螞蟻阿福，開辟AI新戰(zhàn)場

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)院導診臺，阿福正沿著醫(yī)療鏈條不斷向內延伸。表明阿福在輕量級的健康咨詢基礎上，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能力更深的命題。

字面意義上，自動化意味著技術響應效率；業(yè)務意義上，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，但在預約、報告解讀、復診導引中，每多出一個環(huán)節(jié)，都會產生心理摩擦，最終導致行動流產。

技術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，阿福這款產品是希望通過生成式AI，重新組織用戶健康需求。與業(yè)內共識中的低頻醫(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，托關系打聽病癥；有人去傳統(tǒng)搜索引擎搜一輪關鍵詞，在鏈接中拼湊出一個相對清晰的圖景；有人翻找內容社區(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；內容社區(qū)能提供經驗，卻往往混雜著個人體質差異、情緒表達。例如在用戶在意識到問題已經嚴重到需要就醫(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）來引導用戶完成健康咨詢。

通常來說，基于RAG的對話類產品會識別用戶意圖并在回答基礎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產品的不同，在于其注重交互環(huán)節(jié)的設計與意圖引導。

如阿?；卮鸬腗arkDown，整體按醫(yī)學思考路徑，以院士解讀、醫(yī)學文獻等模塊化呈現(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、機構來建立信任預期。

在此之上，面對不懂醫(yī)學知識的用戶，阿福還需要持續(xù)引導用戶追問，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。

除了阿福本身的產品設計，螞蟻在組織零散需求，推廣技術普惠上也駕輕就熟。

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服務商一道，進行高密度的線下滲透。

地推掃街、物料鋪設、補貼激勵之外，螞蟻與服務商們還針對“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。

面對AI健康這場必贏之戰(zhàn)，螞蟻同樣是組織調整先行，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。

默認關系與服務交付

需求組織為阿福解決了用戶基礎。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。

個性化建立用戶關系，專業(yè)化夯實信任基礎，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計，面對延遲回報時，默認選擇是拖延。阿福的自動化本質上是要把健康行為“植入”給用戶，更強調與用戶建立長期的默認關系。一個是按需，一個是默認，這或許是阿福與通用AI產品的區(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。

產品層面，阿福需要培養(yǎng)與用戶的日常默認關系。為此，阿福在前文提到的健康咨詢基礎上，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)性的產品關系。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。

螞蟻渴望將這款產品從冰冷的AI工具轉變?yōu)橐粋€陪伴式的角色。AQ更名為“阿?！薄⑼瞥鲩L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?？梢约磿r解答健康疑問，卻無法完成即時的服務交付。

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

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品設計和舊能力的底蘊，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的行為都能在阿福App內完成。

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交付能力。據(jù)了解，用戶在阿福App內已經可以“醫(yī)保直付”與“商保直賠”。用戶在阿福內完成問診、購藥、就醫(yī)后，系統(tǒng)自動觸發(fā)醫(yī)保結算和商業(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)內人士告訴光子星球，AI健康最早的爆款應該會集中在細分場景，如某個?？频膶２　＿@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)強化學習，做出符合機構端交付的專家模型產品。釘釘聯(lián)合壹生檢康推出的“豆蔻醫(yī)生超級助理”聚焦婦產科，上線10天內便有超300家醫(yī)療機構主動開通；百川智能的“百小應”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產品的商業(yè)化速度開始與阿福形成時差。張俊杰多次強調阿福問答結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)網醫(yī)療巨頭。

以京東健康為例，其在過去數(shù)年已經建立了相對完整的“醫(yī)+檢+診+藥”服務閉環(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捆得更緊。

同樣具備履約網絡優(yōu)勢的還有美團。4月14日，美團發(fā)布家庭健康管理產品“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為支撐，美團AI健康與線下的結合有希望拓展到藥店、醫(yī)美等機構。

類似這般被驗證的醫(yī)療服務，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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