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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關鍵字: #武漢肺炎
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從黑客松到理賠第一線,富邦人壽如何讓 AI 從創新提案變成工作夥伴?
從黑客松到理賠第一線,富邦人壽如何讓 AI 從創新提案變成工作夥伴?

當許多企業還在討論 AI 能做什麼,富邦人壽更關注:AI 如何被第一線同仁使用?而這也是「理賠智慧助理」能從黑客松發想、走進理賠現場,成為真實工作夥伴的原因。

為什麼富邦人壽會選擇從最複雜、也最不易標準化的環節–理賠–切入、嘗試將AI從「回答問題的工具」轉變成進入核心營運流程的「決策輔助夥伴」?

保險理賠為何難以AI化?答案藏在大量非結構化資訊裡

相較於客服問答或行政流程,理賠工作最大的挑戰在於資訊高度分散且缺乏標準格式:從診斷證明、病理報告、手術紀錄到醫療收據,每份文件不同醫院格式都不同,內容還充滿專業醫療術語;理賠人員不僅必須理解文件內容,還需要同步比對保單條款、法規要求以及醫學知識,才能做出適當判斷。

更複雜的是,就算是相同疾病或手術名稱,不同案件背景也可能導致不同理賠結果,因此,理賠長期被視為高度依賴專業經驗與人工判斷的工作,很難透過傳統自動化工具處理。

近年來,隨著理賠案件量持續增加、醫療技術快速演進,以及新舊世代交替帶來的人才培育壓力,如何兼顧理賠品質、作業效率與知識傳承,成為刻不容緩的議題。

富邦人壽開始思考:如果AI無法取代專業判斷,是否能先協助理賠人員更快掌握資訊、縮短搜尋時間,讓專業人才把時間投入在更高價值的分析與決策工作?這個想法在富邦集團導入微軟Copilot Studio並舉辦黑客松活動後獲得實踐機會,理賠團隊將構想轉化為可驗證的AI提案,並在主管支持與跨部門合作下,於2026年1月正式導入理賠現場。

「黑客松讓我們有機會快速驗證想法,也讓AI應用從概念走向實際場景。」富邦人壽理賠部資深襄理郭乃瑀如是說道。

數位時代為此特別專訪富邦人壽黑客松獲獎團隊「ClaimAIngels」的成員,深入了解這項 AI 專案如何從創新提案一路走進理賠第一線,成為同仁日常工作的決策輔助夥伴。

富邦人壽
富邦人壽理賠智慧助理透過黑客松加速落地!數位時代專訪團隊成員郭乃瑀 (左上)、 王羽藍(左下)、陳子聆(右上)、林庭樂(右下),分享過程與收穫。
圖/ 數位時代

AI成功落地的關鍵,不只是模型,還有資料與流程重建

從創意發想到實際上線,最大的挑戰不是技術,而是如何讓AI真正符合第一線需求。

富邦人壽理賠部資深襄理林庭樂指出,團隊一開始便深入訪談理賠同仁,發現大家真正需要的並不是AI幫忙做決定,而是協助整理資訊,因此將理賠智慧助理專案聚焦於三大領域:手術等級建議、病理報告判讀輔助,以及國外醫療文件翻譯與摘要,目標是協助同仁降低資料蒐集與查詢時間,讓理賠同仁可以快速掌握案件重點。

但要做到這一步,必須先建立可信任的資料基礎。

由於醫療資料來源眾多且格式不一,團隊投入大量時間整理歷史案件、建立醫療名詞對應關係、標註資料來源與判斷依據,並透過跨部門討論及醫師顧問協作,逐步建立一致的判讀標準。林庭樂表示:「這項工作看似基礎,卻是AI能否提供可靠建議的關鍵,更重要的是,它讓過去散落在資深同仁腦中的經驗知識,逐漸轉化為可被組織保存與運用的數位資產。」

富邦人壽理賠部專員陳子聆便感受到明顯改變。她說:「過去遇到新的手術名稱,往往需要花費一到兩個小時查閱條款、搜尋歷史案例並向資深同仁請教,現在,透過理賠智慧助理協助,資料搜尋時間縮短50%以上,能將更多心力放在案件分析與專業判斷上。」

理賠部理賠審核科資深襄理王羽藍則形容,理賠智慧助理更像是一位隨身秘書。她說:「它會先幫我們整理案件重點,也能提醒是否遺漏重要資訊。無論是判讀國內外醫療文件、核對醫療收據,或分析病理報告內容,都能快速提供參考依據,讓我們把時間投入更重要的專業決策。」

除了資料基礎建設,金融業導入 AI 的另一個關鍵挑戰是風險與合規。

因應金融監理要求以及個資保護需求,團隊在設計理賠智慧助理時建立多層防護機制與使用護欄,並持續優化提示詞設計,以降低AI幻覺、資料外洩與誤判風險,確保AI始終在可控範圍內運作。

不過,對富邦人壽而言,上線並不代表結束,而是優化的開始。

團隊發現,理賠智慧助理初期使用率表現亮眼,但隨著時間推移逐漸下降,為了找出原因,團隊同仁與第一線理賠同仁召開多場討論會議,讓其了解,生成式 AI 並非一次建置完成就能長期發揮效益,必須持續蒐集使用回饋、改善建議,進而調整功能設計。

郭乃瑀表示:「根據同仁回饋,團隊目前正規劃新增實支實付手術給付比例分析等功能,目標是讓AI更貼近實際工作流程、滿足使用者需求。」

從單一專案到組織能力,理賠智慧助理帶來的真正改變

隨著理賠智慧助理逐步成為理賠同仁的日常工作夥伴,其帶來的影響也不再侷限於效率提升,而是開始擴散至組織文化與創新模式的改變。

郭乃瑀表示,過去AI專案多半由資訊部門主導,但這次經驗讓大家發現,真正了解痛點的人其實是第一線同仁,因為只有其最清楚哪些流程最耗時、哪些資訊最難取得,以及哪些環節最適合導入AI。「隨著理賠智慧助理成果逐漸顯現,愈來愈多部門開始主動詢問專案推動經驗,如資料整理、風險控管、流程設計與使用者導入等做法,加速 AI 創新在組織內部的擴散與落地。」

對富邦人壽而言,理賠智慧助理並不只是單一 AI 工具,而是一次工作方式與文化的改變:從第一線提出需求、跨部門共同打造,到持續優化與回饋機制,AI 不再只是科技部門的工具,而逐漸成為工作現場的一部分,也讓數位轉型成為一種持續發生的創新能力。

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