第179章 “全球初心数据” 的价值深挖不足（1/2）

非洲某国卫生部门的办公室里，官员卡鲁盯着电脑屏幕上的空白文档，眉头拧成了疙瘩。他需要

一份 “农村老人冬季健康保障” 的数据分析，用来制定明年的政策，可翻遍了各种报告，要么数据零散，要么没有具体落地建议，最后只能让下属手动统计，效率低还容易出错。“全球初心数据中台明明能精准预测需求，怎么就不能给我们

一份能用的政策报告？” 卡鲁的手指重重敲击桌面，声音里满是无奈 —— 数据明明就在那里，却像沉睡的宝藏，只用来优化服务，没发挥出推动政策的真正价值。

林晓团队的调研数据印证了卡鲁的困扰：全球初心数据的 “政策转化率” 仅 21%，大部分数据停留在 “监测设备使用率”“推送健康提醒” 的服务层，没能转化为政策制定的依据、行业标准的参考。“我们建中台不是为了‘看数做事’，是要让数据从‘帮一个人’变成‘帮一群人’，从‘优化服务’变成‘改变政策’。” 林晓把调研报表拍在康医技术总监王浩的桌上，突然想起老院长笔记里的话：“希望有一天，农村人能有更好的医疗政策，不用再为看病难发愁。”

当天下午，林晓就联合康医、高校智库开视频会。“建个 ai 政策模型，让数据自己生成政策建议，再开个政府端口，帮他们解读报告。” 林晓的话刚说完，高校智库教授就拿出数据模型框架：“基于中台的历史数据，能自动分析‘哪些问题需要政策干预’‘需要多少资源支持’，比如非洲草原村疟疾高发，模型会建议‘把抗疟培训纳入考核’，还会算出行测预算。” 王浩也补充：“再开发个政策效果跟踪模块，看看政策实施后数据有没有变化，形成闭环。”

“ai 决策辅助 + 政策建议” 方案很快落地。第一步是 “ai 政策模型构建”。技术团队用三个月时间，基于全球初心数据中台的 5 年数据，搭建起 “农村健康政策建议模型”—— 输入 “非洲草原村”“冬季” 等关键词，模型 10 分钟内就能生成完整的政策报告：不仅有 “疟疾发生率 85%、设备缺口 60%” 的数据支撑，还附了落地建议，比如 “每月开展 1 次抗疟培训，投入 50 台抗疟检测设备，预算约 20 万元”。

卡鲁第一次使用模型时，就为 “农村老人冬季健康保障” 申请了定制报告。报告里清晰写着 “该国农村老人冬季血压异常率 42%，主要因保暖不足、缺降压药”，还建议 “推出冬季健康补贴，每人每月发放 50 元购药补助，同时给诊所配保暖设备”。“有数据、有建议、有预算，这才是我们需要的报告！” 卡鲁激动地把报告提交给内阁，很快就获得了批准。