Google最強挑戰者!亞馬遜憑4優勢大步走醫療路
Google最強挑戰者!亞馬遜憑4優勢大步走醫療路
2019.01.04 | Amazon

如果發起民調,探討全球哪間科技公司最有可能顛覆醫療領域,Google應該是不少人首選。因為截至目前,他們旗下的DeepMind公司已開發出3款AI演算法,能自動診斷:青光眼、糖尿病視網膜病變和老年黃斑部病變,準確度號稱勝過人類醫師,部分成果還發表在知名期刊《Nature》上。

但從2018年開始,看好亞馬遜(Amazon)的聲浪越來越強,市場、投資者都對這名Google最大挑戰者,抱持滿滿期待。

市調機構CBInsights在《Healthcare 2025研究報告》指出,全球最有可能衝擊醫療領域的科技公司,亞馬遜是第2名,僅次於Google,排在蘋果(Apple)與Facebook之前。

「想像一下,當Prime(亞馬遜付費訂閱會員)正式推出健康服務時,市場會有什麼大變化?」去年11月,矽谷創投公司凱鵬(Kleiner Perkins)創辦人兼總裁約翰.多爾(John Doerr)在富比世健康論壇公開表示:「亞馬遜是那些掌握『最佳位置』的公司之一,能懂得向顧客學習,並從中獲利。」

「我相信貝佐斯一定會推出健康醫療服務,因為這影響的是1億名用戶。」這段發言受到市場極大關注,因為他代表的凱鵬創投,不只是Google早期投資人,也自1995年開始投資亞馬遜,他自己也曾加入這間電商巨人的董事會。

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貝佐斯是否會正式推出給1億名Prime會員的醫療服務,將對市場帶來巨大衝擊。
圖/ Amazon官網

來自股東戰友的談話,讓市場吃下定心丸,相信亞馬遜推出殺手級應用的時間已越來越近。實際上,亞馬遜這兩年來的幾項動作,就逐漸透露科技巨人的醫療野望。

併線上藥局、找股神合開健康照護公司

2017年,亞馬遜和製藥大廠默克(Merck)共同提供獎金,讓開發者利用語音助理Alexa,打造能幫助人們控制糖尿病的照護服務。

2018年3月,亞馬遜再和股神巴菲特旗下的保險公司Berkshire Hathaway、摩根大通集團一起宣布,以合資方式成立新公司,將致力提供能降低員工醫療支出成本,並同時提升照護水準的健康照護服務。

消息一出,相關健康管理公司股價瞬間大跌,因為這間公司雖主打「非營利」,但巴菲特在公開聲明中表示:「儘管目前還不知道解決答案是什麼,可是我們認為,美國的經濟終將無法應付持續膨脹的醫療費用。」市場解讀,這3間公司共120萬名員工的資料,將成為亞馬遜強大數據分析能力的大補丸。

驚人的是,亞馬遜在六月份繼續出手,以約10億美元併購美國線上藥局PillPack。

PillPack在全美50州都有藥局執照,能將一個月份的藥品按照劑量預先分袋包裝,寄送到患者家中,免去患者上藥局麻煩,更避免吃錯藥、吃錯劑量的問題發生。此外,PillPack也有自行開發的藥局管理平台軟體和大量藥品給付管理師(pharmacy benefit managers)。

「任何人,都不該把亞馬遜只當成一間巨型電商公司。」波士頓管理顧問公司L.E.K.認為,亞馬遜目前至少有4大強項,讓他們能快速顛覆醫療市場,包含:

4大優勢,幫亞馬遜快跑醫療路

醫療設備和醫療用品

亞馬遜在物流方面的核心能力,以及現有的B2B電子商務平台,將使其能夠輕鬆擴展到醫院和供應商供應,打破傳統的代理、經銷商模式。亞馬遜已經獲得了43個州的醫療用品供應商許可。

線上與線下藥局

亞馬遜除了掌握線上藥局,過去以137億美元併購的連鎖超市全食(Whole food),既可以提供有機、健康食品,同時也能夠建立實體藥局。亞馬遜擅長的數據分析能力,有機會打造出能追蹤、預測患者健康變化的工具,提供傳統藥局無法給予的服務。

遠距醫療或居家保健

管顧公司認為,亞馬遜有已售出2,000萬台的智慧音箱Echo,搭配語音助理Alexa,組成龐大的聲音操控生態系,能快速融入醫療相關服務。他們預測,第一步很可能是先有「預約醫師到府看診」功能,或是透過智慧音箱螢幕遠距看診。

AI診斷、補充藥品

亞馬遜擁有深厚AI底蘊,透過機器學習推動了旗下許多產品,包含客戶推薦引擎到服務中心。而他們下一步,將會利用這些能力輔助醫師診斷,並提供處方自動補充和藥物提醒等功能。

財經媒體《CNBC》認為,亞馬遜最終目標,是希望能建構醫療一條龍服務。若民眾發現自己不舒服、疑似有感冒、發燒的症狀時,可先以遠距方式,在醫師指導下自我測試喉嚨是否發炎;當醫師確認病症、開立處方籤後,線上藥局PillPack即可直接寄出分裝藥物至家中。

加上雲端服務AWS現有的各式工具,同樣能運用至藥局、診所和醫院裡,隨著亞馬遜一步步將「武器」拿到手裡,過去出門找診所、排隊掛號看病等著拿藥的日子,可能真的不久了。而當亞馬遜夢想成真,消費者的醫療體驗,也將有脫胎換骨的全新感受。

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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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