医疗支付方负责构建网络、制定规则、设定价格和处理支付——只要方向正确，人工智能 (AI) 就能出色地完成这些任务。人们普遍认为，AI 驱动的自动化可以提高效率，同时降低行政和医疗成本。这固然没错，但就像大多数常识一样，这也显得显而易见。

## AI 在医疗支付方的应用：自动化程度有多高？

让我们深入探讨一下：AI 如何改变工作方式？支付方又该如何更好地服务于其会员？麦肯锡估计，在典型的支付方中，65% 到 80% 的工作是交易导向型的，例如理赔处理；这些工作几乎都可以完全自动化。另有 10% 到 25% 的工作是知识导向型的，例如定价精算师和医疗管理临床医生。其余工作，包括销售，都是关系导向型的。对于这些领域，自动化潜力较小，但生成式人工智能（gen AI）可以通过处理诸如查找信息、清理和整理数据、做笔记以及撰写提案等任务，将知识导向型和关系导向型工作的效率提高多达 50%。

## 人力转型：支付方需要做什么

另一种划分支付方员工队伍的方法是查看其角色。“执行者”是指负责执行日常必要任务的个人贡献者。“决策者”是指有权制定战略、分配资源、提供审批并确保良好治理的高管和经理。其余约占 10% 到 15% 的人员是“传达者”。这些角色的人员，包括项目协调员和许多高于直接主管层级的中层管理人员，负责在决策者与执行者之间或在决策者之间传递信息。代理可以取代许多传达者的角色；执行者的情况也是如此。

## 超越自动化：驾驭人工智能的力量

看待当今支付方员工队伍的第三种方式是，他们已被优化为在能够带来足够经济效益、可及性或质量提升的情况下提供人类智能和干预。这可能意味着，对于需求最复杂的会员，他们可以获得近乎管家式的个案管理服务，但对于经历日常健康事件的会员，却鲜少获得个性化关注。人工智能可以提供智能支持（目前成本高昂），帮助会员了解情况、评估选择并做出明智的决定。

综上所述，绝大多数支付方工作都可以实现自动化。这将带来显著的生产力提升，会员也可能因此获得新的服务。但这同时也会带来颠覆性影响，对个人产生重大影响。各机构必须牢记这一点，并认真思考这种变革的后果。当务之急是确定如何以最佳方式投资于技能再培训，雇用能够为患者提供关怀和同情心的人员，并创建新的职位来开发、维护和监控智能系统。

## 重塑组织架构以适应人工智能

简而言之，对于支付方而言，人工智能的应用并非简单地部署聊天机器人或代理：领导者必须重塑其组织架构。鉴于此，以下三点建议值得关注。首先，务必牢记，这首先是一场自上而下的人员转型。尽管领导者需要精通相关技术，但首要任务是能够清晰阐述人工智能如何融入他们对组织未来的愿景。医疗支付方需要吸引能够领导人工智能工程师、数据管理人员和其他技术专业人员的人才。此外，从事知识型和人际关系型工作的员工也需要提升技能，成为人工智能超级用户。

其次，明确“为什么”。提高生产力和经济效益的论据显而易见——但这远非全部。至关重要的是，要阐明实施人工智能如何通过提高医疗服务的可负担性和提供更个性化的支持，来推进改善人类生活和扩大医疗保健覆盖范围的核心使命。如果缺乏意义和目标，如此大胆的征程将难以启齿，更难以持续。

第三，要更大胆。目前，人工智能主要用于简化特定任务和流程；但鉴于其不断涌现的能力，这种视角过于狭隘。例如，与其仅仅改进当前缓慢而繁琐的支付流程，支付方不如重新构想整个系统，朝着在医疗服务点进行实时智能结算的方向发展。或者，可以将合适的医疗导航助手嵌入到医生的工作流程中。随着智能成本逐渐降至几乎为零，会员可以获得个性化助手来帮助他们管理医疗保健。这种大胆还可以延伸到重新设计经济模式，支付方可以通过满足会员广泛的健康需求来创造更多价值。

在以往的颠覆性变革中，例如互联网泡沫时期，各行各业都经历了巨大的变化，新进入者强势崛起。不难想象，到2035年，支付行业最重要的参与者将是那些能够最快、最好地利用人工智能力量的企业。

作为系统中的风险管理者，医疗保健支付方往往比较谨慎。当然，鲁莽行事绝非明智之举。但在人工智能每分钟都在进步的世界里，速度和魄力可能是更安全的选择。