2025年穗港澳臺青少年網球聯誼賽在廣州舉辦
2025-11-04 03:18 2,539次浏览8月5日電 據最高人民法院微信公眾號消息，醫保基金是人民群眾的「看病錢」「救命錢」，事關廣大群眾的切身利益，事關醫療保障制度健康持續發展，事關國家長治久安。2024年，最高人民法院充分發揮刑事審判職能作用，依法嚴懲醫保騙保犯罪，切實維護醫保基金安全和人民群眾醫療保障合法權益。 一是制定指導意見。牽頭起草《最高人民法院、最高人民檢察院、公安部關於辦理醫保騙保刑事案件若干問題的指導意見》，明確醫保騙保犯罪定罪處罰、法律適用、政策把握、辦案要求及有關工作制度機制等。 二是開展專項整治工作。會同國家醫療保障局等有關部門開展2024年醫保基金違法違規問題專項整治，同步部署全國法院開展2024年醫保基金違法違規問題專項整治工作。 三是依法嚴懲醫保騙保犯罪。各級人民法院依法從嚴懲處醫保騙保犯罪，重點打擊幕後組織者、職業騙保人等。2024年，全國法院一審審結醫保騙保犯罪案件1156件2299人，一審結案數同比增長131.2%，挽回醫保基金損失4.02億餘元。 四是制發司法建議。在充分調研的基礎上，系統梳理醫保騙保犯罪高發、多發的原因，提出強化醫保基金監管的對策建議，制發《最高人民法院關於加強醫保基金監管 維護醫保基金安全的司法建議書》。 五是加強宣傳警示。召開新聞發布會，發布依法懲治醫保騙保犯罪典型案例，配合新聞媒體對醫保騙保案件進行採訪，曝光「回流藥」黑色產業鏈等，形成廣泛熱烈的宣傳聲勢和積極正面的輿論反響。 為充分發揮典型案例「辦理一案、治理一片」的作用，最高人民法院從全國各級人民法院辦理的醫保騙保犯罪案件中，選編了4件典型案例，聚焦依法嚴懲，充分展示人民法院依法打擊治理醫保騙保犯罪的決心、舉措和切實維護醫保基金安全、維護人民群眾醫療保障合法權益的責任、擔當。 下一步，人民法院將全力推進打擊整治醫保騙保犯罪工作，堅決維護醫保基金安全。 目 錄 一、被告人艾某忠等詐騙案 二、被告人杜某君詐騙案 三、被告人戴某壽掩飾、隱瞞犯罪所得案 四、被告人陶某雲、徐某俠詐騙案 案例一 被告人艾某忠等詐騙案 一、基本案情 2016年9月，被告人艾某忠為主出資成立山西省大同市城區某醫院有限公司並任法定代表人。2018年初，該醫院成為醫保報銷定點醫院。2018年12月，醫院更名為大同市平城區某醫院有限公司，法定代表人變更為艾某宇，但實際控制人仍為艾某忠。艾某忠多次召集艾某宇、張某才、李某、牛某鵬、張某國、趙某等人商議騙取國家醫保基金。醫院到周邊各地(縣區)吸引、招攬病人住院，鼓勵、安排本院職工及家屬住院，內科和骨科兩大科室主要負責，其他科室輔助配合，採取虛增藥品進價、藥品重複入庫、虛增臨床用藥、檢查費用、虛報床位、空掛床等方式和手段，大肆提高、虛構住院費用，製作假病歷，將虛假數據上傳醫保中心，騙取國家醫保基金。截至2020年底，醫院虛報金額970餘萬元，其中未撥付金額200餘萬元，系詐騙未遂。 二、裁判結果 本案經山西省大同市中級人民法院一審，山西省高級人民法院二審，現已發生法律效力。 人民法院經審理認為，被告人艾某忠等人以非法佔有為目的，通過虛增藥品進價、藥品重複入庫、虛增臨床用藥、檢查費用、虛報床位、空掛病床等方式，大肆提高、虛構住院費用，製作假病歷，將虛假數據上傳醫保中心，共同騙取醫療保障基金，數額特別巨大，其行為均已構成詐騙罪。