这个硅谷AI营养平台杀疯了。
它的名字叫Fay。
就在今年2月，Fay刚刚拿到了高盛领投的5000万美元融资，估值冲到5亿美元。算上之前的融资，Fay已经累计拿到了7500万美元的投资。
投资人之所以这么看好Fay，还是因为其极为优秀的商业表现。
作为一个连接营养师和患者的在线平台，Fay平台上仅有不到3000个营养师，就已经创造了5000万美金的年收入。
Fay的成功背后，既有历史进程的推动，也离不开个体的奋斗。
2022年以来，Fay精准踩中了减肥药的风口。减肥药的出现，让市场对专业营养服务的需求暴增。
保险希望通过营养服务降低高额赔付成本，用户也需要在服用减肥药的过程中，重新搭配饮食调整以维持减重和代谢健康。
Fay看准了这个机会，通过AI技术极大提升了营销师的服务效率，将高质量护理时间从6.5小时压缩至2小时，服务效率提升300%。
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服务效率提升300%，Fay两年融资7500万美金
Fay出现的契机，还要归于2022年底至2023年期间，掀起的一股“减肥潮”。
在美国，胖子几乎随处可见。根据美国疾病预防控制中心2021年的一项调查，美国20岁及以上的成年人中有41.9%的人肥胖。
也就是说，10个成年美国人中，4个是胖子。
彼时，GLP-1类减肥药（如Ozempic、Mounjaro）在美国大肆流行，由于其减肥疗效良好，加上名人如埃隆・马斯克的亲用宣传，产品一跃成为爆款，甚至一度出现药品短缺的情况。
由于服用GLP-1药物的过程，需要搭配饮食调整以维持减重和代谢健康，大量对专业营养服务的增量需求被创造出来。
虽然需求很大，但营养师的供给却严重不足。
原因在于，美国的注册营养师证（RD）并不好考，他们必须完成经认可的四年制学士学位，以及1200小时的监督培训，才能去考试。
同时，独立营养师在开设诊所时又面临保险认证、营销这些事宜。
需求与供给的错配，为AI辅助营养师打下了基础，Fay就在这个环境下诞生了。
简单来说，Fay是一个营养师和患者的在线匹配平台，服务可选线上与线下结两种方式，涵盖领域包括：
饮食失调、糖尿病、围绝经期和绝经期、多囊卵巢综合症、儿科、生育健康、肿瘤学、体重管理、功能医学、GLP-1用户等。
除了提供AI辅助的个性化咨询，Fay还会给营养师提供“一站式解决方案”，解决保险报销、管理、定价等一系列后台问题。
Fay的AI临床笔记功能，可以自动输出ICD-10编码和诊断结果。在生成的报告里，AI会整合患者个人困扰、过敏信息、宗教饮食合规性检查等，生成个性化营养方案，包括定制化补剂推荐、饮食计划及购物清单。
同时，AI还可以处理保险索赔、定价估算、膳食计划生成、患者文件管理等。在美国，营养师的学位课程不包含创业/执业的知识，而Fay平台能覆盖这些执业任务。
据Fay平台描述，他们通过AI技术自动化处理繁琐事务，将高质量护理时间从6.5小时压缩至2小时，服务效率提升300%。
一个营养师在和他的糖尿病客户面聊前，需要花1.5小时手动核对保险信息，与保险公司沟通、做审批；还要花1小时做日程安排，花2个小时收集分析患者健康信息；最后，制定营养方案又要2小时。
使用Fay平台后，首先保险事务耗时为0，Fay将与保险机构对接自动获取确认信息；AI做日程安排只需0.5小时，系统依双方可用时间匹配并通知；剩下的AI生成报告和方案生成，总耗时不到1.5小时。
Reddit网友@gfahm98 描述说，他入驻Fay的第一个月（去年7月份）便服务了50位患者客户；跑单率也大大降低，90%的客户都预约了后续服务。这位营养师的收入约为90美元/小时，而客户量每周持续增长150%，
虽然Fay平台上只有不到3000个营养师，却创造了5000万美金的年收入。
出色的商业化表现，也为Fay带来了顶尖投资人的青睐。
截至目前，Fay已完成三轮共计7500万美元融资。最新一轮融资里，Fay拿到了高盛领投的5000万美元融资，估值也被推升至5亿美元。
