健康管理评估全文(5篇)
第1篇：健康管理评估范文
关键词：健康体检中心；慢性病；健康管理模式
慢性病是指慢性非传染性疾病，据统计，近几年我国慢性病患病率逐年升高，已成为危害公共卫生安全的重要问题[1]。健康管理模式即通过收集患者信息，针对检查结果对患者健康予以评估，并开展针对性健康指标，有效降低患者慢性病发病率，提高患者对疾病的认知[2]。本文以于东方医院健康体检中心体检的慢性病患者93例为例，分析健康管理模式的实施过程及效果，现报告如下。
1资料与方法
选取2019年7月-2020年8月接受健康体检的慢性病患者93例，随机分为对照组46例和观察组47例。对照组男24例，女22例；年龄45～84岁，平均(60.3±1.1)岁；高血压30例，糖尿病22例，心脑血管病18例。观察组男25例，女22例；年龄46～85岁，平均(60.4±1.2)岁；高血压31例，糖尿病21例，心脑血管病19例。两组患者一般资料比较，差异无统计学意义(P＞0.05)，具有可比性。
1.1方法：⑴对照组采取常规干预：包括帮助患者完成体检，向患者提供体检报告等。⑵观察组采取健康管理模式：①健康风险评估：针对患者开展全面性健康风险评估，并配合体检所获得的基础指标，在评估日起3个工作日内为患者出具体检指标报告、个人健康风险评估报告。其中健康风险评估的具体内容应包含体力活动能力、膳食习惯评价、生活方式评价、疾病风险等级、运动指导方案、饮食指导方案、健康指导意见、疾病治疗方案，且在出具报告的当天由负责体检的临床医生开展面对面沟通，为患者详细说明其当前身体状态和疾病风险，并强调根据实际情况为其制定的健康管理方案，以提升其遵医依从性。②健康管理：对院内负责健康管理的人员开展相关管理培训，使其具备使用软件发送电子邮件、手机短信、微信等多种操作方式，实际使用时可利用软件平台直接向患者发送健康管理方案，并依据实际情况予以相应的修改。针对健康风险评估中已筛查出的高血压、糖尿病等典型慢性病的患者群体，制定健康管理方案时必须从运动指导、饮食指导、自我用药监督等，并为患者制作血压、血糖等自测量表，通过随日期记录的各指标数据的记录明确自身慢性病的具体状态。同时，记录每天服用药物的具体情况，包括用药种类、服药剂量、服药次数等，将具体量表定时反馈给医生，以确定用药对病理指标的具体影响，从而判断下一阶段治疗方案的拟定方向。③健康报告管理：主检医生应将患者体检和后续自测指标均纳入到个人健康报告内，并将报告数据记录在健康管理软件数据库中，以方便使用时能快速调用数据。④健康提醒：借助健康管理软件平台定时为患者发送微信或短信通知，提醒慢性病的日常注意事项，并强调返院复查的具体时间，在条件允许的情况下利用直播平台实现医患在线互动解答，并定期举办网络座谈会，提醒患者每年各阶段内应对健康风险的具体措施和意见，最大程度确保患者的健康。
1.2观察指标：对两组患者进行为期1年的随访，比较两组患者慢性病发病率，干预后血压、血糖、血脂指标水平差异。
1.3统计学处理：数据应用SPSS26.0软件处理；计数资料以[n(%)]表示，采用χ2检验；计量资料以(x±s)表示，采用t检验；P＜0.05为差异有统计学意义。
2结果
2.1两组患者干预后慢性病发病率比较：观察组慢性病发病率明显低于对照组，差异有统计学意义(P＜0.05)。见表1。
2.2两组患者干预后血压、血糖、血脂指标水平比较：观察组干预后空腹血糖、收缩压、舒张压、胆固醇、甘油三酯、尿酸等指标水平均低于对照组，差异有统计学意义(P＜0.05)。见表2。
3讨论
第2篇：健康管理评估范文
1．1医学科技计划绩效评估框架的构建原则
1．1．1系统性原则系统性原则要求绩效评估框架与评估对象的战略目标、绩效评估的目的一致。首先，与被评估对象的战略目标的一致性。绩效评估的目的就是引导、帮助被评估对象实现其战略目标以及检验其战略目标实现的程度。因此，构建评估框架应根据医学科技计划的战略目标来设定和选择绩效评估议题。其次，与绩效评估目的的一致性。目的不同，绩效评估的侧重点也应有所区别。
1．1．2可行性原则可行性原则对医学科技计划绩效评估框架的构建做出两个方面规定。一是评估框架要有针对性，一方面必须反映医学科技计划绩效的共同属性，另一方面又要突出政府关注的绩效重点。二是评估框架要合理。根据需要与可能设定议题或指标，使评估框架建立在切实可行的基础上，必须立足于主、客观条件，既要考虑到评估议题或指标本身的可评估性，又要考虑到评估过程中证据的可收集性。