根據各被告人的犯罪事實、犯罪性質和情節，依法以詐騙罪判處被告人艾某忠有期徒刑十三年六個月，並處罰金人民幣五十萬元；被告人艾某宇有期徒刑十一年，並處罰金人民幣二十萬元；被告人張某才有期徒刑十年六個月，並處罰金人民幣十五萬元；被告人李某有期徒刑十年，並處罰金人民幣十萬元；被告人張某國有期徒刑十年，並處罰金人民幣十萬元；被告人牛某鵬有期徒刑十年，並處罰金人民幣十萬元；被告人趙某有期徒刑四年，並處罰金人民幣三萬元。(其他判項略) 三、典型意義 本案是民營醫院及其工作人員通過虛增藥品進價、藥品重複入庫、虛增臨床用藥、檢查費用、虛報床位、空掛床等方式騙取醫保基金的典型案例。民營醫院在充實醫療力量、保障人民群眾就醫、購藥方面發揮重要作用。但有的民營醫院及其工作人員為獲取非法利益，採用虛假手段騙取國家醫保基金，嚴重危害醫療保障制度健康持續發展，依法應予懲處。《關於辦理醫保騙保刑事案件若干問題的指導意見》規定，對於涉案人員眾多的，要根據犯罪的事實、性質、情節和對於社會的危害程度，以及在共同犯罪中的地位、作用、具體實施的行為區別對待、區別處理。本案中，人民法院貫徹寬嚴相濟刑事政策，對起主要作用的被告人艾某忠等六人依法從嚴懲處，判處十年以上有期徒刑，對起次要作用、具有自首等情節的被告人趙某依法減輕處罰，既有效懲治醫保騙保犯罪，又實現最佳政治效果、法律效果、社會效果。 案例二 被告人杜某君詐騙案 一、基本案情 2018年1月，重慶某醫院註冊成立，2019年5月成為定點醫療機構，被告人杜某君系實際負責人，經營過程中，杜某君推行讓病人低價或者免費住院治療、向「大額病人」返利等做法，通過醫生、醫助等工作人員向病人宣傳、病人「老帶新」等方式，吸引大量中老年醫保病人住院治療，並採取先開住院證辦理住院手續再開檢查單，或者雖先開檢查單但在檢查結果出來之前便辦理住院手續等方式，將有住院意願的病人全部收治入院，提供吃藥、霧化、輸水等基礎醫療服務，並大量開具高利潤抗生素等藥品。為了使上述人員符合住院要求和逃避查處，杜某君指使或者默許醫生、醫助與檢驗科醫技人員互相配合，修改住院人員的血常規檢驗報告、DR檢查報告等，並將住院期間產生的藥費、檢查費等通過醫保報銷，騙取國家醫療保障基金390餘萬元。 二、裁判結果 本案經重慶市沙坪垻區人民法院一審，重慶市第一中級人民法院二審，現已發生法律效力。 人民法院經審理認為，被告人杜某君作為定點醫療機構的實際控制人，指使工作人員弄虛作假，篡改醫學檢驗數據，製作虛假病歷，使不需要住院的患者入院治療，騙取醫保費用，數額特別巨大，其行為已構成詐騙罪。依法以詐騙罪判處被告人杜某君有期徒刑十二年，並處罰金人民幣五十萬元。(其他判項略) 三、典型意義 本案是定點醫藥機構的控制人通過篡改檢驗報告等醫療文書方式，騙取醫保基金的典型案例。《關於辦理醫保騙保刑事案件若干問題的指導意見》規定：定點醫藥機構以非法佔有為目的，偽造、變造、隱匿、塗改、銷毀醫學文書、醫學證明、會計憑證、電子信息、檢測報告等有關資料，騙取醫療保障基金支出的，對組織、策劃、實施人員，依照刑法第二百六十六條的規定，以詐騙罪定罪處罰。本案中，被告人杜某君利用其經營的定點醫院，通過篡改檢測報告、病歷等手段，騙取醫保基金，數額特別巨大，既違反職業道德和醫保定點服務協議，也觸犯刑法，人民法院對其以詐騙罪依法嚴懲。 