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瞄准保险支付方，借鉴Harvey AI成功思路
回顾过去的发展，Fay做对了两点：
一是Fay抓住了保险公司这一核心支付方。用Fay的联合创始人Sam Faycurry的说法：
Fay找到了一个由保险覆盖的私人营养师的市场，这本质上是在构建一个服务于营养师、客户和保险公司的三方市场，营养师是他们服务的对象，也是他们进入市场的切入点。
为什么保险公司这么重要？因为营养服务太贵了，一般人用不起，保险公司一直是营养服务最大的支付方。
在美国，超过2/3的美国人都拥有保险覆盖营养咨询的资格。但对独立营养师而言，与保险公司合作是一件极其困难的事情。
现在，有了Fay，等于打通了独立营养师与保险公司的联系。简单来说，Fay的付费环节相当于打包好的智能收银台，它能够自动算医保报销比例+患者自费部分，连保险公司的报销申请都能一键搞定。
从商业模式上看，虽然Fay服务的对象是营养师，但不向他们收取收费，保险公司才是实际买单的企业客户。
而保险公司也非常乐意与Fay进行合作。这背后的逻辑，是基于医疗经济学中的”预防性投入-长期成本节约”理论。保险公司作为医疗费用的最终承担者，天然追求疾病预防的效益。
在美国，每年4.5万亿美元的医疗保健支出中，约有86%用于治疗慢性病和精神疾病患者（CDC 2023数据），而营养干预已被证实可使糖尿病管理成本下降28%（JAMA 2022研究）。
Fay通过AI营养师将传统人工服务的成本压缩至1/5，保险公司能以更低单价购买预防服务，降低了整体慢性病的风险。
第二，Fay在落地过程中，也借鉴了法律独角兽Harvey AI的做法。主要是以下三点：
1、AI处理非结构化数据：
Harvey AI处理结构化法律数据，如判例法和监管文件，从而为复杂的研究问题提供精准的答案；Fay则是在临床过程中，为营养师整合了AI医疗笔记工具，能在诊断书上体现用户健康数据（如饮食习惯、体检报告、实验室检测结果等）。
2、领域知识工程化：
借鉴Harvey的法律分类构建器（Legal Taxonomy Builder），Fay构建医疗知识本体（如ICD-11编码与肥胖症、糖尿病等慢性病症状），基于SNOMED CT（系统化临床医学术语标准）构建营养学知识图谱。
3、整合资源，打造一站式服务平台：
Harvey AI做得是集成式法律平台，Fay则打造了连接营养师、用户、保险机构及企业的协同平台。Fay与健康保险公司合作实现服务直付，与亚马逊合作，优化用户健康食品采购体验，并通过与微软、百事等企业的合作扩大服务覆盖场景。
总的来说，通过与保险公司的深度绑定，将自身平台嵌入健康保险系统中，Fay建立了牢固的护城河。高盛TMT投资负责人评价：
“Fay的知识引擎架构已形成医疗AI的稀缺性技术壁垒”。
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总结
Fay的成功并非个例，AI赋能营养师行业正在得到投资人的关注。
比如，Fay的竞对Berry Street也在今年拿下了5000万美元的投资。与Fay类似，Berry Street也瞄准了保险覆盖的营养护理人群，通过AI驱动的一站式业务工具，自动化后台医疗功能，并简化接受保险、提供虚拟护理、临床文档管理和患者沟通的过程。
另一家初创公司Nourish之前完成了3500万美元的A轮融资，计划进一步投资AI工具以提升患者体验，并优化营养师的行政工作流程。
看起来，比起和医生抢饭碗，帮支付方省钱似乎是一条AI医疗行业落地更可行的路径。
通过将营养师服务转化为保险公司可量化的成本节约指标，Fay正在构建起”预防性医疗-长期降本”的飞轮效应。资本押注的不仅是AI技术，更是4.5万亿慢性病市场支付链的重构。
文/朗朗
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（文：乌鸦智能说）