1．1．3整体性原则首先，整体性原则要求评估框架的设计要体现全过程管理的思想，能够全面、系统地反映医学科技计划绩效的数量和质量要求。其次，绩效评估框架要有针对性，反映科技计划整个实施过程中的关键环节。再次，评估框架要体现管理要求，即体现关键环节做的很好或很差的标准。最后各个评估议题或指标要相互独立，不能重叠。
1．2科技计划评估的主要模型
目前在科技计划评估领域最常用的模型是“逻辑模型(Logicmodel)”，而在医学研究领域最常使用的成效评估模型是“回报模型(paybackmodel)”，因此，本文主要对这两个模型做简要的介绍。
1．2．1逻辑模型逻辑模型最早起源于私立部门的全面质量管理评价，之后被广泛应用于公共部门、政府部门和非营利组织，在绩效评估研究领域，常被国际组织作为一种计划/项目设计、执行和考核评估的工具来使用。逻辑模型勾勒出计划整个实施过程中各环节的因果关系，从中找出影响计划绩效的关键环节，既可以帮助评估科技计划绩效，也适用于对科技计划绩效进行分析并实施改进。作为一种概念化论证项目的方法，逻辑模型通过一张简单的框图来分析一个复杂的计划/项目的内涵和关系，注重把项目产生的短期结果、中期影响和长期战略之间的关系概念化，核心是事物层次间的因果逻辑关系。即“如果”提供了某种条件，“那么”就会产生某种结果，这些条件包括事物内在的因素和事物所需要的外部条件。典型的逻辑模型。通过可以看出，该逻辑模型通过描述系统从输入、输出、成果及影响等要素，给出了一个综合地、系统地研究和分析问题的思维框架。模型由以下六个维度构成:目标、投入、活动及对象、结果、假设、环境。逻辑模型总是在特定的情境下发生，对于一个科技计划来说，就是依据“情境”所制定的战略目标。投入包括所需的人力、物力、财力、时间和技术等资源;产出包括投入所带来的活动以及活动过程中所涉及的对象。结果是指计划/项目直接的效果和作用，是产出所带来的影响，包括短期、中期和长期影响;假设则是联系情境、投入、产出和结果彼此之间的因果关系，反映组织行为间的逻辑关系。通过逻辑模型，有利于了解特定行为的发展过程及各环节之间的因果关系;有利于找出关键问题，找到进行绩效评估的切入点，确定评估内容;还有利于组织和个人进行评估以及反馈，完善行为。其基本思路是从逻辑模型的分析框架出发，从系统的输入、输出、成效等逻辑环节构建绩效评估的维度。具体的方法是从计划/项目的长期战略出发，通过“长期目标－中短期目标－产出－投入”四个层次逐层分解战略愿景，找出绩效产生过程中的关键要素，并把各层面的关键要素转变为具体评估内容。
1．2．2回报模型回报模型，是MartinBuxton领导的英国BrunelUniversity(伦敦)健康经济学研究组提出的，是当前系统评估健康相关科研活动投入回报时使用最广泛的一套综合方法。在回报模型中，“影响”(impact)是一个宽泛的概念，它将直接产出、短期成效和长期影响等各个时间窗的效果都纳入到“影响”的范畴中，主要采用性质分类的方式来对不同类型的影响进行区分。将健康相关的研究所可能产生的影响分为知识产生、科研能力的建设、对相关政策和产品开发的支撑、健康及健康相关部门的收益、更广泛的经济和社会收益五大方面，并在每个方面提出若干指标。通过上面的回报模型逻辑图和回报模型指标划分可以看出，该模型主要集中在对结果端的评估，认为结果是否达到公共财政支出的要求、是否能够满足公众以及政府的需要，这对科技计划实施来说是最为重要的。模型不仅按照性质分类的方式将结果分成了五个方面，而且也考虑了各个利益相关方的需求，同时也能体现出不同时间窗下的效果，更重要的是符合健康领域相关科研活动的作用过程。
2医学科技计划绩效评估框架构建
2．1医学科技计划绩效评估框架构建的基本逻辑
