承保风险监控

承保风险监控平台聚焦健康告知环节信息不对称与道德风险问题，在保障原始医疗数据不出卫健域、用户隐私安全的前提下，运用多方安全计算、联邦学习等技术，将保险机构的核查需求与卫健端加密数据进行比对计算。通过授权获取的既往病史、诊疗记录等信息，辅助保险机构开展精准核保评估与风险识别，交叉验证分析投保人数据，有效识别不实告知、既往症隐瞒等欺诈行为，降低保险欺诈风险，维护保险市场公平定价原则，同时为保险机构提供高效、可靠的投保人历史疾病及关键就医行为核查服务。

场景痛点

健康告知信息不对称

在传统保险核保中，投保人健康告知环节存在严重的信息不对称问题，保险机构难以全面、准确获取投保人的既往病史、诊疗记录等真实健康信息，导致核保评估缺乏依据，承保风险难以把控。

保险欺诈风险频发

由于缺乏有效手段核实投保人信息真实性，部分投保人存在不实告知、隐瞒既往症等不诚信行为，引发保险欺诈，破坏保险市场公平定价原则，损害其他投保人权益及保险机构利益。

数据核查与隐私保护矛盾

保险机构在核保过程中有核查投保人医疗数据的需求，但传统方式下，原始医疗数据的调取和使用存在泄露用户隐私风险，同时也面临数据难以跨域流通的难题，在保障用户隐私安全与满足核查需求之间难以平衡。

方案价值

精准核保，把控风险

保险机构可按需、合规、实时获取可信医疗数据，大幅缩短理赔核保周期、降低欺诈风险与人工成本。相较于依赖人工审核、信息核验困难的传统模式，显著提升运营效率与风控水平。

遏制欺诈，维护市场

区块链的可追溯性与隐私计算的合规设计，为监管部门提供有效的穿透式监管工具。数据流转全程可审计，满足合规要求，提升监管透明度与效率。

数据保护，安全合规

运用隐私计算技术，方案实现了在原始医疗数据不出卫健域、充分保护用户隐私的前提下，完成保险机构的核查需求，化解了数据核查与隐私保护之间的矛盾，确保数据跨域流通安全合规，为保险核保业务提供可靠、安全的技术支持。