![]() 香港飛龍.online 官方授權發布的第4代「香港飛龍」標誌 本文内容: 不少民衆在給寵物治療時發現,不同寵物醫院對同一個症狀開出的治療費用大相徑庭,甚至有些寵物醫院的治療費用價差達到千元,讓他們感覺“寵物治療費用像是在開盲盒”。這背後,是寵物治療正遭遇一系列“看病貴”、“收費標準不統一”、“誤診多”、“過度診療頻繁”等問題,也給正在興起的寵物險構成巨大的理賠控費壓力。螞蟻保寵物險運營負責人張藝琦向記者透露,當前由診療不規範與欺詐擠佔所帶來的賠付成本超過20%,由此帶來一系列惡性循環,一是寵物險賠付率高企,部分渠道與保險公司虧損;二是保險公司不得不抬高保費與阻礙寵物險保障力提升而“維持”寵物險業務運營,無形間擠壓廣大投保人的權益。爲了破解這項“惡性循環”,業界開始積極探索寵物險行業在就醫理念、診療標準等方面的應用規範,推動行業規範發展。張藝琦告訴記者,螞蟻保旗下寵物險業務正聯合南京農業大學、新瑞鵬醫療集團、瑞派寵物醫院集團等,共同探索寵物險在就醫理念、診療標準等方面的應用規範,且相關規範將融入與螞蟻保合作的定點寵物醫院管理、就醫推薦和理賠審覈環節,通過醫險聯動確立標準化診療體系、科學用藥指南及透明化服務標準,讓寵物就醫變得更加透明和公開,也讓寵物主少花“冤枉錢”,切實保護消費者權益。多位保險公司寵物險業務人士認爲,要將這些規範更有效地落實到寵物診療與理賠審覈環節,還需人工智能(AI)技術的賦能。“要徹底有效地解決寵物看病貴問題,可以在事前、事中、事後三個環節引入AI技術,比如在事前,陪伴式的AI智能體能迅速根據寵物病症,向民衆提供相應的疾病類型與專業科學診療建議,並推薦優質寵物醫院,令民衆及時對過度醫療或不規範治療、以及黑心寵物醫院說不;在事中,寵物險可以通過AI技術建立針對不同寵物疾病類型的疾病診斷相關分組(Diagnosis Related Groups,DRG),從而規範寵物診療費用開支的合理性,從而更大範疇緩解看病貴問題同時實現更好的理賠控費效果,也能顯著降低民衆的寵物診療負擔;在事後,AI智能體還可以對一些看似不合理的診療案例進行診療流程追溯分析,並形成一些規範優化寵物診療方式,進一步解決某些寵物疾病看病貴問題。”一位保險公司寵物險業務負責人陳強向記者指出。寵物緣何“看病貴”隨着近年養寵家庭日益增多,“寵物經濟”迅速火熱。數據顯示,去年國內城鎮寵物貓犬數量突破1.2億隻,相關寵物經濟市場規模達到約3000億元。其中,25%與寵物醫療相關。與此對應的是,寵物醫療產業規模複合增長率超過20%,單隻寵物年均醫療支出持續提升。這也帶動寵物險規模水漲船高。張藝琦告訴記者,預計2025年寵物險規模將達到約32億元,在保滲透率也隨之上升至逾5%。但是,如何讓寵物險邁過盈虧平衡點,正成爲衆多保險公司相當頭疼的挑戰。多位保險公司寵物險業務人士直言,當前不少保險公司與渠道都面臨寵物險業務虧損窘境,其中一箇原因是“寵物看病貴”、“收費標準不統一”、“誤診多”、“過度診療頻繁”等狀況導致寵物險賠付率居高不下。以常見的貓腸胃炎爲例,輕度的貓腸胃炎只需進行血常規及糞便檢測,再服用止吐藥、益生菌等藥物即可緩解症狀,治療費用通常不超過500元。