本研究结合医学科技计划总结成效和管理经验、完善管理措施、提供决策参考的的绩效评估需求，选择“逻辑模型”和“回报模型”相结合的方式进行绩效评估的框架设计。采用了“逻辑模型”的逻辑主线，同时在成效部分结合了“回报模型”的成效分类方式，将逻辑模型和成效范畴结合，使评估逻辑模型更加适用于医学科技计划的绩效评估。改进后的逻辑模型通过描述系统从输入、输出、成果及影响等要素，给出了一种综合地、系统地研究和分析问题的思维框架。模型由以下四个维度构成:目标、投入、管理/活动、成效。其中目标，主要是根据上级政策规划、社会发展需求和科学发展需求等方面进行设计;投入包括所需的人力、物力、财力、时间和技术等资源;管理/活动主要包括两个层次的内容，第一个层次是指科技计划的主管方采取的组织方式和管理措施，第二个层次是指科技计划的执行方的实施活动;成效是指计划/项目直接的效果和作用，包括知识的积累、能力的建设、政策支撑与产品开发、健康及健康部门的收益、更广泛的经济和社会影响等方面。通过该逻辑模型，即可以对成效展开五个方面的评价，又可以把结果端和起始端串联起来，将目标－投入－管理/活动－结果逻辑线路上的所有要素囊括在内，有助于了解各环节之间的因果关系，明晰什么因素导致什么结果，找出绩效产生过程中的关键要素，并把各层面的关键要素转变为具体的评估内容。基于改进后的“逻辑模型”，结合一般医学科技计划投入与管理的特点，可得出如图4所示的医学科技计划绩效形成机理。从绩效形成机理图可以看出，医学科技工作面临着公众健康、卫生事业发展及医学科技发展的需求。根据政府医学科技工作战略目标制定医学科技计划的战略目标，并决定财政资源规模，同时制定科研组织、资源整合方式和科技计划学术牵头人。在给予一定的投入后，医学科技计划开始组织管理活动，包括确定优先资助的项目、及项目主持、承担单位、牵头人遴选、评审、实施过程监督管理，这些都是医学科技计划关键的管理环节。经过复杂的科技投入和管理活动，医学科技计划管理直接产出就是组织了一批项目进行研发、组建科技攻关体系、遴选一批牵头专家和搭建科技条件平台，同时形成一系列学术成果，这些成果通过推广、转化转移对知识增长、能力提升、政策支撑和产品开发、医疗服务和健康水平提升、社会经济发展产生了重要影响。
2．2医学科技计划绩效评估框架构建的评估准则
给出的逻辑模型中，展示了一般医学科技计划投入、管理和成效的前因后果。其中已经标识出了医学科技计划投入和管理中的几个关键环节，这些环节恰恰对应着投入与管理流程中可能的“断点”。如果医学科技计划在这些环节上做得很好或很差，那么直接关系到其绩效是否突出，而其做的好坏的标准也就对应着绩效评估的准则。基于一般科技评估框架，结合医学科技计划的管理要求，本研究认为评估准则包括以下内容。
2．3医学科技计划绩效评估框架
在明确医学科技计划的绩效形成机理和开展评估的准则之后，绩效评估的框架得以构建。医学科技计划的绩效评估框架和议题，其中过程评估包括三个大的维度:目标的制定、计划的投入、计划的执行;成效评估包括五个大的维度:知识产出、科研能力建设、政策支撑和产品开发、健康及健康部门的收益、更广泛的经济和社会收益。这些维度对应于医学科技计划绩效形成机理中的各个环节，前后之间具有一定的逻辑关系。在每个维度下，分别开展相应的评估议题。绩效评估框架的维度与关键。
2．3．1过程评估第一，对目标的制定的评估主要关注相关性准则。首先，政府医学科技计划的战略目标的设置应当满足国家或地方医学科技发展的总体规划以及社会发展的现实需求，即“定位准”。其次，还要有能够落实的机制和措施保证其战略目标的分解、实施，即“可操作”。第二，对计划投入的评估主要关注适当性准则。首先，政府医学科技计划的资源投入应该做到公正合理，将有限的资金分配给最需要的领域。其次，其投入的经费和人员的格局应该不偏离其预期结果，形成良性发展的资助体系。第三，对计划执行的评估主要关注效率性和效果性准则。首先，医学科技计划项目启动之初，应当确保有一套完善的实施方案和政策制度。其次，在政府医学科技计划从启动到结题的全过程中，应具有合适的管理方式和管理过程，保证管理的效率和效果。
2．3．2成效评估对政府医学科技计划成效的评估，主要关注效果性准则。首先政府医学科技计划的成效应当与其投入相匹配，符合预期定位。其次，政府医学科技计划的成效应该体现其战略目标，其事实结果应符合提升自主创新能力，产出创新成果和创新能力建设，以及促进社会发展和市民健康等方面的需求。前面在分析政府医学科技计划绩效形成机理时，已经对一般政府医学科技计划的战略目标进行了研究，主要体现在五个方面:第一，知识产生，主要包括期刊论文、学术会议报告、专著、研究报告等方面的评估;第二，科研能力建设，主要包括科研能力的提升、人才队伍建设、专业培训、团队、平台、数据信息等;第三，政策支撑和产品开发，主要评估研究成果是否为卫生政策的制定和实施起到坚实的支撑作用，以及开发新药物、新的诊疗技术。第四，健康及健康部门的收益，主要包括公众健康水平的提升、医院医疗服务成本的降低、医疗服务的质量提高、健康教育与健康促进等方面的效果。第五，更广泛的经济和社会收益:主要包括科研成果的商业化、劳动力增加带来的经济和社会效益等。
