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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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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