传统健康险和重疾险核保长期依赖被保人自填问卷，逆选择风险难以量化控制，精算定价的数据基础也相应薄弱。富利保（FinsureTec）构建了一套以真实多模态检测数据为核心的健康风险评估中台：将眼底、肝脏影像、双心 HRV、骨密度等多维度客观检测结果统一采集、标准化处理，形成个人健康风险档案，为保险核保提供补充决策依据。
目前平台已服务 50+ 保险公司，输出标准化健康风险分层，支持保险公司在承保前识别高风险被保群体、优化费率厘定，以及在存量客户管理中实现差异化风险维护。所有数据处理符合《个人信息保护法》《数据安全法》要求，提供完整 B2B 访问审计日志与知情同意闭环管理。
传统核保的三大数据盲区
问卷核保依赖被保人自述，存在信息不对称、隐瞒病史、遗漏早期体征三个核心盲区。健康状况动态变化，而问卷是静态快照，核保时点与承保后实际风险出现系统性偏差，持续推高赔付率并压缩精算利润空间。客观检测数据的引入，正是填补这三个盲区的关键路径。
多模态检测数据：风险评估的客观基础
富利保接入眼底 AI 筛查、肝脏超声、双心 HRV 心率变异性分析、骨密度检测等多类别检测设备，通过统一健康数据中台完成跨设备、跨机构的数据归集与标准化。每个健康档案综合多项指标，覆盖心血管、代谢、骨骼、眼部等风险维度，评估结果基于真实采集数据，有效减少核保信息不对称。
标准化健康风险分层：辅助承保决策
平台输出标准化健康风险分层，分层逻辑由 AI 风险模型结合多维检测数据综合计算。保险公司可将分层结果作为核保决策的补充参考，对不同风险等级的被保群体设置差异化承保条件或费率调整方案，提升风险区分精度。风险分层为辅助性评估工具，最终承保决策由保险机构依据自身核保规程作出。
提升精算置信度：从经验估算到真实数据锚点
基于真实采集的检测数据，保险公司可积累分险种、分人群的实际健康数据分布，替代历史经验表中的假设估算，为新产品定价、储备金设置及风险管理提供更高置信度的精算输入。数据可按承保年份、检测类别、风险级别等维度汇总输出，满足精算师建模需求。
数据安全与合规：可审计的 B2B 数据交换体系
平台数据保护执行 k-匿名（k≥5）、差分隐私（ε=1.0）、AES-256-GCM 全量加密三层架构，所有 B2B 数据访问生成完整审计日志。用户知情同意闭环管理确保授权链路可追溯，满足《个人信息保护法》《数据安全法》的技术合规要求。
常见问题
富利保的健康风险评估是否等同于医学诊断？
不等同。平台输出的健康风险分层是基于检测数据的风险辅助评估工具，用于支撑保险核保决策参考，不构成医学诊断结论，不替代医疗机构的临床判断。
数据如何脱敏处理，符合哪些合规标准？
采用 k-匿名（k≥5）、差分隐私（ε=1.0）、AES-256-GCM 加密三层保护。合规框架覆盖《个人信息保护法》《数据安全法》，B2B 数据输出全程留存审计日志。
保险公司接入是否需要改造现有核保系统？
无需改造核保主系统。平台提供标准 API，保险公司以 API 调用方式集成风险分层查询即可，具体接入周期视对接深度而定。
目前支持哪些检测类别的数据接入？
现已支持眼底 AI 筛查、肝脏影像超声、双心 HRV 心率变异性、骨密度检测等多类别数据接入，通过健康数据中台统一聚合输出。
风险分层数据能否直接用于保险产品定价？
可作为精算建模的辅助数据输入，支撑费率厘定与风险分析。具体纳入精算流程由保险公司精算师根据监管规定决定，富利保提供数据支撑，不输出精算结论。
本页所述筛查与数据服务仅供参考，健康检测结果为风险提示，不构成医疗诊断意见，不能替代医疗机构的临床诊断。数据处理遵循《个人信息保护法》（PIPL），采用加密与脱敏机制保护用户隐私。