台裔創業家陳兆慶二度出發!美國醫療新創Nitra靠AI砍掉診所90%行政,年營收成長725%
台裔創業家陳兆慶二度出發!美國醫療新創Nitra靠AI砍掉診所90%行政,年營收成長725%

在美國看醫生並不是件易事,跑保險流程就更是一件苦工。診所的行政人員必須用20年前的傳真機、碎裂的會計軟體和無止盡的Excel表格,才能讓保險公司順利理賠。

「我曾經有嚴重的濕疹,光是要預約看醫生就已經非常困難,後續填寫保險文件跟資料更是花了非常多時間。」Nitra共同創辦人陳兆慶說。

這正是Nitra要解決的問題。Nitra提供醫療診所一站式的行政、採購、支付流程平台,在2026年3月完成1.87億美元(約新台幣59.8億元)募資與融資、年化交易額突破10億美元。

攤開Nitra的投資人名單,會發現濃濃的台灣味:之初創投(AppWorks)、中租總裁辜仲立與統一集團。而陳兆慶本身就是台裔美國人,從團隊成立初期,就決定將Nitra的工程團隊設立在台灣。

2013年,陳兆慶和小學同學、Nitra另一位共同創辦人Tim Hwang創辦了政策與市場情報SaaS平台FiscalNote,運用AI和大數據幫高度監管的企業和組織追蹤、預測並管理全球政策與法規風險,最終在2022年8月於紐約證券交易所敲鐘上市。

正值疫情且靠公司上市財富自由的2人,為何要在疫情後捨棄安穩,跳入一個他們毫無背景的醫療圈?陳兆慶長年「濕疹就診」經歷成為創業的關鍵契機。他回憶道,疫情撕開了美國醫療供應鏈效率低下且破碎的遮羞布,他和Tim也發現醫療領域是一個極度破碎、高度受監管且急需現代化的市場。

「很多人質疑我們不懂醫療,但是在FiscalNote時期,我們有4分之1的客戶是廣義的醫療保健領域,我們理解各州複雜的法規。更重要的是,那些懂醫療的醫師創業家們,往往不懂軟體,更不懂金融科技。」陳兆慶在創業前拜訪了上百名醫師,並找來美國連鎖緊急醫療護理中心CityMD創辦人等顧問撐腰,深入理解美國醫療領域的問題後,開始了新冒險。

延伸閱讀:AI把重複性的工作都做完了,我會被淘汰嗎?工程師的3個「轉型保命指南」

憑3神器打通診所金流,全年營收成長逾7倍

Nitra的產品共有3個:Nitra Platform、NitraMart和最新的AI代理產品。

Nitra Platform專攻採購與支付等行政流程,只要刷專用的Nitra Card購買醫療耗材,即享有至少2.2%的現金回饋,同時免費使用Nitra提供的費用管理與自動帳單支付(BillPay)軟體。

一旦診所習慣了這套金流系統,Nitra順勢推出第2步:NitraMart(醫療採購市集)。過去,診所需要面對十幾個不同的供應商,但Nitra直接與McKesson(麥卡遜)等供應鏈巨頭合作,甚至自己跳下來申請特殊藥品經銷執照。醫療診所現在只需要在一個平台上「一鍵下單」就可以完成,Nitra則從中抽取8%到40%不等的佣金。

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NitraMart,醫療採購市集。醫療診所在此平台可一鍵下單多個供應商的產品。Nitra則從中抽取8%到40%不等的佣金。
圖/ Nitra

Nitra最新的產品是AI代理。美國的保險理賠制度極其複雜,保險公司總是有千百個理由拒絕或延遲付款。Nitra的語音與流程AI,如今能在背景自動接聽電話、安排排程、比對保險資格,甚至在手術後自動生成清單並向保險公司請款。「這幾乎減少診所90%行政工作量。」陳兆慶說。

這套產品策略讓Nitra在2024年營收僅400萬美元,來到2025年的3,300萬美元(成長725%),並預期在2026年挑戰1.5億美元。目前已有近800家診所採用,初期鎖定高消費的整形外科、醫美與皮膚科,未來隨著AI產品更加成熟,更將大舉進軍牙醫與一般家醫科市場。

值得注意的是,Nitra的工程團隊並不在矽谷,而是在台灣。向海外招募人才雖有成本效益考量,但作為台裔美國人且身負對家鄉的使命感,陳兆慶認為台灣軟體工程師人才的能力被嚴重低估,「新加坡比台灣還小,但他們在國際新創圈的影響力卻很大。我希望Nitra是一個向全球展示台灣軟體實力的舞台。」

目前Nitra擁有約30位駐台工程師,在美國本土僅有2名。他們負責開發支撐10億美元交易額的金融基礎設施,以及處理複雜保險邏輯的AI模型。

在地團隊加上台灣資金的挹注,Nitra也正將目光瞄準向亞洲市場,目標2026年開始拓展,陳兆慶透露,雖然台灣的全民健保體系已極度成熟,後端行政痛點不如美國劇烈,但他們正探索如何將純粹的AI應用導入台灣、日本與韓國的醫療場景,而台灣會是個相當關鍵的基地。

延伸閱讀:醫師也要被取代了?哈佛實證研究:AI在臨床推理測驗上已超越人類,但離接手醫療決策還很遠

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Nitra共同創辦人陳兆慶是台裔美籍的連續創業家,成立醫療AI營運平台Nitra,早期就將核心研發大腦設在台北,希望把國際級的創業實戰經驗帶回台灣,培育下一代的新創人才。
圖/ 宋明宗攝影

Nitra

創辦人 :陳兆慶(Jonathan Chen)與Tim Hwang
產品/技術 :專為美國醫療院所打造的一站式AI整合醫療營運平台,包含自動化財務系統、採購與庫存管理與AI看診管理
成績 :近期宣布完成1.87億美元融資,過往投資人包含之初創投、中租企業總裁辜仲立、SparkLabs Taiwan等

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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。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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