3结语
第3篇：健康管理评估范文
1.主客体评估指标
心理健康教育的主客体评估指标包含主体评估指标和客体评估指标，分值25分。主体评估指标包括主体构成评估指标体系和主体素质评估指标体系。客体评估指标体系主要包含学生的基本心理素质。
（1）主体评估指标体系包含主体构成和主体素质两个指标。主体构成主要是心理健康教育队伍的建设情况，这是开展心理健康教育的保障，是执行者。包含四个方面，其一专兼职心理咨询队伍的建设，考察的内容主要是否按照相关文件精神设置专兼职心理咨询队伍，设置的比例是否按照1:3000来执行，评估的组织人员是否满足心理健康教育活动的需要。其二，心理健康教育授课教师队伍建设，考察的主要是心理健康教育授课教师的职称、年龄、师生比例等内容。其三，学生心理社团组织的建设，指学校时候成立了心理社团，学生社团机构是否健全，社团时候开展了相关的心理健康活动。其四专兼职人员的心理知识培训，考察的是心理咨询人员是否接受持续的接受相关的培训，加强再教育。主体素质主要是指心理健康教育主体在开展心理健康教育中所具备的基本素质，是开展心理健康教育的前提条件，具有指导性和方向性的功能。主要是指负责心理健康教育的工作人员的基本素质情况，心理健康教育工作人员指授课教师和咨询工作队伍。考察的素质包含政治素质、理论知识、能力素质和身体素质，必须爱国爱校，具备扎实的理论功底，能够以身作则，言传身教，起到模范带头作用。
（2）学生的心理素质评价指标
主要考察学生心理知识的掌握情况，以及学校在心理健康知识普及层面的工作。考察的主要方式可以借助问卷调查和学生座谈来进行，考察过程中注意随机性。
2.环境评估指标。
（1）内在环境评估指标
分值8分，主要包括心理健康教育的制度建设和管理监督体系。制度建设包含了心理健康教育队伍的选拔、培训以及管理机制的完善情况。管理监督体系主要是指是否定期对相关职能部门以及相关教育工作进行定期考评。主要是考察开展心理健康教育的过程中制度化情况以及决策监督体系是否健全。
（2）外在环境评估指标
分值8分。主要包括心理健康教育的宣传工作、机构设施以及专项经费提供等指标。宣传指标考察的开展多种渠道、多媒体的宣传活动，包含网站建设、校刊、校报、宣传板以及广播等渠道，心理健康知识的普及的途径应该多种多样，有自己的宣传阵地。机构设施主要是指有无心理咨询室、监督部门的办公场所、心理咨询档案室和活动场所，以及基本的满足需要的仪器设备、测评设备，这些设备是否能符合标准。经费指标，主要是开展心理健康教育的经费投入情况，经费支持是开展工作的保障和动力。
3.过程评估指标。
（1）计划评估指标
分值5分。主要包含教育的整体规划、计划的有效性和针对性，计划是否符合学生的实际，是否根据学生的实际需要以及计划的全面性。
（2）实施方式评估指标
分值20分。主要是指心理健康教育开展的途径。包含了教学管理、课程设置、校园文化活动、学生咨询、举办报告情况等5个指标。教学管理考察心理健康教育的教学单位隶属，教研室的设置以及教材的落实情况。课程设置和举办报告指标考察的是心理健康教育的选修和必修情况以及课程的覆盖率能否满足学生的实际需要，主要侧重心理健康知识的普及情况。校园文化活动考察的是学生的第二课堂情况，心理健康教育活动是否丰富多彩。心理咨询工作指标考察的心理咨询工作人员针对不同的群体开展的团体咨询、个体咨询以及解决学生问题的实际情况。
4.绩效评估指标
（1）活动成效评价指标
分值8分。主要通过在校生的满意度、往届毕业生的满意度、教职工的满意度及学生家长的满意度来进行评价，实行纵向和横向相结合、校内和校外相结合的方式，纵向评价考察的是不同时期开展心理健康教育活动的效果，横向考察的是同一时期不同群体产生的效果。
（2）科研和奖励指标
分值7分。主要是指心理健康教育研究方面是否有投入及投入绩效，通过科研项目和表彰奖励的具体情况进行评估。
（3）安全稳定指标
分值5分。主要是指在一定时间段内，有无发生重大影响稳定的极端事件。包含学生因心理问题发生的自杀、伤人，以及影响学校和社会的安全稳定事件。
二、建立评估指标体系
