长期以来，以重疾险为代表的健康险都是人身险市场最重要的险种之一，是代理人团队赖以生存，保险公司赖以积蓄内含价值最主要的方式之一，同时，也是市场认知度、接受度最高的险种之一。也因此，健康险也成为了过去10年保费增速最快的险种，年均复合增长率高达33%。
然而进入到2021年，尤其是旧定义重疾险彻底退出市场之后，健康险始料未及的“触礁”了，虽然以惠民保为代表的医疗险增速依然迅猛，但是贡献最多保费的重疾险却快速陷入低迷且一直持续至今，从行业交流数据来看，2021年至今，重疾险新单保费增速都低于-30%。
全行业的人都在苦苦思索：无论是从保险深度、密度等指标来看，还是从社会监管对于商业健康险的期许来看，这一市场都远未饱和，但为什么就是卖不动了？
麦肯锡最新报告《奋楫正当时：中国商业健康险的挑战与破局》（以下简称《报告》）对业界最关心的健康险破局问题做出了自己的详细回答。
麦肯锡在《报告》中表示政策支持下的商业健康险增长空间广阔，当下困局，根源还在于供需双方存在结构性错配，以至于无法有效激发市场需求，同时，保险公司核心能力建设仍有不足，也是困局产生的重要原因之一。
从上述分析出发，结合对保险发达市场典型体系、典型机构在发展商业健康险方面的观察，麦肯锡最终为国内险企破局商业健康险指出三大方向：
商业健康险的发展现状与困局在不同客群中的表象与成因均有所差异。目前市场上购买商业健康险主要有两类客群：一是寻求医疗支出保障的客群，二是追求优质医疗服务的客群。对前者而言，商保最重要的功能是对冲医疗支出风险，减轻医疗费用压力；而后者则更倾向于通过购买商保获得更好的就医环境、更优的就医服务、更快的就医流程。
1. 从需求端来看，中国商业健康险的市场需求尚未得到充分挖掘。医疗费用成本总体较低、灾难性医疗支出概率较小，导致居民购买商保的意愿不够，动力不足。同时，受限于市场教育，大多数居民对基本医保的保障范围以及商保的额外保障功能缺乏应有的了解。
2. 从供需匹配来看，当前市场产品供给无法有效激发潜在需求。目前主流健康险产品普遍存在“保健康人不保非标体”、“保医保内不保医保外”、“保短期不保长期”等错配现象，最需要得到保障的人群往往难以有效参保。
3. 从供给端来看，为规避赔付风险，保险公司核心能力不足导致其不得不主观筛选可保人群。因商业健康险经营时间短、数据积累不足，受制于中国医疗服务供给端发展不充分等原因，目前保险公司普遍缺乏与医疗服务体系深度融合、精细化风险管控、精准捕捉细分客户需求等核心能力，导致其从源头上难以开发出激发市场需求的产品。
针对追求优质医疗服务需求的客群，虽然越来越多的居民愿意为医疗服务升级付费，但此类需求数量仍然有限，未能有效扩大商业医疗险规模。中国高端医疗服务在整个医疗服务市场中所占份额不足1%。究其原因，从支付能力上看，高收入的高端医疗消费人群占中国总人口的比例较低；从支付意愿上看，中国高端医疗服务供给不足，公立医院仍是绝大多数居民寻求医疗服务的首选。
除此之外，中国医疗系统自身的一些特点也为商保发展带来了挑战。譬如，基本医保的参保人群与商保保障人群大量重叠，保障待遇边界不清晰；医疗服务提供方以分散的公立医院为主，商保公司对其影响力有限；医疗健康数据基础相对薄弱，且缺乏整合的结构化数据平台等。
在现阶段的中国医疗生态中，商业健康险主要扮演着支付者的简单角色，绝大部分医疗赔付资源集中在治疗环节，尚未实现事前预防和事后管理的全健康旅程覆盖。同时，医疗保险结算往往较为被动，在医疗服务方案的制定与执行中参与度低。为摆脱其价值创造有限、生态影响不足的困局，商业健康险公司应积极从今天的点状布局横向沿患者健康旅程、纵向沿医疗服务网络延伸，打造贯穿全医疗生命周期的 “产品+服务”。
一是医疗价值：通过专业的、预防性、主动性的亚健康及慢病患者干预，有效降低潜在疾病的发生风险，延缓疾病进展，合理控制赔付成本；
