成 " 风险识别—风险控制—产品优化 " 的动态闭环。
《中国经营报》：商业模式上你们采用了 " 成果导向 " 收费（按保费、降赔付率收费），具体如何与险企实现风险共担、利益共享？是否遇到赔付滞后、归因困难的结算挑战？
沈鹤龄：我们的核心主张是 "Result as a Service"，技术能力和业务结果直接绑定，以结果为导向。我们按照创造的实际价值收费，比如按首年保费的规模来计算，或者看帮客户把赔付率较预定目标降了多少。这种方式使我们的商业利益与客户的业务目标保持一致。
从技术角度看，我们更倾向于用 AI 承接全流程，不是辅助型工具，这样就降低了归因的不确定性，从机制上保障结果可衡量、可验证，这更符合效果付费，也更能给保司带来确定性价值。这一定是未来 AI 科技公司 ToB 服务的重要方向，但门槛很高。