案例三 被告人戴某壽掩飾、隱瞞犯罪所得案 一、基本案情 2020年6月至2021年12月，被告人戴某壽在無藥品經營許可證、營業執照等相關資質情況下，通過微信聯繫上下家收購、銷售「醫保回收藥品」，並租用倉庫作為場地，僱傭他人負責打包、郵寄藥品。經核實，戴某壽將所收購的「醫保回收藥品」銷售給冀某洲、彭某，共收款340餘萬元。案發後，公安機關扣押藥品10416盒。 2022年7月開始，被告人戴某壽在無藥品經營許可證、營業執照等相關資質的情況下，通過微信聯繫上下家收購、銷售「醫保回收藥品」，並租用場地，僱傭他人負責打包、郵寄藥品。經核實，戴某壽從王某星等處收購「醫保回收藥品」，付款18萬餘元；將所收購的「醫保回收藥品」銷售給翟某剛，收款57萬元。案發後，公安機關扣押藥品10133 盒。 二、裁判結果 本案經江西省浮梁縣人民法院審理，現已發生法律效力。 人民法院經審理認為，被告人戴某壽明知系利用醫保騙保購買的藥品而非法收購、銷售，情節嚴重，其行為已構成掩飾、隱瞞犯罪所得罪。依法以掩飾、隱瞞犯罪所得罪判處被告人戴某壽有期徒刑六年，並處罰金人民幣十二萬元。(其他判項略) 三、典型意義 本案是人民法院依法嚴懲倒賣醫保藥品犯罪的典型案例。近年來，非法收購、銷售醫保騙保購買的藥品違法犯罪形勢十分嚴峻，一些犯罪分子組成犯罪團夥，通過非接觸式手段，倒賣醫保騙保藥品非法牟利，不僅造成醫保基金損失，還造成大量藥品得不到妥善保管而浪費，部分變質藥品再次流入銷售環節，危害人民群眾身體健康，成為治理醫保騙保違法犯罪的重要環節。《最高人民法院、最高人民檢察院關於辦理危害藥品安全刑事案件適用法律若干問題的解釋》第十三條規定：明知系利用醫保騙保購買的藥品而非法收購、銷售，金額五萬元以上的，應當依照刑法第三百一十二條的規定，以掩飾、隱瞞犯罪所得罪定罪處罰。《關於辦理醫保騙保刑事案件若干問題的指導意見》重申了上述規定。本案中，被告人戴某壽明知系醫保騙保購買的藥品，多次通過非接觸式渠道收購、銷售，人民法院依法認定其行為構成掩飾、隱瞞犯罪所得罪，並認定情節嚴重，判處有期徒刑六年，充分體現了人民法院對醫保騙保犯罪的全鏈條懲治。 案例四 被告人陶某雲、徐某俠詐騙案 一、基本案情 2023年8月以來，被告人陶某云為轉賣藥品牟利，濫用醫保報銷政策，持醫保卡多次至多家醫療機構多開、虛開藥品，並將藥品低價出售給他人。陶某雲無心腦血管、精神病、哮喘等病史，但虛開達格列淨片、腦心通膠囊、多巴絲肼片等各類藥品，價值22萬餘元。 其間，2023年11月2日，被告人陶某雲在某醫院門口結識被告人徐某俠。在徐某俠授意下，陶某雲持醫保卡在多家醫療機構虛開腦心通膠囊、參松養心膠囊、達格列淨片等各類藥品，價值8萬餘元。徐某俠明知上述藥品系陶某雲利用醫保騙保所得仍低價予以收購。 二、裁判結果 本案經江蘇省南京市六合區人民法院審理，現已發生法律效力。 人民法院經審理認為，被告人陶某雲以非法佔有為目的，採取虛構事實、隱瞞真相的手段，騙取國家醫保基金，數額巨大，其行為已構成詐騙罪。被告人徐某俠授意他人利用醫保騙保購進藥品，進而非法收購，數額較大，其行為已構成詐騙罪。依法以詐騙罪判處被告人陶某雲有期徒刑三年二個月，並處罰金人民幣三萬元；被告人徐某俠有期徒刑一年七個月，並處罰金人民幣二萬元。(其他判項略) 三、典型意義 本案是參保人員騙取醫保基金的典型案例。