二是服务价值：通过提供兼具专业性和服务性的医疗管家式体验，满足、协调与客户健康相关的需求（如饮食、药物使用咨询等），增加用户触点，助力获客加保。在此基础上，健康险公司还可定期与用户开展互动，筛选并积累用户全生命周期的宝贵健康数据，为后续产品创新和运营提升创造抓手。
当然，从全球范围来看，支付方由于自身定位存在差异，对价值创造的核心诉求自然有所不同。
美国的商业保险体系十分成熟，且医疗成本压力主要由险企承担，因此，降低赔付成本是险企最主要的诉求。
考虑到美国商业保险多为团体险，如果仅凭服务价值，难以实现大规模获客。商业保险作为最主要的支付方承担主要的医疗成本压力，因而有利于降低赔付的医疗价值就成为其根本诉求。同时，美国团体保险为主体的健康险体系仅靠服务价值难以撬动获客，但健康管理服务作为撬动用户黏性及用药依从性的有抓手，有利于医疗价值的实现。
纵观美国市场，Livongo和Omada等慢病及健康管理服务公司的涌现，惠及不少险企。他们推出的专业解决方案能够有效提升患者健康状况，助力险企和雇主节约医疗成本。
英国、德国和新加坡则以社保为主体，商业保险主要起补充作用。社保作为居民医疗需求的根本保障和主要支付方，主导建立国家层面的、依托公立医疗系统的基本慢病管理系统（如英国NHS慢病管理计划、新加坡CDMP计划等）。
近年来，不少以社保为主体的国家纷纷推出了创新数字化管理方案（如Liva欧洲政府合作项目），强调增进国民健康，降低整体医疗支出。在优质公立系统对于医疗价值已经形成充分保障的前提下，商业保险作为额外补充，可以着重探索服务价值，将高端管理服务作为增值项。譬如，为了满足不同层次客户对服务价值的诉求，Vitality构建了一个健康管理生态体系，全方位渗入会员的日常生活。
中国的专业健康管理服务处于起步阶段，医疗价值创造尚未明确，各市场主体均在努力探索，试图找出一个适合中国国情的健康与慢病管理模式。部分地区基本医保正在开放慢病管理基金，积极引入商业公司提供的专业慢病管理解决方案，系统性管理区域人群健康，争取实现人民健康状况提升、政府医保经费节省、商业公司服务创收三赢（如微医在天津和山东开展的省级慢病管理项目）。
同样，商业保险也在积极引入药械企业等医疗生态合作伙伴，基于提升患者用药依从性这一共同目标，共同分担健康管理服务费用，提升模式探索的可持续性。譬如，专业健康服务公司安睦来与京东安联、赛诺菲等药企开展合作，共同推出“臻爱无限”糖尿病专病险。
鉴于中国健康险以C端客户为主，保险产品设计同质化严重，越来越多的保险公司开始从健康管理入手，探索差异化增值手段，着力提升保险公司获客及用户运营能力。不过，商业保险公司需分清主次，短期注重服务价值，打造差异化竞争优势，长期则应积极探索医疗价值，降低医疗成本，扩大带病人群的覆盖范围，实现营收增长。
具体而言，险企可沿被保人的生命周期和诊疗环节向前向后延伸，打造端到端健康管理服务体系，具体包括四个方面：
第一，健康体管理，覆盖从健康教育、监测、评估到健康干预和追踪的全周期，例如饮食、运动和睡眠管理等，降低患病的可能性与风险；
第二，亚健康管理，针对都市白领等亚健康人群，对生理与心理全面管理，例如心理咨询和中医调理等；
第三，疾病诊疗，针对不同客群在不同情景下的健康需求打造全方位、多层次、高质量的医疗服务体系；
第四，慢病管理，对慢性疾病及风险因素进行定期检测、连续监测、评估与综合干预管理，加快疾病的康复或是降低疾病进展或复发的风险。
为满足用户健康保健类及专业医疗类需求，险企应重点关注五大领域的核心能力建设：
1. 专业医生团队：专业医生作为重要医疗资源，负责用户日常健康状况以及定期常见疾病的诊断，以及满足治疗等关键医疗需求。通过线上平台等工具，高可及性的医生团队可提供患者远程定期复诊、解读数据指标、指导患者处方的动态调整等便捷医疗服务。
2. 专职服务人员：具有专业医疗背景的服务团队是衔接健康管理服务各个环节（如诊疗到事后管理），以及前端用户和后端医疗生态各相关方的核心元素，以及时性、专业性来体现服务价值和医疗价值。