但部分寵物醫療機構爲了“多賺錢”,要麼將輕度腸胃炎當成貓瘟治療,導致單次診療費用高達2000—3000元;要麼乾脆給貓咪來個“全身系統性診療檢查”,僅診療前檢查檢驗費用就突破千元。這導致保險公司不但面臨“昂貴”的寵物治療理賠費用,還容易因貓腸胃炎診療不規範,與寵物醫院、投保人就診療方式與理賠費用產生糾紛。一位熟悉寵物醫院經營狀況的寵物診療專家向記者透露,這背後,是寵物醫院正面臨無序競爭所帶來的生存壓力。“儘管寵物醫療產業市場規模突破千億,但國內各類寵物醫院數量達到約3萬家,導致單個寵物醫院普遍面臨生存壓力。尤其在某些一二線城市社區街道,一條馬路就出現至少2—3家寵物醫院,他們的生存環境更嚴峻,其中部分寵物醫院只能靠抬高寵物診療費用維繫經營。”他告訴記者。記者獲悉,當前“寵物看病貴”、“收費標準不統一”、“誤診多”、“過度診療頻繁”等狀況頻發,還與寵物醫院運營成本持續加大有着密切關係。除了不菲的房租與獲客引流開支,寵物治療儀器與藥物的投入也相當昂貴,比如一套寵物超聲儀器設備的採購價格超過10萬元,可能沒用多長時間就要設備迭代升級,寵物醫院只能通過“過度診療”增加這項設備的使用率,儘快收回設備成本。與此同時,某些寵物治療藥物採購價格也相當高,若沒有及時使用就面臨藥物過期失效風險,導致部分寵物醫院只能“想盡辦法”,通過誤診或誇大病症等手段將這些藥物趕緊銷售出去。甚至個別寵物醫院爲了“增加營收”,還虛構寵物的治療記錄,或將寵物治療記錄“張冠李戴”,作爲向保險公司申請更多理賠金額的手段。這也令保險公司的理賠控費壓力進一步上升。上述保險公司寵物險業務負責人陳強告訴記者,圍繞寵物險合作,他們與渠道方主要簽訂盈虧對賭模式,即圍繞剩餘利潤進行分成。通過一段時間的實踐,他發現不少渠道與保險公司同行都遭遇診療不規範與欺詐擠佔所帶來的賠付成本居高不下,導致賠付金額超過保費收入(承保虧損)的狀況,在保險公司與渠道方都拿不到預期利潤分成的情況下,彼此在寵物險的合作力度與意願都相應下滑。值得注意的是,爲了有效壓低欺詐行爲所帶來的賠付費用,也有渠道方通過前沿技術找到了有效解決方案。2019年起,螞蟻保平臺先後推出了寵物鼻紋識別技術、寵物生物信息識別系統等,幫助保險公司解決寵物身份唯一性的問題,並將這些技術應用在寵物險的投保與理賠流程,有效降低部分寵物醫院通過“張冠李戴”套取寵物診療理賠款的風險。新瑞鵬醫務部負責人魏仁生向記者透露,若要徹底解決寵物治療不規範、收費標準不統一與看病貴等問題,還需保險公司與寵物治療業界共同努力,設立標準化診療體系、科學用藥指南及透明化服務標準,讓寵物就醫更加透明公開,令保險公司理賠有章可循,也讓民衆獲得更專業科學且費用合理的寵物診療服務。要做好這項工作,難度也不小。張藝琦告訴記者,目前部分寵物治療機構爲了增加營收,會對寵物險用戶採取過度診療、陰陽收費的方式,且他們還與部分用戶相互配合,通過篡改診療材料套取理賠資金,導致相關規範要在所有診療機構得到有效實施,仍有相當長的路要走。在她看來,要杜絕這些寵物治療不規範亂象,仍需保險公司與寵物治療機構通力合作,引導民衆前往治療方式科學專業、治療流程透明規範、治療費用合理的優質診療醫院,推動整個寵物醫院產業的優勝劣汰,令標準化診療體系、科學用藥指南及透明化服務標準得到更好地普及。 