根據相關法律法規規定，參保人員不得利用其享受醫療保障待遇的機會轉賣藥品，接受返還現金、實物或者獲得其他非法利益。個人利用享受醫療保障待遇的機會轉賣藥品，接受返還現金、實物或者獲得其他非法利益的，由醫療保障行政部門責令改正；造成醫療保障基金損失的，責令退回；屬於參保人員的，暫停其醫療費用聯網結算3個月至12個月。個人以騙取醫療保障基金為目的，實施前述行為，造成醫療保障基金損失的，還應當由醫療保障行政部門處騙取金額2倍以上5倍以下的罰款。行為人以非法佔有為目的，實施前述行為，騙取醫療保障基金支出，符合刑法第二百六十六條規定的，以詐騙罪定罪處罰。本案中，被告人陶某雲作為參保人，以非法佔有為目的，利用享受醫療保障待遇的機會轉賣藥品，獲取不當利益，人民法院依法對其以詐騙罪判處有期徒刑三年二個月。被告人徐某俠授意他人利用醫保卡騙開藥品而非法收購的行為，亦構成詐騙罪。人民法院提示，醫保基金是廣大人民群眾共享的普惠性資源、有限資源，參保人員作為政策紅利的受益者，也負有依法、如實享受醫保待遇，維護醫保基金健康可持續發展的義務，人民法院對騙取醫保基金的犯罪分子絕不姑息。
前不久，我在做某數位化平臺的調研時，與他們的創始人談到了一個耐人尋味的話題——「為什麼中國擁有全球最完整的工業體系，卻仍有無數中小工廠困於『代工邊緣』？」 對方提到，「其實只用產業鏈集群來描述中國製造業的供應鏈能力是不準確的，至少還包括工藝協同、企業協同、行業協同、區域協同和內外協同。」 這五個協同層面，恰好揭示了傳統供應鏈體系的深層矛盾。當我們把目光從單個企業的生存困境投向更遠，會發現全球供應鏈的重組早已超越簡單的產能轉移，演變為一場由數據與算法驅動的系統性變革——而AI，正是這場變革的核心引擎。 傳統供應鏈的困境：看不見的繩索與隱性成本 傳統供應鏈的痛點往往像慢性病，其症狀在危急時刻才會被劇烈感知。而AI卻像特效藥一樣，能讓傳統供應鏈「起死回生」。 在珠三角某電子元件基地，一家主營手機配件的工廠就曾遭遇過類似問題。當海外客戶突然要修改訂單要求時，供應商需要花費三天時間核實技術要求的細節，而車間主任也只能憑經驗決定能不能修改。這種低效的信息傳遞鏈條，迫使企業不得不常年多備15%的冗餘庫存以應對不確定性。 這種依賴人工經驗的決策模式，更「坑人」的地方在於，易引發市場波動中的「群體失智」：市場一有風吹草動，就容易集體跑偏。結果就是企業看不清市場走向，要麼一窩蜂擴大生產，要麼突然集體減產，最終陷入「產能錯配—利潤壓縮」的惡性循環。 這些問題的根源，本質上是傳統供應鏈「信息孤島」與「決策滯後」的系統性矛盾，而這恰恰是AI技術的突破口。 「信息孤島」的癥結在於，在傳統供應鏈中，訂單信息需經採購、設計、生產、物流等多環節層層傳遞，每過一個節點就產生信息損耗；上下遊企業因數據標準不統一，技術參數、交付周期等關鍵信息難以對齊。例如，某汽車零部件製造商因無法實時獲取主機廠的生產計劃調整，頻繁出現生產節奏與市場需求脫節。 「決策滯後」則體現為，傳統供應鏈依賴人工經驗和歷史數據的預測模式，在突發性事件面前不堪一擊。例如2020年新冠疫情初期，全球供應鏈的混亂正是源於信息傳遞的延遲和決策的滯後。當某國港口突然關閉時，上遊製造商無法及時調整生產計劃，下遊客戶也難以重新配置物流資源時，將會導致整個鏈條陷入癱瘓。 那這困境的本質是什麼呢？是工業時代線性協作模式與數字時代動態需求之間的脫節。