3. 定期检验检测：通过居家智能硬件、专业检验机构、院内医疗检测等各类检测触点，构建围绕患者个体的全方位、实时更新的医疗健康数据库，形成医护服务人员疾病治疗、健康管理方案治疗的数据基础。
4. 慢病治疗药品：专业疾病药品目录以及定制化药品方案审核可提高治疗效果，控制治疗成本，便捷的续方以及配送流程可以改善患者的服务体验及依从性。
5. 用户激励运营：以用户需求和体验出发的服务细节设计，线上线下、功能模块间的有机融合的业务流程，多触点、有吸引力、渗入生活各方面的运营激励体系，以及便捷易用的数字化工具，均是实现健康管理服务的重要底层基础。
在具备五大核心能力的基础上，险企还需要打造联通的数据应用系统，通过一套电子档案贯穿用户全生命周期、全诊疗周期的医疗及服务行为记录；以及有效的组织机制流程，为生态各相关方的协同合作构筑底层保障与能力基础。
除自建外，外部医疗生态也为寻求不同合作广度和深度的保险公司提供了丰富选择：聚焦特定疾病领域、一站式打通健康管理各个环节的专业慢病管理服务公司；通过把握核心医疗资源（各领域专科医生），专精于问诊治疗关键医疗服务环节的互联网医院平台；专注特定环节能力的垂直领域服务方（如药品配送、检验检测、特定健康管理服务等）等。
而对于健康险公司来说，获得五大核心能力的可行性和必要性不尽相同，应充分结合自身特点（如内部资产布局，健康事业战略定位）选择最优发展与合作模式。
为更好地承接、满足用户的医疗需求，健康保险公司应摆脱仅仅作为支付方被动参与医疗服务的事后结算环节的定位，将重点放在前置其影响力，主动参与医疗服务的提供与决策环节。通过与医疗服务网络开展更加深入的合作，可有效规范服务网络的诊疗行为，从而达到保证医疗服务质量、提高医疗治疗效果以及控制医疗成本的多重目的。
当然，在设计和搭建机构网络时，险企也需考虑患者健康全旅程的差异化需求（如疑难杂症、日常检查、健康管理等），实现多层次、深度整合的布局：
1. 旗舰医院：具有高影响力的国家及区域性重点医院，代表着我国顶尖临床水平。旗舰医院能够满足患者关键医疗需求，但资源稀缺，且在少数医疗场景（如疑难杂症的诊断）中具有不可替代性。
2. 重点医院：各地排名靠前的公立医院，以及业务规模相对较大的民营医院。重点医院承担了绝大部分日常医疗需求，是医疗网络中的关键组成部分。
3. 中小医疗机构（包括诊所、健康管理中心等）：主要承担较简单、较日常的基本医疗，以及提供日常健康管理服务，是补齐全流程医疗需求不可缺少的部分。
回顾全球领先健康险公司的发展历程，与医疗网络愈发紧密的合作与联动已成必然趋势。从合作的紧密程度来看，险企的医疗网络管理从轻到重依次为四种模式：
该模式常见于现阶段中国市场，险企无指定或偏好的服务机构，保险与医疗网络仅存在支付关系；该模式对专业能力及成本投入要求低，难以强势打造产品差异化竞争力和盈利能力。
在该模式下，险企会签约特定外部服务网络，共商服务范围与价格，开始对保险会员提供差异定制服务。该模式代表了世界各地商业健康险的发展大势，属于美国PPO优选医疗网络的基本概念。上文提及的Aetna公司，即通过互惠共赢的付费模式以及患者数据和服务标准的能力输出，搭建了全美最大的医疗网络之一。
该模式属于前者的升级版，主要基于外部合作网络建立内部机构，对服务的类型及环节进行补充。险企可以借助对自有机构的强掌控力，进一步深化差异化服务，形成独特的竞争优势。譬如，联合健康（United Healthcare）在外部网络的基础上，补齐专注于初级、专科、紧急护理的自有医疗网络，这些核心优势与外部网络一道，共同形成了健康管理闭环。内外网络由照护协调中心相连接，实现线上线下及内外医疗服务的融合，打造一站式健康解决方案。
该模式下的医疗网络由保险公司直接建立或管理，支付与服务之间存在强绑定关系。整个保险医疗服务生态呈闭合式。不过，这种模式需要优秀的网络运营资质、运营能力，以及足够的资源，对于保险公司挑战最大。此外，考虑到中国的医疗服务市场仍以公立系统为主导，险企自建医疗服务网络较为困难，该模式适用度不高。
