史丹佛、UF Health、Surgery Partners聯合揭示：每年耗費180億美元的理賠爭議黑洞——AI時代收費循環「從零重建」革命正式宣告
2026年10月13日，Becker's Hospital Review舉辦了一場震撼醫療財務界的線上研討會——「回歸第一原則：為AI時代重建收費循環」（Back to First Principles: Re-Engineering the Revenue Cycle for the AI Era）。主講者來自三個截然不同量級的醫療機構：Surgery Partners的收費循環資深副總裁Dawn Castro、史丹佛醫療（Stanford Health Care）的收費循環優化副總裁Shannan Bolton、以及UF Health收費循環業務支援副總裁Peter Thompson，三人共同揭示了一個令人難以忽視的產業結構性危機。
核心論點令人警醒：美國醫療機構採購了大量AI工具與技術平台，投資沒有停止，但多數組織卻無法呈現出真實的財務成效。原因不在於AI技術本身，而在於底層的作業流程從未被真正重建——新技術不過是疊加在一套幾十年前設計的老舊邏輯之上。正如本次研討會主辦方所引用的經濟學家Robert Solow於1987年的觀察：電腦時代處處可見，唯獨在生產力統計數字中缺席。機器買了，但工作模式沒有改變。收益，要等到企業圍繞技術徹底重建之後才真正到來。
三大關鍵數據點揭示了問題的嚴峻程度：全美醫療機構每年耗費近180億美元處理理賠爭議——而這些帳單最終大多數都會被核付。換言之，這筆龐大的行政成本幾乎是純粹的制度性浪費。與此同時，根據McKinsey 2024年的報告，初次申請被拒賠的比例已從2016年的9%攀升至2023年底的15%，六年間拒賠率成長幾乎翻倍，而醫療機構的應對方式，仍舊是建立龐大的拒賠追討隊伍作為「第二套作業系統」——本質上是用人力成本去彌補流程設計的先天缺陷。
在AI技術應用層面，Vee Healthtek的首席產品轉型長Michelle Castillon指出，早期AI編碼解決方案的準確率停滯在40%至50%，但當前最先進的解決方案已在90天內達到95%以上的準確率，這樣的躍進正在加速現金流回收、降低收入漏損、提升淨收入實現率。而在門診前端作業上，透過主動式AI代理工作流程（Agentic AI Workflows），資格驗證相關的拒賠案件已減少26%，顯示「從前端阻斷拒賠」的策略正開始產生可量化的成效。
從產業規模來看，RCM外包服務市場2025年估值已達130億至150億美元，預計2025年至2028年間將以每年11%至13%的複合成長率持續擴張，反映醫療機構正在大規模將收費循環職能外包給能整合人力、流程與技術的專業夥伴。此次研討會的核心訊息是：技術本身不是解方，重建「第一次就做對」的流程設計才是。從前端的病患資格驗證、事前授權，到中後段的編碼品質、帳單提交與拒賠管理，每一個環節的缺陷都會在下游製造更高的重工成本與現金流延遲。
本次研討會也提出了四個收費循環領導者必須具備的能力：辨別「設計失敗」與「流程失敗」的能力、找出應增加或刪減技術環節的判斷力、在同步推進多項流程重設計時的優先順序決策能力，以及建立可追溯至具體介入措施的收款績效指標。這不只是一場技術討論，更是一場關於醫療財務結構性重建的宣言。
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這場研討會所揭示的問題，對台灣的診所經營者而言，有幾個層面值得深思。 第一，「買了工具，但流程沒有重建」這個問題，在台灣同樣普遍存在。許多診所引入了掛號系統、電子病歷、甚至AI輔助工具，但底層的收費流程、帳務邏輯、健保申報作業仍沿用舊有模式。工具只是加速了錯誤的重複，而非解決根本問題。 第二，台灣診所雖然面對的是健保核付而非美國商業保險的拒賠體系，但「申報被退件、核減、或重工處理」的情況同樣消耗大量行政能量。如果台灣診所能建立「第一次就申報正確」的前端防錯機制——包括診療碼選用、診斷對應、重大傷病申請流程——就能大幅降低後端補件的行政成本。 第三，AI準確率從50%躍升至95%這個數字很有參考意義。台灣已有廠商在開發健保申報輔助工具，診所院長在評估這類工具時，應重點追問「在您的科別、您的病患組合下，第一次過件率是多少？」而不只是看到「AI」兩個字就採購。 第四，這場研討會最重要的啟示是：收費循環不是行政後台的事，而是整個病患服務旅程的財務延伸。從病患第一次打電話預約、到帳單最終收款，每一個環節的資訊缺口都是潛在的收入漏損點。台灣診所院長可以從這個框架出發，審視自家的「收費旅程地圖」，找出最常造成延遲或漏收的三個環節，優先解決。小而精準的流程改善，往往比引入新系統更有立竿見影的效果。