當市場從「大規模標準化生產」轉向「個性化柔性定製」，全球貿易要求供應鏈具備實時響應能力時，依賴人工、割裂信息、滯後決策的傳統模式也將必然被淘汰。這也解釋了為何AI在供應鏈中的應用已從「可選升級」變為「生存必需」——它不僅是技術工具，更是重構供應鏈底層邏輯的核心引擎，就是為了將「看不見的繩索」轉化為「可量化的數據流」，將「隱形成本」壓縮為「精準可控的效率提升空間」。 如何解決？構建AI驅動的「數據—算法」供應鏈體系 當傳統供應鏈的痛點被摸清楚了，解決辦法也就隨之而來，即構建一個基於AI的「數據—算法」供應鏈體系。 該體系的核心，在於AI將模糊的製造能力轉化為可量化的數據資產，並通過算法實現全領域精準協同。一些領先的數位化製造平臺已經展現出成熟的實踐，其平臺通過構建多維度的數據標籤體系，從最底層的工藝切入，將原本難以描述的工藝能力，如微米級精度的車床加工、特定材質的表面處理工藝等，轉化為機器可識別的結構化特徵。隨後，將簡單的需求流轉到工廠，讓買家和工廠直接對接；碰到需要多種工藝的複雜訂單，就重新設計、拆解，再派單給不同工廠完成，其匹配精度與效率遠超人工篩選。 這種轉變其實本質上是AI正在繪製一張實時更新的全球「製造能力圖譜」。以前，說起企業的製造能力，大家總愛簡單分成「能做」和「不能做」兩種。現在，在AI驅動的體系中，每個工廠的工藝參數、設備配置、質量認證等數據都被拆解為可動態組合的模塊。例如，醫療器械企業發布精密零件採購需求時，AI系統不僅能匹配具備相應資質的供應商，還能根據實時產能數據推薦最優生產方案——既大幅提升供應鏈匹配效率，又顯著降低冗餘成本。這種數據驅動的決策模式，正在將供應鏈管理的底層邏輯從「被動響應」轉向「主動預測」，成為全球供應鏈的核心競爭力。 其實這場變革的關鍵在哪兒呢？說到底，數據成了供應鏈裡最值錢的家當，而算法就像分配利益的規矩——誰手裡的預測模型更準，誰能更快把所有數據理順，誰就能在全球供應鏈重新洗牌的時候佔上風。 對中國製造業來說，這種靠AI撐起來的「數據加算法」模式，不光能幫那些中小工廠跳出「只能做代工」的困局，更能把咱們「工業體系全」這個大優勢，變成在全球供應鏈裡說了算的本事。這麼一來，全球供應鏈也慢慢從「扎堆在一個地方生產」變成「靠數字連在一起高效協作」了。 從中國到全球，供應鏈的「去中心化」革命 而在全球範圍內，供應鏈都在悄悄變樣——以前是層層管著、一個中心說了算，現在慢慢變成了大家各有各的職能，互相配合著來。而這場大變樣的背後，最關鍵的推手就是AI。 想像這樣一個場景——深圳的電子元件工廠接到來自巴西的定製化訂單，系統自動生成包含質量檢測標準、付款條件和物流路線的智能合約，貨物離開生產線時區塊鏈就完成支付結算，整個過程像網購一樣簡單直觀。這種看似科幻的場景，其實在阿里巴巴國際站的跨境貿易中已經初現端倪，去年該平臺就有超過三成的交易開始應用區塊鏈存證技術，實現了全流程的透明化與自動化。 現在，技術的底層邏輯正在發生質變。5G結合AI視覺算法讓跨國遠程質檢成為可能，AI算法能實時分析全球14個港口的擁堵情況，物聯網設備回傳的貨櫃溫溼度數據經AI分析後可提前預警風險……傳統供應鏈的「金字塔」結構正被徹底解構。這種變革帶來的不僅是流程簡化，更是價值創造模式的根本性轉變——過去依賴跨國物流公司和銀行的「中間層」正在消失，生產端和消費端通過。AI驅動數字網絡直接咬合。 