如前文所述，中国医疗系统以公立机构为主导，险企难以自建医疗网络。不过，中国健康险公司正在积极探索向签约合作、内外协作网络等模式转型，努力为核心医疗机构创造价值，错位补齐内部医疗能力，深化保险产品差异。
短期着力搭建覆盖广、质量高、合作深入的外部医院网络。从各级重点医院入手，通过开展高效合作谈判（如价值为导向的付费模式、高端客户导流等），共同探索价值创造点；输出标准化医院管理能力（如精益运营、学术科研、数字系统），吸引大型公立和头部民营医院合作。在医疗资源供给与服务质量方面双管齐下，共同打造保险产品的差异化竞争优势。
长期应针对性地内化医疗服务能力，健全服务体系。通过运营托管，深入参与部分民营和中小型医院的日常管理，在提升医院运营表现的同时，深度植入保险服务场景；险企也可选择重资产投入，投资或自建服务于保险产品的定制医疗业务。除了与保险产品实现深度融合外，内部机构同样需要与外部医院加强合作，形成有机补充与紧密联动，构建完整的诊疗服务网络。
风险保障能力不足是中国商业健康险面临的一大紧迫挑战。最直观的体现就是市场主流产品的“一刀切”模式，将所有带病、非标人群排除在保障范围之外。
对险企而言，加强风险管理能力建设，有效提升保险产品设计的科学性和精准性，并构建端到端精细化营运体系，是打造未来核心竞争力的关键所在。破局者有望率先切入庞大的带病人群市场，在精准控制风险的前提下，显著扩大可保人群范围，并提升营业收入。
同时，基于细分人群风险洞见而打造的定制化产品与服务，也将进一步提升保险产品的溢价和盈利能力。
医疗数据的缺失，是险企风险保障能力不足的根本原因。一方面，构建精细化人群风险分层模型需要高质量的医疗数据；另一方面，保险公司当前经验数据积累不足，同时既有数据未形成结构化体系，未能实现深度挖掘。
为了培养风险管控能力，险企亟需基于大数据打造一个精细化人群风险分层模型。模型训练数据需满足五项基本要求：
（3）样本数据需要同时涵盖风险原因（如继往轻症）和风险结果（如重疾确诊），以建立有效的因果预测关系；
相较于人群风险分层模型对数据的高质量要求，保险公司自有数据存在诸多缺陷。首先，由于中国健康险整体起步时间短、年轻健康人群理赔发生少、赔付型产品市场渗透率低等因素，导致有效医疗数据积累未成规模。其次，保险公司仅仅知悉理赔疾病诊断结果，缺乏相关风险因素，或是治疗费用的具体数据。而且，中国健康险多以短期产品为主，医疗数据连续性差。一旦用户更换产品或不再购买，便会造成医疗数据的断层。最后，理赔数据仅能反映投保客群当下风险概况，难以对未来的医疗风险形成有意义的指导和预测。
基于上述客观挑战与内部能力的局限，保险公司短期内难以凭借自身数据快速建立核心风控能力。各大健康险公司纷纷探索合法合规、规模化、系统化的医疗数据获取模式，主要包括与政府开展数据合作，以及通过医院系统获取诊疗数据这两种模式。
不同类型的保险公司，可依托自身禀赋探索与政府的创新合作模式，以期获取具有商业价值的医疗数据。拥有规模优势的龙头企业可通过经办基本医疗保险，以及承担惠民保等方式入局，积极参与国家医疗保障体系的建设。初创公司则可锁定某些细分领域（如罕见病），依托自身专业数据能力，与政府合作，通过小规模试点的方式，探索医疗数据的创新应用。
商业保险公司正在积极从医院端挖掘医疗数据。借助理赔，部分险企打通了合作医院的电子病例系统，允许访问客户完整的院内诊疗数据；还有一些险企正在与医疗信息服务商合作，以获取脱敏的医疗数据或洞见。值得一提的是，头部保险公司正尝试通过自建医院体系积累患者数据。虽说现阶段的数据获取仍未形成规模，但随着时间积累，将有望形成大规模、高价值的患者医疗数据库。
