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      螞蟻阿福,開辟AI新戰(zhàn)場

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      撰文| 吳坤諺

      編輯| 吳先之

      繼春節(jié)密集的營銷攻勢后,拿到用戶增長先手的螞蟻阿福,開始密集地向服務(wù)能力要增量。

      早在2月前后,螞蟻便聯(lián)合阿里公益,推動培訓(xùn)基層村醫(yī),使用阿福輔助了解患者病情;3月,阿福宣布與美年健康達成合作,進一步涉足長期健康管理;4月,阿福的觸手伸向醫(yī)療機構(gòu)深處,發(fā)布包含“智慧醫(yī)療AI一體化方案”,包含面向患者的“云陪診”全流程陪伴,以及面向醫(yī)護的“AI醫(yī)生助手”四大模塊。

      從村醫(yī)工作站到體檢中心再到醫(yī)院導(dǎo)診臺,阿福正沿著醫(yī)療鏈條不斷向內(nèi)延伸。表明阿福在輕量級的健康咨詢基礎(chǔ)上,試圖“包辦”用戶全周期健康需求的意味。

      去年末,螞蟻健康事業(yè)群總裁張俊杰為阿福定下“個性化、專業(yè)化、自動化”三個迭代方向。AI讓千人千面的健康管理成為可能的背景下,前兩者相對直觀。自動化則指向了一個比服務(wù)能力更深的命題。


      字面意義上,自動化意味著技術(shù)響應(yīng)效率;業(yè)務(wù)意義上,自動化則指的是用戶健康需求與真實行為中的摩擦。

      舉個例子,大多數(shù)人知道體檢重要,但在預(yù)約、報告解讀、復(fù)診導(dǎo)引中,每多出一個環(huán)節(jié),都會產(chǎn)生心理摩擦,最終導(dǎo)致行動流產(chǎn)。

      技術(shù)無法直接彌合行為的斷裂,這是阿福眼下試圖破解的命題,也是它慢慢變“重”的邏輯起點。

      老配方裝進新入口

      從模式上看,阿福這款產(chǎn)品是希望通過生成式AI,重新組織用戶健康需求。與業(yè)內(nèi)共識中的低頻醫(yī)療有所區(qū)分,阿福一開始瞄準的便是用戶的全生命健康管理周期。

      健康需求并不總是通向醫(yī)院。AI時代前,有人尋親訪友,托關(guān)系打聽病癥;有人去傳統(tǒng)搜索引擎搜一輪關(guān)鍵詞,在鏈接中拼湊出一個相對清晰的圖景;有人翻找內(nèi)容社區(qū),試圖從生活化敘述里得到一個大概判斷。

      螞蟻CEO韓歆毅在訪談中,把這類需求概括為介于醫(yī)院和生活之間的“中間地帶”。

      搜索能給信息,卻未必能給判斷;內(nèi)容社區(qū)能提供經(jīng)驗,卻往往混雜著個人體質(zhì)差異、情緒表達。例如在用戶在意識到問題已經(jīng)嚴重到需要就醫(yī)問診前,會通過極為碎片化的方式處理健康需求。

      這個過程彼此割裂,信息質(zhì)量參差,且每一步都在消耗用戶的決心。通過生成式AI提供的個性化的健康咨詢功能,螞蟻將這些需求組織起來,完成對舊路徑的替換。

      最新數(shù)據(jù)顯示,阿福目前的總用戶量破億,月活達3000萬。

      技術(shù)層面,阿福主要通過醫(yī)療垂類知識庫的RAG(檢索增強生成)來引導(dǎo)用戶完成健康咨詢。

      通常來說,基于RAG的對話類產(chǎn)品會識別用戶意圖并在回答基礎(chǔ)上給出可點選的候選項,幫助AI更快理解用戶。阿福與其他通用AI產(chǎn)品的不同,在于其注重交互環(huán)節(jié)的設(shè)計與意圖引導(dǎo)。

      如阿福回答的MarkDown,整體按醫(yī)學(xué)思考路徑,以院士解讀、醫(yī)學(xué)文獻等模塊化呈現(xiàn),專有名詞還支持二次點擊查閱。AI醫(yī)生分身綁定真實專家,以title、機構(gòu)來建立信任預(yù)期。

      在此之上,面對不懂醫(yī)學(xué)知識的用戶,阿福還需要持續(xù)引導(dǎo)用戶追問,補充問題。例如一個簡單的感冒,需要通過鼻涕清濁、咳嗽干濕、是否發(fā)熱等細節(jié),逐步縮小范圍。用戶不需要一次性組織好語言,而是在對話中自動完成信息補全。


