长期以来，医疗险定价有个两难：身体健康的人觉得保费不够划算，健康状况欠佳的人却容易被拒之门外。近几年兴起的免健康告知医疗险免去了严苛的健康告知，降低了投保门槛，让更多消费者能够买到保险；但“一刀切”的统一定价又容易产生风险错配，既可能让健康投保人无形中承担额外风险成本，也给产品的长期可持续性运营带来压力。

免健告产品破解了带病人群投保难题，但也亟需探索精细化风险定价路径。太平洋健康险近期推出的一款免健告百万医疗险具有参考意义：无需健康告知即可投保，实现普惠准入；同时，设置了医保数据自愿授权选项，若投保人通过健康数据筛查，即可享受保费折扣。这在“让更多人买到保险”和“让保费更贴近风险”之间，提供了一种兼顾普惠与公平的解法。

借着保险产品变化，不妨先回答一个常见疑问：保险公司究竟能通过哪些途径了解客户的健康状况和既往病史？事实上，商业保险通常已在投保须知、个人信息处理授权书、理赔申请书等文件中设置授权条款，在授权范围内取得查询客户医保结算数据、医疗机构病历、体检机构数据及行业信息共享平台数据的权限。针对高额赔付或存在疑点的理赔案件，保险公司还会委托第三方调查机构进行更详尽的走访核查。

传统模式下，保险公司往往要等到理赔阶段，才会启动对客户健康信息的核查。这是因为传统健康险遵循最大诚信原则：投保时，保险公司就健康状况提出询问，并采信投保人告知的健康情况先行承保；而实质性核查通常要等到客户提出理赔申请后才开展。这样一来，保险公司实际需要核查的仅为申请理赔的客户，并非全部投保人，能够大幅节省人力成本与时间成本。

而此次免健告医疗险的创新，在于将医保数据引入投保阶段：以保费优惠为激励，由消费者自主选择是否授权医保数据筛查。过去，医保数据更多应用于理赔环节，帮助保险公司加快理赔、核验案情；而在投保环节，保险公司仅能根据年龄、性别等基础信息简单厘定保费，风险评估高度依赖投保人自述的健康状况。因此，保费定价若不区分健康状况，实行“一刀切”，带病人群投保意愿更高，可能加剧免健告产品的逆选择风险；同时，健康状况良好的投保人将变相承担更多风险成本，最终不利于产品长期稳定运营。随着大数据和人工智能技术发展，信息获取成本持续降低，投保定价环节的数据应用，有望实现更加精准、公平的差异化定价，最终形成定价更公平、保障更普惠、产品运营更可持续的正向循环。

在严守数据安全和隐私保护的前提下，医保数据与商业健康险的融合，是健康险高质量发展的重要方向。未来，投保人自行填报的健康告知或许不再是核保定价的唯一依据，大数据驱动的定价模式还有更多探索空间。