参考欧美发达国家的发展之道以及部分国内先进试点项目的成功经验，我们发现，采用多维度（包括基本人口信息、医疗数据、保险理赔数据）、大规模（具有代表性的城市层面）的医疗风险因子数据而建立起来的定量风险分层模型应用前景广泛，涵盖健康险产品设计、保险承销、医疗服务、理赔管理等产业链等各环节。我们将结合国内国际领先实践，介绍健康险各个关键价值链环节的应用案例亮点，以供行业参考。
以保险核心的承销环节为例，传统的保险业务流程中，为尽可能追求信息全面容易导致流程冗杂、投保人体验差、信息收集效率不高、质量不佳等痛点。核保决策过于标准化、缺乏定制，不能精准体现个体投保人的健康风险。同时依赖被保人主动告知的风险免责形式或有不实告知风险，保险公司需投入大量线下核保资源。
通过大数据人群风险分析，可以识别与疾病发生、赔付高度相关的预测因子（如生活方式偏好），并建立健康险精准核保模型。基于投保人的个体化信息（如年龄、继往诊疗记录等），自动生成健康风险评分，与地区平均评分进行对比，形成精细化风险定量评估。基于核保评分，对人群精细分层形成 “黑白名单”。例如，对高风险人群采取阶梯式定价，进行人工审核；对低风险人群则采取快速核保流程，提升效率。
我们利用风险预测模型对模拟投保人群进行了测算，不仅简化了50%人群的核保流程，还通过识别出的高风险人群调整核保决定，从而使潜在赔付降低了10%~15%。风险预测模型实现了重要的业务价值，是升级保险理赔服务体验、降低医疗成本的经典用例。
国际案例：建立以数据为核心的风险驱动健康管理方案，改善医疗效果，降低成本
以美国某专注于Medicare产品的保险公司为例。由于Medicare客户群体以老年人群为主，用户的医疗服务费用高昂，尤其是慢病及其并发症的治疗费用往往占医疗赔付支出较大比例。为缓解医疗赔付压力， 该公司依托核心数据优势，通过MA保险数据、医生网络，以及自建团队健康服务等多种渠道，全方位收集用户健康医疗数据；同时依托Google先进算法平台，建立复杂患者健康数据洞见分析库。该公司以此为基础，制定并实施了患者主动干预式健康风险管控解决方案。
精准的干预行为成效显著。该险企成功改善了慢病管理效果，在降本节支的同时，将老年患者住院率降低了30%，并大幅提高了糖尿病和高血压患者的疾病控制率。
随着全球范围内健康行业“个人消费意识”的崛起，消费者在健康支付决策中开始扮演越来越重要的角色。能否更加精准地满足不同细分人群（如老年人群、带病人群、高收入人群等）、不同层次（如基本医疗、服务体验等）的需求，就成为破解今天中国健康险产品严重同质化的关键。
以客户需求为核心的产品设计、营销推广以及体验塑造标志着中国健康险行业由“销售为王”的野蛮生长阶段，开始向“需求导向”的价值营运时代全面转型。
中国健康险产品同质化问题严重，保险条款和可投保人群高度相似。标准化的基本产品难以满足不同细分人群在不同场景下的差异医疗需求，更难以实现差异化价值创造，从而导致今天的健康险销售基本依赖渠道能力，价格竞争激烈。未来，打造以用户需求为驱动的产品创新能力，将成为健康险公司塑造差异化优势、提升产品价值及市场渗透率的关键。
在产品创新流程中，客户洞见、产品体系、持续迭代是需求驱动型产品创新的三大核心要素。
首先，对客户需求深度挖掘洞见是关键的第一步。险企可以借助系统化调研工具，对人群、场景和生命阶段的细分客户群体进行划分，深入了解用户对医疗、健康和服务的需求；
其次，险企需绘制全面的创新产品功能地图，对内系统梳理现有产品定位，对外全面收集行业产品功能及用例最佳实践；
最后，组织层面需建立创新流程机制和底层能力，支持产品快速迭代，实现客户需求与产品功能的精准匹配。
源自多渠道、全方位的需求洞见是精细化产品设计的立足之本。对外，设计科学调查问卷，在成熟的系统方法论指导下，深刻洞察健康险客户未被满足的需求。对内，培养销售系统以客户为中心的观念和意识，并贯彻主动、系统性的用户需求信息收集，夯实数据基础。结合外部行业调研以及内部销售洞见，生成细分目标客户群体特征，并识别未被满足的医疗需求，为产品创新提供重要指导方向。
