《大数据背景下健康保险的精算统计模型与风险监管研究》是上海对外经贸大学汪荣明教授作为首席专家主持完成的国家社科基金重大项目成果之一，是国内鲜有的基于医疗健康大数据对健康保险精算模型进行多角度优化的力作。该书直面健康保险精算难点，把握健康保险大数据带来的时代机遇，深入开展对健康保险精算统计模型与风险监管的研究，创建适应大数据时代的健康保险精算统计的新工具，构建我国医疗保险监管的新思路。

　　该书的特色与创新主要体现在以下三方面：

　　其一，研究板块具有视角的全面性，涉及医疗健康大数据的数据特征、数据融合、精算定价、风险监管的全流程研究。该书对大数据在健康保险奖惩动态定价、个性化定价、欺诈识别等诸多场景的应用进行多阶段模拟分析。在前端，该书深入解析大数据与健康保险融合所面临的技术难点及可能的突破点；在中端，该书模拟了大数据与健康保险相结合所进行的商业医疗保险、长期护理保险和重大疾病保险精算定价的创新；在后端，该书构建了大数据与健康保险相结合在保险欺诈识别和风险预警中的应用及对策建议。此外，该书还立足大数据与健康保险结合的底层数据基础，为医疗健康大数据发展提供了数据标准化模型。

　　其二，研究方法具有技术的创新性。首先，该书针对目前大数据融合所面临的数据体量庞杂、多源异构、碎片化等问题，分别提出分布式算法、密度比似然法及线性插补等数据处理的技术方法。其次，针对传统健康保险定价存在的风险因子少、模型不全面等局限所致的精算定价结果粗略的问题，通过随机森林分类、BP神经网络、Markov、朴素贝叶斯等技术方法对商业医疗保险、长期护理保险及重大疾病保险的精算定价进行优化；有效改进健康保险由“少量影响因子对‘标准体’定价+核保调整价格”的传统精算定价模式向“事前定价+动态调整”的创新定价模式转变。再次，针对传统的医疗保险理赔和审查过分依赖人工操作、理赔模型单一、理赔效率低下等问题，提出K均值聚类方法、LightGBM方法、Logistic算法和决策树算法对健康保险中广泛存在的道德风险进行大数据背景下的智能审核。

　　其三，研究结论具有应用的科学性，可为我国商业健康保险与社会医疗保险运行主体与监管部门提供可靠的决策参考。在学术价值层面，该书在大数据多源融合、健康保险精算定价、保险欺诈精准识别、医疗保险风险监管、医疗数据标准化等方面提出的优化理论与技术方法丰富了大数据与健康保险相关研究。该书主要章节已在国内外重要学术刊物发表，具有一定影响力。在应用价值层面，该书立足于我国健康保险发展现状，通过实地走访与调研获得一手数据资料，深入剖析我国健康保险发展的现实难点，为大数据技术植入健康保险精算定价与风险监管提供了数据与技术支撑，由此提炼的对策建议报送并获得上海市及国家相关部门采纳，服务于国家商业健康保险与社会医疗保险的创新发展。

　　在我国医疗保障体系深化改革的现实背景下，从理论、实践到决策层面还存在许多难点和痛点问题有待解决。该书研究内容之全面、研究技术之新颖、研究结论之可靠，可为医疗保险与健康保险的改革提供科学支撑。鉴于我国健康保险市场不断变化，多层次医疗保障体系仍处于发展完善阶段，如何随着数字技术的演进，利用大数据统计方法不断改进健康保险精算定价及医保监管仍是未来医疗与健康领域的重要研究方向，期待汪荣明教授团队及相关学者持续跟进，在该方向取得理论和实践新突破，为我国医疗保障体系改革贡献力量。