3月19日，平安健康医疗科技有限公司(简称“平安健康”或”“平安好医生”)公布2023年全年业绩报告。
财务数据显示，2023年，平安健康的营收同比下滑，营收46.74亿元，同比下降24.7%。
但其减亏幅度也较大，毛利率也有所上升。2023年内亏损3.35亿元，同比收窄47.6%，上年同期为亏损6.40亿元。毛利率同比上升5.4个百分点至32.3%。
同日，平安健康发布公告称，陈心颖由于个人工作安排原因提出辞任董事，自2024年3月19日起生效。陈心颖辞任非执行董事后，不再担任该公司审计及风险管理委员会成员及该公司提名及薪酬委员会成员。郭晓涛获委任为非执行董事及该公司提名及薪酬委员会成员；蔡方方获委任为非执行董事及该公司审计及风险管理委员会成员。
作为平安集团旗下第一只上市独角兽，但上市至今仍未实现盈利。2018年5月，平安健康登陆港交所，市值一度突破千亿港元。截至今日收盘，平安好医生股价为12.18港元，市值约为136亿港元。
此前，平安健康将盈亏平衡时间表定为2024年-2025年，并未披露最新的盈亏平衡时间表。但平安健康在此次财报中表示，“有望加速实现盈利目标。”
低战略协同性业务影响营收下降24.7%，
2023年，平安健康的营收同比下滑，营收46.74亿元，同比下降24.7%。平安健康回应称，“受低战略协同性业务调整和部分业务经营模式调整影响，整体收入同比有所下滑。”
何为低战略协同性业务？此前，平安健康高管便强调，“平安健康调整优化关联性较弱、高投入、低价值的业务，向支付意愿高、增长空间大的综合金融渠道和企业客户渠道转型。”
近年来，平安健康逐步剔除了跟主业协同性不高、盈利能力较低的实物类销售业务。平安健康称，“截至2023年末，公司业务结构调整基本完成，低战略协同性业务收入下降，使得报告期内收入同比下降24.7%.”
2023年全年财务数据，能一定程度上显示出平安健康聚焦战略业务的效果。2023年，平安健康F端医健养服务收入22.05亿元，同比增长14.8%，下半年环比上半年增长4.5%；B端医健养服务10.79亿元，同比增长81.2%，下半年环比上半年增长40.1%。
和其他互联网医疗平台相比，平安健康的巨大优势在于平安集团，凭借F端的渠道优势可以更快、更便利触达用户，B端(企业端)也能触达和平安集团渠道的企业客户。
具体来看，在F端，其业务模式为平安健康为平安集团综合金融用户提供全场景的医疗健康养老服务，例如针对寿险，平安健康通过“保险+服务”等模式，将医疗健康养老服务与保险业务协同，参与保单用户的健康管理。
记者了解到，截至2023年9月末，在平安近2.30亿的个人客户中有近64%的客户同时使用了医疗健康生态圈提供的服务，其客均合同数约3.42个、客均AUM达5.61万元，分别为不使用医疗健康生态圈服务的个人客户的1.6倍、3.4倍。
平安集团的综合金融渠道无疑是平安健康的重要渠道优势，其也强调，“中长期看，平安健康将持续挖掘平安集团综合金融业务的客群和资源优势，提升对平安集团综合金融业务用户的渗透。”
但很大程度依赖平安集团渠道优势也非长久之计，B端才是平安健康长期增长的核心动力。很显然，平安健康也意识到了这一点，“公司凭借在平安集团渠道合作中所积累的经验及能力，积极加强自主销售渠道拓展。”其在年报中强调。
亏损收窄47.6%，营业成本同比降30.2%
值得关注的是，平安健康上市至今仍未实现盈利。
但在2023年内，受益于业务结构调整，其亏损有所收窄。2023年，平安健康亏损3.35亿元，同比收窄47.6%，上年同期为亏损6.40亿元。
此外，平安健康的毛利率同比上升5.4个百分点至32.3%，其两大业务板块毛利率均有提升。平安健康的业务分为医疗服务和健康服务两大板块。
具体拆分来看，2023年，医疗服务板块的收入为20.75亿元，同比下降19.9%。但医疗服务板块毛利率为40.0%，同比提升4.9个百分点。平安健康称，主要由于公司聚焦资源发展，医疗服务中低战略协同性收入降低，进而持续加深与平安集团综合金融业务协同，以提供如慢病管理、名医同诊、就医协助等丰富的医疗服务。
健康服务板块的收入为25.98亿元，同比下降28.1%。但健康服务板块毛利率为26.1%，同比提升5.0个百分点。平安健康称，主要是由于和管理式医疗战略关联度较低、盈利能力也较低的部分实物类销售业务收入减少。
此外，2023年，平安健康营业成本同比下降30.2%，幅度较大。据悉，平安健康通过优化资源配置和人员结构，加强投产管控，并通过信息化、数字化及AI赋能提高运营效率，使得费用投入大幅下降。
具体来看，平安健康管理费用14.81亿元，同比下降15.3%；平安健康销售费用8.36亿元，同比下降25.4%。
记者了解到，平安健康将提质增效、优化财务状况的“重任”很大程度上寄托在科技应用上。平安健康称，“报告期内，平安健康持续建设医疗AI技术，通过对海量医学专业知识库、医学问诊数据库和电子病历数据库的深度学习，医疗AI已覆盖约3.6万种疾病、1,500万问题，实现了100%服务环节AI赋能，AI技术在分诊、信息收集、病历预填等诊疗环节中发挥重要作用，助力公司服务效率提升及降本增效，并持续提升客户体验。”
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