診療標準規範“落地”挑戰記者獲悉,圍繞寵物險在就醫理念、診療標準等方面的應用規範,保險公司與寵物醫療機構、專業學術機構已形成初步的研究方向:一是致力於寵物診療標準的制定與更新,尤其是針對貓犬常見疾病,系統性地梳理涵蓋疾病分級、臨牀表現、治療方案及用藥劑量等核心環節的標準細則,爲寵物醫院提供規範化臨牀指導。二是寵物險合作平臺基於對自身龐大理賠案例的大數據分析、寵物長期發病跟蹤,從更廣泛的數據視角洞察寵物發病規律、行業診療規範和收費標準,實現理賠審覈標準的持續優化,長期推動寵物診療費用的合理化下降,推動整個寵物醫療行業規範發展同時實現更佳的理賠控費效果。張藝琦告訴記者,螞蟻保期待和生態各方共建規範、有序的寵物預防及診療標準。目前各方需做好大量工作,比如在寵物診療行業規範方面,需建立疾病圖譜、疾病分級、定義指徵、處置方案、用藥用量、收費參考;在寵物險行業規範方面,也需建立寵物大病表、寵物重疾定義、精算模型、產品定價、理賠審覈標準、寵物醫院評級分層。她直言,寵物險從產品設計、運營、理賠、到生態建設方面也將隨之面臨一系列新變革——保險產品設計需根據寵物診療標準做好產品改進;保險產品精算也需跟蹤診療成本迭代清算模型;理賠審覈標準需從平臺視角優化審覈尺度;保險公司在寵物醫院經營洞察方面需儘快建立全面專業的醫院評價及分層體系。前述保險公司寵物險業務負責人陳強認爲,要讓寵物險在推廣普及寵物治療標準規範方面發揮更大的作用,還需保險公司引導更多投保人前往規範經營、診療方式合理專業、費用合理、用戶體驗良好的寵物醫院給寵物看病,這不但有助於保險公司做好理賠控費工作並實現寵物險業務的可持續發展,還能驅動寵物醫院行業全面執行寵物治療標準規範,加快寵物醫院的優勝劣汰進程。他認爲,無論是保險公司、還是螞蟻保等合作平臺,都應根據數據智能與行業專家知識,建立全面的寵物行業診療因子數據庫與醫院推薦模型,按照總理賠量、重疾理賠量、診療費用、費用區間、治癒率、用戶評價等因子,將寵物醫院分成“三好醫院”、“常態醫院”與“黑產醫院”,一方面引導投保人前往“三好醫院”與“常態醫院”給寵物看病,另一方面對黑產醫院進行識別、嚴打與清退,從而讓寵物治療標準規範實現更好的市場效果,帶動寵物險與寵物治療產業更好發展。張藝琦向記者表示,目前螞蟻保正基於數據智能與行業專家知識,結合20多種因子構建“找醫院”產品,基於民衆的寵物症狀、疾病、科室與醫院等就醫場景精準匹配“三好醫院”與“常態醫院”,引導民衆前往規範經營、診療方式專業科學與費用合理的寵物醫院,既獲得有效的寵物治療方案又避免多花冤枉錢。南京農業大學動物醫學院預防獸醫系副教授楊丹晨表示,寵物治療標準規範的設立,將對寵物險帶來新的發展機遇。它不僅有助於持續優化保險產品的條款與定價,還能緩解寵物看病難看病貴問題,推動寵物險與寵物醫院共建良好行業生態。張藝琦認爲,一旦寵物診療市場形成治療標準規範,未來寵物險產品設計將更具靈活性與實用性,包括提高保險保障槓桿、取消單次賠付限額等,有助於進一步降低民衆的寵物診療財務負擔。此外,這還將推動民衆在寵物患病時主動尋求規範專業的寵物診療服務,進一步驅動寵物診療行業生態完善,實現寵物醫院資源的合理篩選與分層。 (本文内容不代表本站观点。) --------------------------------- |