      除了阿福本身的產(chǎn)品設(shè)計,螞蟻在組織零散需求,推廣技術(shù)普惠上也駕輕就熟。

      參考2017年收錢碼的推出,彼時支付寶剛剛經(jīng)歷了微信支付“偷襲珍珠港”與口碑的回撤,在支付的正面戰(zhàn)場中處于守勢。螞蟻迅速成立線下支付事業(yè)部,傾盡集團力量與ISV服務(wù)商一道,進行高密度的線下滲透。

      地推掃街、物料鋪設(shè)、補貼激勵之外,螞蟻與服務(wù)商們還針對“免費”“到賬快”等具體利益點,對下沉商戶展開重復(fù)教育。小小的二維碼背后,連接的是螞蟻金服一系列小微金融信貸服務(wù)。

      面對AI健康這場必贏之戰(zhàn),螞蟻同樣是組織調(diào)整先行,于去年11月7日宣布原“數(shù)字醫(yī)療健康事業(yè)部”升級為“數(shù)字醫(yī)療健康事業(yè)群”。而后是全方位的營銷與心智滲透,諸如春節(jié)前后的補貼以及廣告、線下地推等。

      默認關(guān)系與服務(wù)交付

      需求組織為阿福解決了用戶基礎(chǔ)。以張俊杰提出的“三化”方向看,將自動化放在專業(yè)化與個性化后面,折射出螞蟻對平臺演進的階段性規(guī)劃。

      個性化建立用戶關(guān)系,專業(yè)化夯實信任基礎(chǔ),最后才是自動化彌合行為斷裂。

      用戶行為的發(fā)生取決于“動力”與“阻力”的博弈。健康管理之所以需要自動化,是因為其阻力如醫(yī)療環(huán)節(jié)、運動健身等是即時性的,而動力卻是延遲的、抽象的。

      人類大腦為即時滿足而設(shè)計,面對延遲回報時,默認選擇是拖延。阿福的自動化本質(zhì)上是要把健康行為“植入”給用戶,更強調(diào)與用戶建立長期的默認關(guān)系。一個是按需,一個是默認,這或許是阿福與通用AI產(chǎn)品的區(qū)別所在。

      AI能力迭代的角度,阿福不僅需要持續(xù)獲得用戶反饋,還有更完整的行為樣本與健康數(shù)據(jù)。

      如今的推理大模型已經(jīng)基本滿足對單次上傳的健康數(shù)據(jù)的解釋能力,但它們的邏輯停留在“你問我答”。阿福的重點是尋找持續(xù)獲取數(shù)據(jù),沉淀為能力的手段。沒有足夠的上下文沉淀,AI對用戶的理解便停留在單次對話中,遑論做出合理建議。

      由此,我們可以看出阿福的自動化的兩個發(fā)力方向。

      產(chǎn)品層面,阿福需要培養(yǎng)與用戶的日常默認關(guān)系。為此,阿福在前文提到的健康咨詢基礎(chǔ)上,通過提醒、目標、家人檔案等方式,把一次性的健康疑問延展成持續(xù)性的產(chǎn)品關(guān)系。如果用戶只在身體明顯不適時才打開阿福,那么它就很難積累足夠的行為樣本,也很難真正進入用戶的健康管理日常。

      螞蟻渴望將這款產(chǎn)品從冰冷的AI工具轉(zhuǎn)變?yōu)橐粋€陪伴式的角色。AQ更名為“阿福”、推出長輩模式、智能硬件生態(tài)加速擴張,都是這一意圖的外化。

      但是,阿福可以即時解答健康疑問,卻無法完成即時的服務(wù)交付。

      這一層面,阿福正在從“信息入口”向“服務(wù)入口”進化。除了健康A(chǔ)I的基礎(chǔ)咨詢功能外,阿福還連接了30萬真人醫(yī)生和5000家醫(yī)院的掛號跳轉(zhuǎn)。


      AI抹掉了部分信息差,但后端醫(yī)療資源的專科化、碎片化、地域化依然厚重。繼螞蟻收購好大夫后,阿福后端能連接的真人醫(yī)生約30萬,面對1億量級的用戶池,供給缺口顯而易見。

      自動化的深度,直接決定阿福平臺化的難度。如果說入口考驗的是產(chǎn)品設(shè)計和舊能力的底蘊,平臺化考驗的則是螞蟻能否在高度專業(yè)、資源稀缺且強監(jiān)管的行業(yè)里,持續(xù)推進后端資源的整合與協(xié)同。阿福要做到的,是用戶一切與健康相關(guān)的行為都能在阿福App內(nèi)完成。