然而，這場革命的推進遠比想像中更加複雜。在東莞的製造業集群中，我們能看到兩種截然不同的圖景並行：某家年產值5億的電子廠斥資800萬搭建工業網際網路平臺，卻因管理層對數據可視化系統缺乏理解，導致系統淪為擺設；而隔壁的模具廠則用300萬改造費用實現設備聯網，通過實時監測刀具損耗率，就將生產效率大幅度提升。 這種差異折射出轉型的深層矛盾——當數位化需要重構組織架構時，很多企業發現最大的障礙不是技術本身，而是組織慣性。實際中通常會出現花了幾個月時間搭建ERP系統，但員工習慣了手工操作，推廣難度很大。此外，數據安全和隱私保護問題也日益凸顯，如何在開放共享與風險控制之間找到平衡，是行業面臨的共同挑戰。 這些現實困境揭示：去中心化不是簡單的技術疊加，而是需要同步重構商業規則、組織文化甚至權力關係的系統工程。 供應鏈的「活」與「變」 當供應鏈「活」了起來，中國製造乃至全球產業網絡的協同與進化，才真正擁有了面向未來的無限可能。 這場由數據與算法驅動的變革，正在重塑全球供應鏈的底層邏輯——從「效率優先」轉向「韌性優先」，從「成本控制」轉向「價值共創」。 過去由跨國企業主導的垂直供應鏈，正在演變為一種網狀生態。深圳無人機企業通過開放AI算法接口，吸引全球開發者為其改進飛行控制系統，使產品響應速度提升30%；蘇州的紡織廠將柔性生產線接入AI雲平臺，成為服務十幾個國家設計師品牌的「雲製造」節點，實現按單生產的毫秒級調度。這種轉變帶來的不僅是效率提升，更是價值創造邏輯的根本變革：當每個參與方都能通過數據貢獻獲得收益分成，當創新成果能在全球範圍內即時復用，供應鏈就變成了持續進化的生命體。 從大趨勢來看，AI正在悄悄改變供應鏈創造價值的方式。過去，資源怎麼分配，基本都是行業裡的大公司說了算；現在，AI的「分布式智能」慢慢接過了這活兒——算法會盯著實時數據，靈活調配產能、優化物流路線、提前預判需求，哪怕是很小的生產單元，都可能在這個過程中變成創造價值的關鍵節點。 這種變革的深層意義在於，全球供應鏈的競爭早就不拼規模大小了，而是比誰的AI算力強、處理數據快。誰能更快練出精準的預測模型，誰能更高效地把各地的數據串起來，誰就能在現在這個講究靈活、能定製的全球市場裡搶得先機。 不過，AI推動供應鏈升級，也不是沒遇到難題。比如得建立跟AI匹配的數據歸屬和交易規則，得培養既懂生產工藝又懂算法的多面手，還得琢磨怎麼讓不同文化背景的人用AI好好配合。就像深圳華強北的轉型，從以前的手工焊接小作坊，變成現在涵蓋設計、測試、融資的全鏈條數字生態，每一步突破都離不開AI技術進步和制度創新的相互帶動——算法在優化生產流程的同時，也逼著管理模式改成了「人和機器一起協作」。 在未來的產業圖景中，AI會變成供應鏈的「神經中樞」：工廠設備靠AI自己協調幹活，物流網絡跟著算法隨時調整路線，甚至消費者幾個月後想要什麼，AI都能提前半年算出來。等每個生產單元都連上AI驅動的數字網絡，整個供應鏈會變得特別有韌性，充滿活力。這可不只是技術更新換代那麼簡單，更是全球產業格局朝著「智能協同」時代走的必然結果。 (作者劉典為復旦大學中國研究院副研究員，清華大學人工智慧國際治理研究院戰略與宏觀項目主任，新著《杭州模式：DeepSeek與中國算谷》2025年5月由中信出版集團出版)
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