各个指标所占分值应该达到什么程度才合理，才能引导心理健康教育工作者更好地投入本职工作，不断提高业务水平。根据目前的主要工作，对指标内容进行细化。
三、评估注意事项
评估指标体系有效发挥需要考核结果的有效运用，也就是需要考核主体重视、辅导员群体的重视，否则考核就成为一种形式，有了做秀的成分。
1.及时反馈
评价部门不能将考核结果简单进行公布，评价结果应该和结果分析进行结合，避免出现只知道结果而不知道出现结果的原因、不知道需要改进的地方，工作中类似的情况还会不断出现，甚至出现逆反情况，反而达不到评估的初衷，所以在评价体系中要注重及时反馈。
2.评估结果合理运用
第4篇：健康管理评估范文
关键词：量化评估分级管理；医院管理；管理质量
量化评估分级管理模式是在个性化管理概念下派生出来的，管理者为了实现对患者的个性化管理，因此需要对患者进行有依据的分级［1］。医院管理中的量化评估分级管理主要是依据患者病情的严重程度进行分级，或者依据患者的心理状态、经济情况等进行分级，也有是根据病人的风险因素情况进行分级［2］。
1资料与方法
1．1一般资料
医院内分泌科2019年2月～2020年2月期间收治的86例患者纳入研究。将2019年2～7月期间收治的43例患者纳入对照组。将2019年8月～2020年2月期间收治的43例患者纳入观察组。所有患者均接受常规管理模式：病情诊断、路径管理、药学管理、健康教育等。观察组患者在对照组管理内容的基础上采用量化评估分级管理模式。对照组男22例，女21例；平均年龄55．2岁。观察组男24例，女19例；平均年龄54．9岁。两组一般资料具有可比性（P＞0．05）。
1．2方法
对照组患者接受常规管理模式：病情诊断、路径管理、药学管理、健康教育等。观察组患者在对照组管理内容的基础上采用量化评估分级管理模式：①建立量化评估分级管理小组，成员由本科室的医务人员组成。②通过会议讨论的形式，制定量化评估分级管理小组的管理目标和工作流程，探讨对患者进行量化分级的标准及措施及对管理质量的评估方法。③定期召开小组工作会议，会议上由医务人员提出管理流程实施过程中遇到的主要问题，小组成员讨论分析，并改进管理方案。④制定患者风险因素量化分级方法、病情量化分级方法，对不同级别的患者给予不同的管理路径。同时以量化数据的形式分析风险事件、不良反应等产生的影响因素。并结合本科室实际情况，探讨规避风险和不良事件的方法及举措。
1．3观察指标
通过统计各项管理指标评分，评价两组管理质量评分。评价项目包括入院病情评估、入院风险评估、专科管理、操作技能、健康教育、心理维护、管理效果评价工具使用合理、管理问题及时改进、核心制度落实、操作过程检查。各项目满分均为10分。通过攻击各项风险指标评分情况，比较两组风险管理的质量。评价项目包括文献查阅、风险变量筛选、风险因素评估、风险分析、个性化管理。各项目满分均为10分。
1．4统计学方法
采用SPSS22．0软件进行数据分析，两组间管理质量指标、风险指标评分的比较均采用t检验。以P＜0．05表示差异具有统计学意义。
2结果
2．1两组各项管理指标评分比较
观察组各项管理指标评分均显著高于对照组，统计结果显示，观察组入院病情评估、入院风险评估、专科管理、操作技能、健康教育、心理维护、管理效果评价工具使用合理、管理问题及时改进、核心制度落实、操作过程检查评分均显著高于对照组（P＜0．05）。见表1。
2．2两组各项风险指标评分比较
观察组文献查阅、风险变量筛选、风险因素评估、风险分析、个性化管理评分均显著高于对照组（P＜0．05）。见表2。
3讨论
给予不同级别的病情、心理状态、经济收入、风险程度的患者以不同的管理方案，不仅能够将医院管理工作进行精细化的开展，更加体现了当代医院管理理念下的个性化服务原则［3］。迄今为止，量化评估分级管理模式在国内外均广泛开展，并取得了较为理想的效果［4－5］，因此医院近年来也将其纳入到了临床管理工作中，笔者在文中以内分泌科为例，分析了量化分级管理模式，在医院管理中的应用方法和价值。所有患者均接受常规管理模式，根据临床症状进行病情诊断，根据病种进行相应的路径管理，同时兼顾合理化的药学管理和健康教育等。同时，在以上管理内容的基础上采用量化评估分级管理模式。首先，建立量化评估分级管理小组，成员由本科室的医务人员组成。通过会议讨论的形式，制定量化评估分级管理小组的管理目标和工作流程，探讨对患者进行量化分级的标准及措施及对管理质量的评估方法。