跨足線上賣藥?亞馬遜布局醫療版圖,中國在背後虎視眈眈
跨足線上賣藥?亞馬遜布局醫療版圖,中國在背後虎視眈眈

「健保成本的膨脹,就像依附在美國經濟體制內的一條寄生蟲。」巴菲特(Warren Buffett)上週在跟亞馬遜執行長貝佐斯(Jeff Bezos)、摩根大通執行長戴蒙(Jamie Dimon),宣布要攜手合作進攻美國醫療保險業時,曾這麼描述美國醫療的現況。

從科技層面出發,除了要降低醫療成本,更希望替現代醫療找出更好解決之道,一直以來都是亞馬遜執行長貝佐斯所追求的理想,而一路上所做的努力與遠見,或許可從貝佐斯這20幾年來的投資就能看出端倪。

從線上賣藥到醫療科技,亞馬遜啟動1492計畫

貝佐斯對醫療產業一點都不陌生,從1990年代就開始投資相關產業。時間回到1999年,貝佐斯買下線上藥局Drugstore.com 40%的股權,希望能跨足線上藥品零售業,不過很可惜線上賣藥並非貝佐斯所想的那樣簡單,Drugstore.com大多仍是販售非處方籤用藥,而這就跟亞馬遜本來的業務有很大重疊。嘗試的第一步最後宣告無疾而終,2011年美國連鎖藥局沃爾格林(Walgreens )用超過4億美元收購了Drugstore.com。

不只是藥品販售,貝佐斯在生物、醫療科技都有大膽的想像,2016年曾領投研究細胞衰老,專門開發抗老藥品的公司Unity Biotechnology;以及用血液檢測癌症的新創Grail、癌症免疫治療公司Juno Therapeutics、 線上掛號平台ZocDoc。

Jeff Bezos
1999年,貝佐斯就曾買下線上藥局Drugstore.com 40%的股權,希望能跨足線上藥品零售業。

去年七月,外媒報導亞馬遜啟動了一項專門研究醫療科技的計畫「1492」,引用哥倫布在1492年發現了現在的美洲大陸,亞馬遜想用發現新大陸的心態挖掘新興的機會。這項計畫軟體、硬體都有關注,包括整合電子病歷中的數據、建立遠距看診平台;硬體部分,則想要導入自家智慧音響Echo,透過語音助理Alexa協助醫生確認手術前的檢查項目、協助病患遠端聽取診斷結果等。

在收購全食超市(Whole Food)後,亞馬遜完整了線上線下的通路版圖,而為了將通路優勢發揮得更加淋漓盡致,去年12月傳出與邁蘭(Mylan)、山德士(Sandoz)等多家學名藥廠進行協商,希望能跨足藥品採購在線上賣藥。

進軍醫療保險業,將技術化繁為簡

從過去的例子來看,即便要花上數十年的時間,貝佐斯一直都很樂意嘗試新興機會。

而貝佐斯想做的,就是要去除產業中繁雜的環節,以Drugstore.com的例子來說,就能直接跟藥商、醫院直接協商,利用數據庫控管服務成本,創造新興的供應鏈;線上掛號平台ZocDoc則可以跨過醫療保險,用最簡單的方式幫用戶找到適合的醫生;而血液檢測癌症新創Grail,則可以改變癌症診斷方式,讓醫療體系更有效率。

「亞馬遜、摩根大通、波克夏·海瑟威,是電商、消費金融跟保險業的關鍵領導者,從這樣的位置上,可以創造出真正有利於患者的東西。」ZocDoc執行長Oliver Kharraz說。

不論是亞馬遜,或是三家公司聯手進軍醫療保險業,其實都是要將現在複雜的技術,轉化成簡單、可負擔的醫療服務,雖然三家公司的結盟目前仍在起步階段,但可以想見的是未來勢必可以透過科技、自身影響力,降低藥品價格以翻轉醫療體制。

實現平等醫療,中國巨頭也不落人後

而不只是亞馬遜,太平洋另一端中國的科技巨頭更是磨刀霍霍,先前中國已經喊出2030年要成為AI(人工智慧)的強國,像是騰訊、阿里巴巴已經關注醫療領域許多年,而不僅是要在線上賣藥、整合病歷資料,中國巨頭更是將焦點放在AI上。

阿里巴巴在2014年推出「未來醫院」計畫,患者可以在網路上買藥和看診;騰訊也曾投資微醫集團開設「未來醫院」,同樣提供線上看診以及線上買藥服務,但2016年中國監管單位下令禁止在網路上販售非處方用藥。

於是像百度就轉把資源投注在AI上,去年阿里巴巴推出了一款可以協助判讀電腦斷層(CT)圖像的AI軟體;騰訊也推出了可以診斷早期癌症症狀的軟體「覓影」,中國巨頭的努力方向也跟貝佐斯的眼光有相似之處,不論對任何國家來說,最好的醫療資源都會集中在都會地區,偏鄉民眾的醫療資源就會有很大的差距。

而透過AI能代替人手短缺的人類醫生做初步的診斷,再搭配通暢的購藥通路,或許就能解決醫療人力短缺問題、提升效率,離平等醫療服務的未來再更靠近一點。

資料來源:New York TimesCNBCStuff

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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