武漢肺炎侵襲全球,線上醫療將趁勢而起?
武漢肺炎侵襲全球,線上醫療將趁勢而起?

新型冠狀病毒(俗稱武漢肺炎)疫情重創中國旅遊和消費產業。但與此同時,正加速另一個產業的發展:「網路醫療」(中國稱互聯網醫療),而這正好解決了當前武漢肺炎疫情一個重要的痛點:如何避免病毒擴散。

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線上的問診拿藥,可以減少排隊掛號、看醫生的交叉感染風險。同時對於醫療體系而言,醫療資源濫用導致的過度負載,會讓真正需要的重症患者無法獲得適時醫治。線上問診與物流送藥,正好可以緩解門診的壓力,避免不必要的醫療浪費,也減少疾病帶原者與人接觸的機會,降低擴散機率。

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武漢疫情擴散之際,為了減緩蔓延,「網路醫療」的應用再度引起業界關注。
圖/ Agenturfotografin via shutterstock

而中國現在最大的網路醫療龍頭,就是2014年創立、已有超過3億用戶註冊的一站式醫療健康平台「平安好醫生」(平安健康醫療科技有限公司),是中國最大的金融保險集團「中國平安保險」旗下的公司,2018年已在港股IPO上市,且已被納入MSCI中國指數之中。平安好醫生的2019年年報顯示,其月活躍用戶有6,690萬,每日平均諮詢量高達72.9萬。

中國網路醫療龍頭如何「商業變現」?

根據平安好醫生的官方網站介紹,該公司目標是要打造醫療生態系一條龍服務。從它的4大業務內容可以看出其戰略布局:

1. 家庭醫生線上醫療服務

營收達8.58億人民幣(毛利率44%)的「家庭醫生線上醫療服務」,占整體營收的16.9%。從描述症狀、AI智慧導診、問診,到給予建議或轉診、線上掛號、1小時送藥等,提供付費線上諮詢的醫療服務。另外,也包括增值服務與會員計畫模式,平安好醫生與保險公司(平安保險)合作,結合健康服務和保險理賠,從2B端改善保單持有人的健康、降低疾病發生率與增強保險產品競爭力。

2. 消費型醫療服務

營收達11.12億人民幣(毛利率36%)的「消費型醫療服務」,占總營收的22%,是向個人和企業用戶銷售客製化的醫療服務組合,收入來源包含體檢(占81%)、醫美(3.9%)、基因檢測(1%)、口腔衛生與海外體檢(13%,海外合作夥伴包含台北榮總)等貢獻。

3. 健康商城

以電商模式為出發點的「健康商城」,收入主要來自自營業務商品銷售,以及平台業務抽佣的貢獻。以目標客戶(TA)區分,對個人的業務營收為15.7億人民幣(毛利率11%),占總營收31.1%;對企業的健康商城營收則為13.2億人民幣(毛利率5%),占總營收26.2%。

4. 健康管理與互動服務

這部分的營收達1.93億人民幣(毛利率82%),占總營收3.8%,主要來源是媒體廣告收入。

若從帳面上來看,平安好醫生的營收來源最主要是健康商城,但實際上在賺錢的,線上醫療和消費型醫療才是最大宗。

仰賴強大後援,優勢與風險並行的「好醫生」

平安好醫生自建全職醫生團隊1,139人,加上外部合作醫生5,324名,提供24小時全年無休諮詢服務。透過累積超過5億次的線上問診諮詢量,訓練AI輔助問診系統,幫醫生提高問診效率和降低誤診率。在藥品供應方面,雲端對接3.2萬家線下藥房,可以線上看診完,繳費後一小時送藥到府。

這些都是巨額投資,也讓平安好醫生累計虧損超過30億人民幣,沒有獲利破千億的平安集團這樣的富爸爸當靠山,是玩不起的。就獲客成本而言,也因為母集團挹注自有渠道資源而壓低,根據中信建投測算平安好醫生的獲客成本,平均低於10元人民幣,比網路產業平均200元人民幣低得多。

事實上,平安好醫生在建立之初就持續虧損從沒停過,他們在2016至2018年期間,分別虧了8.5億、11.8億和10.3億元人民幣,雖然虧損出現收窄的跡象,但能否維持成長並開始盈利,仍是未定之天。

再者,平安好醫生過於依靠富爸爸的資源,是他們的另一大隱憂,前3大客戶貢獻約占其48%的總收入,而且全部皆是平安體系的公司,包含平安壽險、產險、健康險,合計貢獻10.9億人民幣。大量的關聯交易,讓人懷疑平安好醫生自體造血成長與獲客的能力。

在武漢肺炎期間,平安好醫生、阿里健康等一群網路醫療服務公司,也齊步發起了線上義診。這其實是聰明的一著,同時賺得名聲和裡子,既可以在大流行病期間,用最低的成本獲取用戶,又同時做好事,提供了當前社會所需的醫療資源。

一場疫情大災,很可能會大力催動病患使用醫療服務的習慣改變,進而促成一整個「網路醫療」產業鏈,從吹大泡沫的發財夢到商業落地實踐成長。

責任編輯:陳建鈞

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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

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