      這便是阿福在春節(jié)的階段性勝利后,沒有停留在用戶側(cè)趁熱打鐵的原因。

      值得一提的是,除了外部的生態(tài)擴張,螞蟻既有的稟賦為阿福自動化提供了部分服務(wù)交付能力。據(jù)了解,用戶在阿福App內(nèi)已經(jīng)可以“醫(yī)保直付”與“商保直賠”。用戶在阿福內(nèi)完成問診、購藥、就醫(yī)后,系統(tǒng)自動觸發(fā)醫(yī)保結(jié)算和商業(yè)保險理賠,無需手動提交單據(jù)、等待審核、墊付資金。

      離用戶越近的產(chǎn)品,越有機會成為入口。但入口并不等同于勝利,很多時候,它更像是一個極其消耗資源的“甜蜜陷阱”。

      1億用戶和3000萬月活證明了“中間地帶”的需求真實存在,但需求被驗證之后,螞蟻必須回頭補課。只有為阿福的自動化尋找更堅實的資源支點,螞蟻組織起來的入口才不會淪為空中樓閣。

      AI健康的大道小路

      一位業(yè)內(nèi)人士告訴光子星球,AI健康最早的爆款應(yīng)該會集中在細分場景,如某個專科的專病。這既符合醫(yī)療資源供給的形態(tài),也符合推理時代出于多種因素成為主流的專家小參數(shù)模型技術(shù)范式。

      在他看來,擺在當下AI健康玩家面前路就兩條。

      更快的路是選擇幾個病種,不斷通過醫(yī)患數(shù)據(jù)強化學(xué)習(xí),做出符合機構(gòu)端交付的專家模型產(chǎn)品。釘釘聯(lián)合壹生檢康推出的“豆蔻醫(yī)生超級助理”聚焦婦產(chǎn)科,上線10天內(nèi)便有超300家醫(yī)療機構(gòu)主動開通;百川智能的“百小應(yīng)”專攻循證醫(yī)療,通過API將六源循證推理能力標準化輸出,直接嵌入醫(yī)院工作流。

      這類產(chǎn)品切口窄、臨床價值明確,商業(yè)路徑清晰,可以說是每一步都踩在了實地上。阿福選擇的是另一條更慢、也更重的路。

      打個比方,專病路徑像打井,切口窄、突破慢,要一個蘿卜一個坑拓寬能力;平臺路徑像修路,要自己一點點清理障礙,站到更上游的位置,直面供給不均衡。

      直觀的影響,是專病AI產(chǎn)品的商業(yè)化速度開始與阿福形成時差。張俊杰多次強調(diào)阿福問答結(jié)果中沒有任何廣告推薦,不受商業(yè)因素干擾。這種克制在建立信任的同時,也意味著阿福必須依賴集團更長期的投入,而無法像專病產(chǎn)品那樣快速自我造血。

      另一重擠壓來自AI化同樣快速的傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療巨頭。


      以京東健康為例,其在過去數(shù)年已經(jīng)建立了相對完整的“醫(yī)+檢+診+藥”服務(wù)閉環(huán)。今年以來,京東健康一邊升級AI醫(yī)生智能體集群,強調(diào)長期記憶、主動管理和體檢報告后的閉環(huán)方案,另一邊持續(xù)整合自營藥房和即時配送等既有履約能力,試圖把AI健康管家與線下服務(wù)捆得更緊。

      同樣具備履約網(wǎng)絡(luò)優(yōu)勢的還有美團。4月14日,美團發(fā)布家庭健康管理產(chǎn)品“小團健康助手”,提供與阿福相似的AI健康咨詢與健康檔案管理等功能。有龐大的本地生活服務(wù)為支撐,美團AI健康與線下的結(jié)合有希望拓展到藥店、醫(yī)美等機構(gòu)。

      類似這般被驗證的醫(yī)療服務(wù),是阿福自春節(jié)后密集布局的對象。高強度的資源需求下,螞蟻為阿福提供的騰挪空間也需要繼續(xù)加強。

      赤腳醫(yī)生下鄉(xiāng)曾經(jīng)幫助新中國度過了建國初期醫(yī)療資源嚴重不均的階段。假如AI是橋接醫(yī)療健康供需的媒介,螞蟻阿福的滲透便不能止于C端。

      醫(yī)療健康真正最難、最重、也最慢的那一部分,阿福還在路上。

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