2025：人工智能将如何重塑医疗、金融科技及传统服务业

2025年近在眼前，应用型人工智能正以前所未有的方式深刻地重塑着各行各业。我与Andreessen Horowitz的合伙人们近期探讨了AI在医疗、金融科技和传统服务领域的变革力量，以下是我的一些核心洞见：

AI赋能医疗：超级人员配置

医疗行业正面临着前所未有的临床人员短缺危机。数以十万计的医生和护士缺口，以及日益复杂的工作需求，构成了巨大的挑战。我的核心观点是：人工智能可以作为一种“超级人员配置”方案来解决这个问题。

这可以通过两种途径实现：

• 提升现有医护人员效率: 人工智能协同工具，例如“环境记录”系统，可以实时转录医患对话生成合规的医疗文档，从而节省医护人员大量的时间，让他们更专注于患者护理。 类似的“协同驾驶”模型可以辅助医生进行更快速、更准确的决策。 我观察到，市场上已经出现了一些此类产品，并获得了医护人员的积极反馈，显著改善了他们的工作体验和效率。

• 人工智能自动化代理: 医护人员日常工作中很大一部分是非临床任务，例如行政管理和沟通。人工智能驱动的自动化代理可以承担这些任务，例如，自动化的呼叫中心系统可以高效地处理患者咨询和预约，释放医护人员的产能。 令人兴奋的是，医院开始将AI的成本计入人力预算而非IT预算，这标志着观念的转变，也为AI在医疗领域的广泛应用铺平了道路。

目前，医疗行业正经历着前所未有的技术采用浪潮。这部分源于医疗行业在软件技术应用上的相对滞后，使得我们能够直接跳跃到AI时代，无需像其他行业那样面临巨额的系统替换和人员再培训成本。

挑战依然存在：AI在医疗领域的应用需要解决模型的“幻觉”问题，并确保其合规性，这需要专门针对医疗领域的模型训练和调优。此外，监管合规和医保报销机制也需要进一步完善。

然而，人工智能的应用潜力巨大。它不仅可以提高现有医护人员的效率，还可以通过优化资源配置，打破地域限制，实现全国范围内的医疗资源均衡分配。更进一步，人工智能有望催生全新的医疗服务模式，例如异步医疗，彻底改变医患互动方式。

AI重塑合规：监管即代码

金融和医疗等行业面临着海量的合规法规，这不仅增加了运营成本，也阻碍了创新。我的观点是：人工智能可以将合规流程“编码化”。

目前，合规工作主要依赖于人工审查大量的文档和数据，效率低下且容易出错。人工智能，特别是大型语言模型，可以高效地处理这些信息，辅助合规人员进行风险评估和合规审查。例如，AI可以自动分析法规文档，识别潜在的合规风险，并生成合规报告。

大型语言模型的优势在于其能够进行判断和推理，而非简单的关键词匹配。这使得AI能够处理合规法规中复杂的、模糊的条款，并提供更准确的合规建议。

当然，AI在合规领域的应用也面临挑战，例如模型的“幻觉”问题。但聪明的创业者正在通过多种方式解决这个问题，例如，将AI作为合规人员的“协同驾驶”工具，并提供可追溯的合规流程记录。

AI驱动的合规解决方案将显著降低合规成本，提高效率，并为新兴企业进入市场创造更公平的竞争环境。 这将最终惠及消费者，带来更优质、更便捷的金融和医疗服务。

AI驱动增长：传统服务业的“非有机”扩张

人工智能正在自动化传统服务行业（如保险、法律、房地产和IT）中的许多工作。许多这些企业历来利润率低且难以扩展规模，但一些企业现在正在利用大型语言模型（特别是自动化涉及语音、电子邮件或消息传递的角色）将其转变为高利润率、可扩展的模型。我的观点是：人工智能可以赋能传统服务业企业实现“非有机”的快速扩张。

通过AI自动化后台流程，传统服务业企业可以大幅降低运营成本，提高利润率。更重要的是，AI可以赋能这些企业进行战略性收购，快速扩张市场份额。

这种模式的关键在于：

• 垂直化AI解决方案: 针对特定行业开发的AI解决方案，能够更有效地解决行业痛点，并实现快速部署。

• 收购整合: 通过收购小型企业，快速获得客户和市场份额，并利用AI技术提升运营效率。

• 长期视角: 这种模式需要长期投资，并注重企业长期价值的创造，而非短期利润最大化。

这种“非有机”扩张模式，结合AI技术，可以帮助传统服务业企业实现快速增长，并最终改变行业格局。 然而，这种模式也面临挑战，例如，需要解决AI技术实施和人员整合等问题。

总而言之，人工智能正在以前所未有的速度重塑医疗、金融科技和传统服务业。 抓住机遇，利用AI技术，将创造出巨大的商业价值，并最终改善人们的生活。