其次，定期召开小组工作会议，会议上由医务人员提出管理流程实施过程中遇到的主要问题，小组成员讨论分析，并改进管理方案。最后，制定患者风险因素量化分级方法、病情量化分级方法，对不同级别的患者给予不同的管理路径。同时以量化数据的形式分析风险事件、不良反应等产生的影响因素。并结合本科室实际情况，探讨规避风险和不良事件的方法及举措。管理质量的评价过程分别从综合管理质量的评估和风险管理情况进行评价。统计结果显示，观察组入院病情评估、入院风险评估、专科管理、操作技能、健康教育、心理维护、管理效果评价工具使用合理、管理问题及时改进、核心制度落实、操作过程检查评分均显著高于对照组（P＜0．05）。说明采用量化评估分级管理后，从病情评估、风险评估方面进一步进行了强化，同时也对医务人员的专科水平和操作技能有明显的提升，并且兼顾了对患者的心理管理和健康教育，从多方面综合提升了内分泌科的管理质量。风险指标评价结果显示，观察组文献查阅、风险变量筛选、风险因素评估、风险分析、个性化管理评分均显著高于对照组（P＜0．05）。说明采用量化评估分级管理模式更加有助于客观的评估患者的风险状态，从而有助于规避风险并实现个性化管理。
参考文献
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［3］郑若菲，金爽，林羽，等．分级预警模式在急危重患者院前与院内急救衔接中的应用［J］．解放军护理杂志，2020，37（2）：7982．
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第5篇：健康管理评估范文
关键词：大数据分析；保险行业；风险管理
引言
大数据风险控制的数据来源广，且数据类型多样化，能够采取多种类型的算法来更新客户信息、财产信息和消费信息等。与此同时，大数据风险控制在模型构建的过程当中，还可以完成数据的实时输入和实时计算，提升企业的风险识别能力，并且保障多维度数据采集能力。与传统风控相比，大数据风险管理在模型构件上使用的数据维度层级存在明显差异，通过机器进行决策之后也能降低风险管理成本。
1.大数据风险管理的基本特性
1.1特征
大数据风险管理能够在海量数据的基础之上，通过模型构建的方式对用户群体进行划分，不断地整合互联网数据和企业数据等完成量化风控。大数据分析支持下的风险管理和风险控制时效性强，而且算法多样化，能够基于社会行为和人际交往行为将各类文字信息、图片信息和视频信息作为分析主体。其中客户行为数据是风险管理的主要数据来源，能够帮助内部主体收集多维度数据且丰富不同颗粒度的小微数据，使这类模型结果更加接近客户群体的真实风险水平。虽然大数据风险管理在本质上和传统风险管理保持相同，所使用的建模原理和方法论也维持一致，不过主要区别在于数据量和模型构建的数据维度层级存在差异，在运行逻辑方面也存在特殊的因果关系，并且新时期的风险管理不再过度依赖人工，而能够基于智能算法和大数据分析通过机器完成决策过程。
1.2核心理论
大数据支持下的保险行业风险管理涉及的理论主要包含两个方面：首先是长尾理论，长尾理论能够激发用户的隐形需求，让一些冷门的产品变得不再冷门，关注消费者的不同需求爱好，深度挖掘市场信息，提供更多有价值和有特色的产品内容，其在不同行业已经得到了实践和验证。其次是logsitic回归模型理论，通过分析逻辑模型参数来对事件概率进行评估，目的在于找到原始预测变量的布尔组合预测信息，有助于降低目前保险行业当中的信息不对称程度，增强风险控制能力。例如在当前的银行领域，就有很多银行利用大数据风险管理技术来进行业务改进，并且以此为基础建立社交信息数据库，利用算法来判定用户的需求方向。
2.大数据分析在保险行业风险管理当中的作用
2.1提升对风险管理工作的重视程度
