加强医疗保险数据质量工作的意义(共3784字).doc
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加强医疗保险数据质量工作的意义(共3784字).doc
加强医疗保险数据质量工作的意义(共3784字)数据工作是进行行业调控和企业发展决策的重要基础,所以强化社会医疗保险的数据质量能够有利于更清晰地认识该行业的发展情况,从而更好地调整行业发展政策,推动医疗保险更好地服务居民医疗,从而提高保险的社会信任度,并提高人们的医疗保障水平。在实际工作中,利用大数据来对社会医疗保险数据进行完善,还可以有利于保险的快速结算,并且可以有效保障参保人员的就医质量,为人们的身体健康提供更加有效的保障。同时,通过对大数据技术的应用,还可以实现数据信息的集中化管理。之前的社会医疗保险数据处理工作中,往往都需要由多个部门或者单位来对客户基本信息进行录入与整理,在录入与整理过程中,通常会出现一些信息不完整以及录入错误等问题,严重影响数据的准确性。而通过对大数据技术的应用,则能够有效保障信息录入的完整性以及准确性,可以为参保人员提供更加优质的服务。1.2大数据战略对医疗保险管理的意义保障设计管理现阶段,很多医疗保险保障设计工作在开展的时候都没有准确的设计依据,很大程度的影响了医疗保险保障设计的顺利开展,且限制了相关产品业务的开发、推广。而通过对大数据技术地应用,则能够实现保障设计的有效管理,进而促进相关产品业务的开发、推广。理赔运营管理医疗保险运营理赔管理工作中,诈骗、浪费以及滥用费用等风险的防控工作是非常重要的一部分。虽然诈骗案的发生概率并不是特别大,但是,所涉及到的金额却是非常多的;而浪费与滥用属于是过度医疗或者不合理医疗,虽然涉及到的金额不是特别多,但是浪费与滥用行为的发生概率却是非常高的。在开展理赔运营管理时,保险部门可以充分利用大数据技术来进行数据挖掘,及时发现各种风险,从而达到对上述行为的防控,并提高理赔效率。2社会医疗保险现状分析2.1社会医疗保险数据质量工作现状随着社会保险行业地快速发展,商业保险机构所承保的社会医疗保险数据质量得到了有效的提高,且数据信息的应用效果也大大提升,为我国社会医疗保险的正常运营奠定了良好的基础,为人们提供了优质的保险服务。不过,虽然我国社会医疗保险数据质量以及数据的应用效果得到了有效的提高。但是,与实际的要求还有着非常大的差距。受到传统社会医疗保险工作的影响,当前的社会医疗保险数据质量工作在实际开展的时候,往往会受到各种主观因素以及客观因素的限制,无法保证社会医疗保险数据质量,很多数据在收集、录入与处理的时候都会出现错误,从而导致数据的准确性下降,影响社会医疗保险服务质量。所以,在大数据时代下,社会医疗保险必须要充分利用大数据技术,进而实现数据质量工作的优化。2.2中国医疗保险管理的现状当前国内的医疗保险机制主要是由中央政府及各级部门进行统筹管理,基本医疗保险的形式主要是城镇职工、城镇居民和农村合作医疗3种类型,这3种保险都由地方政府进行管理。当前商业保险也逐渐完善和发展,对基本医疗形成了有效的补充,但是当前商业保险的整体市场规模还比较小,商业保险的总体规模尙不到基本医疗保险规模的1/10,而且在医疗保险中以赔付为目的的纯医疗保障险种还要更少,因此市场中能够起到医疗保障作用的保险规模更小。当前的医疗保险业务中,商业险的客户有1/3来自于团体客户,剩下的2/3是个人客户,而且更多的人倾向于选择储蓄型的保险业务,不太看中真正的医疗保障效果。相较于政府医保,商业健康保险虽然规模还比较小,但是在政策的大力支持下,其规模正在不断扩大。2012年的关于开展城乡居民大病保险工作的指导意见,试点方式为采用招投标的方法来选择商业医疗保险机构,让其承办大病补充保险的运营并承担相应的风险,这给商业保险机构带来了新的发展机遇,有效促进了我国商业保险机构的发展。