基于内部梳理和外部对标的产品体系，识别产品潜在发展方向。对内，明确产品及核心业务的战略定位，在营收创造、市场捕获、客户服务等关键类别设置细分维度，通过定量评估识别未被满足的机会点。对外，密切关注主要竞争对手及市场领先企业，了解他们在覆盖人群、保障范围、保障周期、疾病类型等主要创新方向上的布局，构建丰富的行业情报数据库。在充分理解需求侧的基础上，体系化打造供给端“武器库”。
基于真实客户反馈快速迭代优化，最大化产品创新价值。传统险企亟需敏捷转型，引入多功能协作团队（如开发、销售、精算人员），并设立负责客户需求的专人专岗，确保将客户反馈切实落于产品开发；此外，应摒弃传统流水线式的产品开发流程，转而形成小步快跑式的“冲刺”工作周期，灵活调整产品开发方向，提升效率、避免资源浪费。
与其他保险产品类似，中国健康险高度依赖线下代理人团队，以无差别的推荐促成销售，因此往往会造成产品信息不透明、沟通不及时、客户体验差等问题。如果能够基于用户需求和偏好，实现精准营销投放，便可有效解决痛点，通过千人千面的定制化推广方案，有效提升客户销售转化效率与成功率。
精准营销对于老客运营和新客挖掘都具有重要业务价值。一方面，通过识别高流失风险客群和高价值客群，采取行动精准干预，能够有效防止老客流失并挖掘新客潜能；另一方面，筛选现有保险客户（如寿险、财险）中具有健康险购买意愿及可能性的高潜客户，提升交叉销售成功率；此外，开发创新投放渠道（如互联网渠道），并制定符合渠道目标客群的营销方案，以此拓展新客用户规模。
建立包括人口统计、营销反馈等在内的多维度用户数据库是实现精准营销的基础。在此基础上，险企可以进一步叠加涵盖患者治疗方案以及相关医疗成本费用的理赔信息。不同于一般运营数据，理赔数据的信息含量大，专业程度高，需要险企兼具数字化营销和专业医疗能力。相应的，数据库的核心洞见可以更为直观地指导业务发展，带来更高的业务增长价值。
精准营销的根本是要识别出高潜客户群及其偏好的营销内容与方式。如上文所述，多维数据库的建立有助于识别关键潜力客户并预测风险因素，从而找出具有高潜力的重点目标客群。经过优化的算法会根据消费者的背景与需求，推荐最为合适的健康产品，然后通过AB测试等方法反复迭代最佳营销内容。最后，利用线上线下各类营销渠道工具 （如微信、电话、线下拜访、实体广告等），明确与目标客群最有效的互动方式。
充分理解目标客群对营销内容及方式的偏好后，险企便可着手制定全方位营销互动方案。从散乱的“单兵作战”转向体系化的“营销推广组合拳”，在渠道间打造协同效应，避免资源浪费，提升营销效率。
定制化营销方案的有效执行离不开动态管理。基于动态生成的量化效果反馈，险企可对方案进行实时优化，调整既定方案。营销数据洞见可反向为内部销售人员管理、营销费用规划、产品设计创新等多个业务场景提供关键输入。
此前，由于健康医疗的用户和支付方存在不匹配情况，行业未将用户体验作为关注重点。鉴于消费者在医疗决策中的重要性不断提升，越来越多的企业正将用户体验纳入重要战略考量，并不断加大资源投入。用户体验优化不仅是面向客户的服务升级，还能切实为保险企业带来如客户流失降低、提升新客获取、增收服务议价等商业价值。
保险公司应运用科学方法和工具，深刻理解用户对产品权益、流程工具及人工服务等各维度的体验反馈。同时针对关键环节，深入挖掘细分流程反馈，精细打磨用户满意度。再配合产品形态的更新实时收集用户体验反馈，有的放矢进一步优化产品迭代。
首先应从公司战略上强调用户体验的重要性，构建跨部门的价值认同，并将其作为指导业务发展的重要方向。同时加大提升用户体验的相关资源投入，并推动以之为目标的产品、服务、体验和业务模式转型。最后建立内部核心能力以支持转型落地，如员工观念转变与能力培养、加强技术、数据和分析支持、建立跨职能治理和敏捷运营模式、部署测算和绩效管理系统等。
利用互联网平台、移动App、AI计算等现代化科技工具，着力解决传统保险销售与服务流程复杂、效率低下等固有痛点，打造高效、便捷、易用的现代化保险体验。
