真實挑戰：保險計畫流程錯配
美國企業與工會健康保險涵蓋逾五成人口，卻暗藏多重流程浪費。根據美國勞工部2023年統計，每年醫療支出總額已突破3.8兆美元，其中高達15%來自合約語言模糊、數據不透明所造成的隱性費用。當雇主與員工對保險內容無從了解，往往只能被動接受既有架構，難以因地制宜地優化福利配置。
制度阻礙：資訊不透明難監控
從付費方、藥商管理組織（PBM）到第三方管理機構（TPA），各環節都可能因契約約定或商業模式設計而膨脹成本。《Health Affairs》2022報告指出，PBM常透過「先漲價後給折扣」手法，實際讓自費及停調費用升高8%至12%。面對散落在多個系統、不一致的報表，雇主難以追蹤責任單位，亦缺乏比較標準，監督與議價能力嚴重受限。
創新機制：開源標準與評比模型
Health Rosetta借助非營利平台Nautilus Health Institute，以開源方式制定統一合約語言標準及績效衡量機制。他們設計40項問卷評估指標、涵蓋8大維度指標，從數據揭露、費用分攤到風險控管全面審視。此評比系統不僅揭露計畫整體效能，更提供具體改進方案；根據《NEJM》2023研究指出，取得完整理賠數據的計畫，成本控管成效可提升20%以上。
實踐案例：540M美元成本優化
Health Rosetta初期與400家企業直接合作，為一家佛羅里達企業重新設計健康計畫後，一年即節省5.4億美元。隨後透過培訓250名福利顧問，將標準推廣至約1萬家企業，間接惠及1500萬名員工。這套流程以透明化為核心：雇主必須完整掌握理賠資料、PBM與TPA契約必須公開費率計算邏輯，並以實際運作數據驗證成效，從根本扭轉長期被動支付的局面。
前瞻思考：透明化能否持續推進
透過開源、標準化和評比機制，Health Rosetta為企業與員工創造了更公平、高效的健康保險體系。然而，面對醫療產業長期的既得利益與法規制衡，如何確保此一模式在各州多重法規下持續擴散？未來若能結合人工智慧大數據分析，是否有機會更進一步自動偵測不合理費用？歡迎讀者思考並討論這股「開源保險」浪潮可能帶來的下一步變革。邀請連結: https://healthrosetta.org/