2014年国务院的关于加快发展现代保险服务业的若干意见,进一步规划了健康保险业在城乡社会保障一体化和参与更多医疗卫生体制改革中的作用,提出了“把商业保险建成社会保障体系的重要支柱,充分发挥商业保险对基本养老、医疗保险的补充作用”,并且“按照全面开展城乡居民大病保险的要求,做好受托承办工作”。这对于商业保险行业来说是一个非常好的消息。此外,我国正开展着对商业健康保险个人税收优惠政策的研究,虽然还没有对优惠政策的具体细节进行明确,但是政策的方向却是非常明确。总之,我国政策的支持与推动,给商业健康保险带来了非常重要的发展契机,在未来,商业健康保险必然为成为我国医疗保障系统中必不可少的一部分。商业保险机构要想在商业保险市场中占据有利地位,就必须要提升精细化经营管理水平,以此来提高自身的市场竞争力。3加强社会医疗保险数据质量工作的主要措施3.1利用大数据优势实现质量自动检测要实现社会医疗保险数据治理工作的顺利开展,必须要加强对社保数据的引入力度,并充分利用大数据技术,来对商业保险公司所承保的社会医疗保险数据进行全方位的检查。在社会医疗保险数据检查过程中,应充分利用数据检测技术,来发现数据中所存在的问题,并及时予以解决,从而保障社会医疗保险数据的准确性以及全面性,进一步提高社会医疗保险服务质量。由于社会医疗保险数据的录入工作复杂性比较高,且很多数据的录入都是由人工根据政府提供的数据信息来完成的,在录入过程中,会受到诸多不确定因素的影响,很容易出现录入不完整或者录入错误等问题,影响社会医疗保险数据质量,进而影响社会医疗保险服务质量。同时,由于很多保险机构都没有先进化的数据质量检测技术,很多数据问题都无法被及时发现,这也很大程度地影响了数据质量。而在数据治理工作中,合理利用大数据技术,则能够有效避免上述问题的发生,可以实现对大数据质量的自动检测,及时发现数据中所存在的问题并生成检测报告,进而保障社会医疗保险数据的完整性以及准确性。3.2利用大数据实现数据标签化以及补充为了实现社会医疗保险数据质量的进一步提升,在开展工作的时候,可以充分利用大数据技术来对数据信息进行全方位的分析与处理,根据客户的特点,将其区分为对种类型,从而使保险机构可以针对不同的客户群体,来提供不同的保险服务,确保保险服务质量。当前,大数据在国内很多行业都得到了广泛的应用,且取得了非常可观的应用效果,所以,在社会医疗保险领域也可以充分的利用大数据。因为社会保险工作的复杂性,很多保险工作者都不能深入地了解客户,很大程度的限制了保险服务质量的提高。因此,保险机构需要充分利用大数据,来实现数据的标签化并进行补充,使工作人员更加深入的了解客户的实际情况,从而保障社会医疗保险服务质量。3.3利用大数据实现标准化的联系信息很多保险机构在开展保险数据处理工作的时候,往往都是采用人工录入方法来对数据信息进行录入,且很多录入的数据信息都是由当地政府所提供的,这些数据信息的完整性以及准确性无法得到有效的保障。这就影响了社会医疗保险数据质量的提高,进而影响社会医疗保险服务质量。而在开展数据处理工作的时候,如果可以合理应用大数据,那么则可以使社保数据、公安部户籍等数据得到充分的利用,实现联系信息的标准化,不仅能够保证数据的完整性,而且数据准确性也大大提高,很大程度的提升社会医疗保险服务质量。通过对大数据的应用,可以使社会医疗保险工作效率得到有效提高,同时,理赔服务也会变得非常简便,可以获得更多民众的信任。为一种新时代的产物,大数据在很多领域都得到了非常广泛的应用,且应用效果也非常可观。因此,在社会医疗保险数据质量工作中,应充分利用大数据,来实现数据质量的提升,从而保证社会医疗保险服务的顺利开展,为人们提供更加优质的保险服务,进一步促进我国医疗保险领域的发展。参考文献1关于贯彻落实社会保险扶贫工作的实施意见J.天津社会保险,2018(3):29-30.2顾昕.社会医疗保险和全民公费医疗:医疗保障制度的国际比较J.行政管理改革,2017(12):63-70.3刘玉娟.商业保险与社会医疗保险合作的实践基于湛江模式和番禺模式的比较分析J.卫生经济研究,2016(6):41-44.第 7 页 共 7 页