我国作为全球第二大保险市场，从保险业的经营情况当中可了解到每一年的保费都呈现出不断上升的趋势，保险市场具有巨大的发展前景和潜力。但是和发达国家相比，我国的保险深度和密度普遍较低，行业发展处于明显的滞后状态。原因在于保险业快速发展的时代背景下，我国保险行业的赔款和给付金额同时处于增加趋势，所以保险领域需要分析如何有效对客户群进行风险管理以降低支出，让保险行业转向高质量的发展道路。在大数据技术人工智能的帮助之下走科技创新道路，能够明确保险行业的经营原理和经营特征，在多年的经营过程当中积累大量的客户数据。例如大数据分析技术的应用能够帮助保险公司精确预测客户所需要的保险需求和保险服务，并且降低保险产品在研发过程当中的风险成本和承保成本，提供更具差异化的风险定价服务，这对提升营销效率意义重大。此外，在人力成本方面，风险管理作为保险的核心业务之一，应用大数据分析技术展开更加科学的风险定价和风险管理之后，能够降低风险成本，并且让大量的风险管理信息反向服务于保险业内部。经济的快速发展和人们可支配收入的增加使得现代人群的保险意识不断提升，对于保险服务的需求量随之增加，现代保险业务需求也呈现出典型的多样化和智能化特性。基于场景化的各类保险产品伴随着用户的定制要求拓展了其传播速度，各类新制度的实施也促进了保险业对保险本身的重视程度。从行业内部的企业发展过程来看，大数据无疑给保险行业风险管理带来了根本性的变革，依托精准的产品开发结果来分析客户行为习惯获取结构化数据之后，对保险的市场需求的把握变得更加敏锐，所以可以以此为基础研发出成本更低但满足客户期望的产品类型和定价方案。此外，还可以借助大数据技术对不同风险项目进行筛选和评估，做好精准营销激发客户的风险意识，积极融入大数据思维做好数据化和系统化管理。例如在文本挖掘和语音识别等技术的帮助之下，客户本身的性格特点、思维习惯等海量的行为数据可以作为增值服务和理赔服务过程当中的主要参考对象。未来在客户为主的宗旨下，保险行业天然的大数据特征可以结合中国保险业的实际发展情况，立体描绘保险行业全新的风险管理模式和生态系统模式，基于品牌要求和销售计划重新确定决策管理方案，抓住市场利基客户实现产品的精准投放，关注客户群体的显性需求和隐性需求乃至未来潜在需求。
2.2获得客户的关键信息
大数据分析可以在获取信息方面扮演非常重要的角色，由于大数据本身可以从不同来源获取关键数据，所以保险行业的内部发展能够利用这些数据完成智能化评估。比如在医疗保险方面，借助数据库智能工具和数据库信息，可以将用户的健康情况传递到保险公司的数据库当中，向被保险人提供专业的服务。与此同时，借助这些数据信息也能回答客户所提出的常见问题，改善客户体验并做好欺诈检测。公司内部可以根据过去客户提出的索赔以及历史信息来启动对客户的行为调查，正如在某些人身保险当中，保险公司可以关注客户的投保时间和投保比例以及潜在事故的倾向性，做好反欺诈和信用评价工作。在投保环节直接利用大数据平台来建立风险评估模型，对某些高风险客户进行筛选，一些可能对保险公司产生附加值的客户可以选择拒保或提升保费的方式提供专项业务。而在承保运营环节大数据分析风控模式更加关注对保险客户的信息动态反馈，然后根据客户的不同情况来做好人工介入与核心审查。需注意的是，在某些互联网场景下，还要考虑可能产生的健康风险或道德风险，尤其是在某些医疗服务当中，投保人如果隐瞒病情或完成信息造假必然产生未知的道德风险。对此，保险公司需利用大数据分析系数来从多维度筛查客户的不良信息，及时发现高风险客户发生欺诈行为的产生。
2.3大数据风控
大数据风控的作用在于规范现有的保险流程、预防保险消费欺诈，如恶意重复投保、骗取多余保费等。早在2013年阿里巴巴和中国平安等公司就共同组建了众安在线财险保险公司，目的在于确保互联网的安全运行融合各类大数据和网络保险内容，为网络用户提供安全交易和服务咨询模式。而在车险方面，人保财险在2014年就采取了基于大数据的车联网保险系统，免费向车主提供SIM卡然后记录车主的驾驶行为数据和驾驶习惯，将这类关键信息作为变量因子和风险定价模型判定依据。而阿里巴巴集团下的蚂蚁金服车险分利用海量的大数据信息和数据建模技术对每一名用户展开画像风险分析，当风险越低时，评分则会越高。与传统的信息判定相比，这种分数能够应用人工智能手段对人员展开精准评估，而非对车辆展开评估，也能从根源上避免理赔规则不标准而导致的理赔矛盾。又例如，在移动端进行投保时OCR技术可以提供更加智慧而高效的解决方案，只需要扫描身份证，就可以精确提取证件信息，辅以人脸识别检测来快速提取出用户的身份认证结果，对接的数千个数据源和毫秒级搜索技术能够完成对于数据的有机挖掘和整合。
3.基于实证分析的保险行业风险管理与大数据风险控制
3.1保险客户模型跟踪
