智能手表数据或重塑寿险定价模型 步数超7000死亡风险大降
全球再保巨头与数据机构联手论证，可穿戴设备收集的运动数据或将颠覆传统寿险精算体系。慕尼黑再保险与Klarity联合研究成果显示，基于英国生物银行十年来的百万级健康追踪数据，保险公司可通过穿戴设备监测投保人的步数、运动强度、心率及睡眠等动态健康指标，构建更精准的风险评估模型。
这项覆盖50万志愿者的研究揭示，日均步行量达7000步以上者，其全因死亡风险较低步数群体显著下降。值得关注的是，该关联性不受体重指数、年龄层或吸烟史等常规因素影响。研究更发现，积极型吸烟者的死亡风险可低于消极型非吸烟者，每天行走不足5000步的非吸烟群体风险系数反而更高。
Klarity首席执行官Will Cooper在分析中指出，现代消费者已形成主动共享运动数据的习惯，这种数据可得性为寿险业提供了前所未有的风控机遇。将动态健康数据与静态医疗档案交叉验证，能实现核保模型从粗放分类到个体化评估的升级。
行业观察显示，技术革新将引发定价机制的根本性变革。类似于车险领域实施的驾驶行为定价模式，寿险费率可能演进为与健康活跃度挂钩的浮动机制。这种模式既能为高强度运动群体提供费率优惠，也可能导致久坐人群的保障成本结构性上涨，进而推动百万医疗险等产品形态调整。
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