在保险客户风险模型当中可以划分不同的自变量和因变量。以车险为例，自变量包括车辆种类、人员特征以及驾驶行为，而车辆种类又可以被划分为二元变量，包括小型轿车、大型SUV、货车等；因变量则包括性别、年龄、车辆使用年限、车辆购置价格、连续投保时间等。当收集了行驶里程刹车情况等关键数据之后，就可以给不同车主提供差异化的保费，并判断用户是否具有良好的驾驶频率和驾驶强度，丰富车险定价因子，提供个性化和精准化的车险服务。此外，还可以采用计算机图片识别技术来绘制某些受损车辆的3D图像，一旦车辆发生严重事故时，就可以通过摄像机扫描现场图片，构建三维模型，记录结构化数据之后再对车辆进行定损。在增值服务方面可以参考一些其他国家的运营措施，例如美国的一些汽车，保险公司就可以通过软件包来反馈车主的驾驶信息，建立高度精准的用户行为，将用户的驾驶行为数据与其他正常行为数据进行比较，构建差异化模型，精确评估当发生事故时是否保持正常的状态。在健康险领域当中，当前国内和一些保险公司已经利用了可穿戴技术和活动追踪器，为客户提供不同类型的服务，判断客户是否有需要改善的不健康行为。这一点在某些老年群体的健康保险当中可扮演非常关键的角色。这种对身体活动进行测量的仪器，可以评估老年人可能产生的疾病风险乃至死亡风险，呈现出主体的健康状况和健康行为。正如中国太平洋保险子公司太平洋医疗健康了移动健康管理服务品牌，并且建立了健康互动保单计划，基于可穿戴的智能健康设备和客户体质数据，引导投保人养成健康的生活习惯。例如，当用户完成某种健康行为时，就会获得对应的健康奖励，以此为基础刺激用户长期保持健康习惯的趋向。本质上看这种客户模型跟踪的作用在于研究健康行为和个体变量之间的差异。判断不同影响因素和疾病风险之间的关联性，其预测效果往往基于普遍因素和相关因果关系的分析结果，表明大数据能够了解用户的实际需求，打破传统的低频运作模式，拓宽大数据的应用场景。从本质上看，此类行为所采取的技术手段是对于用户的实时追踪和健康数据的获取，包括健康管理在内的各类行业数据都可以提供关键的数据信息。健康险作为我国多层次医疗保障体系当中的关键组成部分，实现数据互通和共享是未来的主要发展趋势，并且以数据为支撑建立健康保障体系之后，能够推动健康险在保障体系当中的功能实现。
3.2保险风控
现代社会保险越来越成为人们生活当中的刚需，而保险公司也会建立对应的大数据风控系统。例如在互联网在线投保时，某些客户在填完相关信息之后却出现无法投保产品的结果，涉及的产品类型也越来越多。出现此类现象的主要原因在于现有的大数据风控系统会对被保人的风险程度进行判定，如果风险偏高那么投保系统就会进行拦截。以风险管理为例，根据用户的健康数据、理赔记录和互联网行为等多个层次的信息进行综合评估，如果分数异常，那么就无法投保。这里仍然以前文提到的健康险为例，个人健康数据以及过往就诊记录在保险评分权重方面占比较高，是否申请过保险理赔等理赔记录的评分权重相对一般，互联网行为以及是否搜索过与疾病有关的信息，在评分权重方面占比较低。这表明在大数据平台和大数据分析模式之下，保险公司会重点监控用户的医疗记录。如果用户曾经在肿瘤科或心脑血管科室就诊，则表明用户可能产生高额的医疗费用，所以再根据疾病记录自动匹配健康规则与核保规则。无论基于哪种算法，保险公司都会采取有效的风控机制。除此之外，部分企业也以此为基础建立了基于大数据的风险监控分析系统，包含大数据采集模块、信息模块、分类评估模块、评估要素模块等各种不同的组成部分。被确认的风险评定信息通过对比模块能够快速地传递至动态评估模块，利用决策树或逻辑回归等分类方式将信息重合部分做好归类。在这方面，保险企业可以参考某些贷款平台或银行风控系统的运作方式，分析主体的固定资产与流动资产数据负债总额数据、资质异常或税务信息异常数据、诉讼数据等，确定风险评定值以及动态变化的区间，并且该数据会被传递至数据分类模块当中，完成数据信息的筛选和预警。4结语本次研究围绕大数据支持下的风险管控的基础内容，对大数据分析在保险行业的风险管理应用展开了分析评估。为了充分分析大数据分析手段的应用价值，在后续的研究当中，保险行业内部应该在加强数据收集的基础之上完成内部数据的整合，实现数据的互联互通，打破数据孤岛状态。尤其是在数据收集方面要加强数据的广度和深度，保障数据采集效率并利用最有效的指标对各类风险信息进行预测。这样一来才能提升数据信息的利用价值，对各类风险因子做出判定，基于不同的影响因素建立回归模型，应用至保险预测问题。
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