[前言] 制药业的新营销要务：以患者为中心的转变
在复杂的生态系统中：渠道分散，监管审批周期漫长，而成功与否取决于能否同时影响三类不同的利益相关方——患者、处方医生（HCP）和支付方。
生命科学行业正处于一个关键的转折点。在 精准医疗和真实世界数据爆发式增长的双重驱动下 ，市场对创新且以患者为中心的互动模式的需求空前高涨。 然而，制药营销仍深陷困境生态系统合作伙伴与赋能者 代理机构（传播、数字）——数据提供商 医学媒体与出版商——分销商——初创企业监管机构与支付方 监管机构（如 EMA、FDA 等） 支付方与卫生技术评估机构——采购 组织直接目标群体与受益人 医疗保健专业人员（HCPs 与 KOLs） 患者与患者倡导团体制药公司 市场营销团队 – 医学事务部 – 销售团队 – MLR (医学、法律、监管) 传统的营销模式已无法驾驭 这种复杂性，导致内容过载、 个性化程度低以及商业压力日益增大。 这一运营缺口迫切需要一种新的 技术范式，能够以智能、前瞻性和独立性进行运作。
且缺乏推动复杂商业成果所需的自主权。
代理式人工智能代表了关键的下一阶段演进。代理式系统能够自主执行多步骤操作、追求既定目标，并在无需人类持续干预的情况下达成预期结果。它不仅仅关乎生成信息，更关乎执行 策略。
尽管业界一直在探索生成式人工智能（GenAI）——这种技术在内容创作方面非常有效——但生成式人工智能本质上仍是被动的，需要不断进行提示
[前言] 制药行业的新营销要务：Agentic转型 Agentic AI的核心能力将开启营销的未来。
- 战略推理与自主决策：实时发起复杂行动并做出战术决策。
- 实时前瞻：将市场调研从静态报告转变为持续、实时的情报收集，确保您的团队能够发现新兴趋势，并在竞争对手之前获得先机。
- 自适应协调：在分散的渠道间协调任务，持续学习，并在整个客户旅程中优化性能。
抉择十分明确。采用 代理式人工智能 （Agentic AI ） 的企业将大幅缩短药物上市周期，并在速度与效率方面获得关键优势。而那些迟迟不行动的企业，则面临在未来由自主化、个性化且合规的商业运营所主导的时代中被甩在后面的风险。
- 可执行的实施：直接连接至已获批准的系统，主动部署、衡量并优化营销活动。
本白皮书将是您的必备指南。我们将抛开浮夸的宣传，深入探讨“代理技术” 在现实世界中的 应用案例，详细阐述必要的监管 与组织架构调整，并就如何立即实施这项革命性技术提供切实可行的建议。
这种转变并非渐进趋势，而是竞争的 必然要求。其利害关系之重大，已到了无以复加的地步：
- 加速合规：试想一下，将内容合规审查周期从数周缩短至数天，AI 代理能在内容起草的瞬间立即进行科学性和合规性预检。
托马斯·菲莱尔 合伙人 – 医疗健康 数据与人工智能转型
- 真正的全渠道个性化：打造真正自适应的诊疗旅程，确保面向患者、医疗保健专业人员和支付方的每一条沟通信息都能在所有接触点上即时优化并精准传递。
02 下一阶段的演进：从生成式人工智能到代理式人工智能
什么是代理式人工智能？
在深入探讨“代理式人工智能”之前，不妨先退一步，了解人工智能是如何演变的——从基于规则的自动化，到生成式系统，再到如今的自主、目标驱动型代理。这一背景有助于厘清“代理式”时代究竟有何创新之处，以及为何它标志着人工智能创造价值方式的根本性转变。
2 – 下一次进化：从生成式人工智能到代理式人工智能
关于定义，生成式人工智能（GenAI）是 ，用于指代那些擅长生成全新原创内容（例如 图像、音频或代码。它作为预测引擎运行，其 广泛的训练数据中提取的模式。
生成式人工智能（GenAI）在多个领域创造切实价值，例如通过自动化内容生成、信息摘要和创意生成。这为团队提供了基础，使其能够更快地执行任务，并在大规模应用中实现更一致的交付。
然而，当今的生成式人工智能本质上是被动响应的，需要不断输入提示才能生成内容，且缺乏跨企业系统进行规划、优先级排序或整合的能力。营销团队虽然能生成洞察，但必须手动将其转化为行动。产出与实际成果之间的差距依然巨大。
关键区别在于，生成式人工智能（GenAI）是根据人类的提示生成输出， 而代理式人工智能则会自主执行多步骤操作以实现预定的 结果。
Agentic AI 的独特之处何在？它为何能真正称得上“Agentic”？
具有自主性的AI系统超越了传统的生成式模型。它们不仅能生成输出结果，还能追求目标。其优势在于将自主行为与实现这一目标的技术架构相结合。
3. 情境理解与记忆——能够保留并从跨平台交互中学习（例如 CRM、医疗查询数据库），从而实现服务的连续性，并随着时间的推移进行更智能的适应。示例：客服人员会记住之前的接触点，并根据每位医疗保健专业人员的专长、渠道偏好以及以往的互动行为，为其量身定制医疗内容。
代理式人工智能（Agentic AI）具有以下五大特征：
4. 自适应协调——协调各项任务并与其他代理/人员协作，根据反馈和结果动态调整计划。 示例：一名代理负责管理内容审批工作流，另一名触发符合规定的数字互动，而第三名则监控实时反馈——所有环节均保持同步，以确保符合医疗、法律和监管（MLR）合规要求，并优化覆盖范围。
1. 自主决策——无需持续提示即可独立运行，根据既定目标或变化的条件主动采取行动并做出决策。示例：一个智能代理监控医疗保健专业人员（HCP）的互动数据，识别响应率较低的群体，并在无需人工干预的情况下自动调整沟通频率或渠道组合。
2. 战略推理——利用先进的语言模型（LLMs）分析复杂情境，规划多步骤解决方案，并做出明智的权衡以实现目标。示例：某代理商分析处方趋势、药品目录覆盖情况及竞争对手动态，随后针对每类医疗保健专业人员（HCP）群体推荐最优的次优行动方案。
5. 可执行操作——连接至已获批准的 API 和系统，在现实世界中采取切实有效的行动——实时部署、测试和优化。 示例：一名业务代表通过 Veeva CRM 发起 HCP 电子邮件营销活动，追踪打开率和点击率，并根据观察到的响应模式调整受众细分或发送时机。
2 – 下一次进化：从生成式人工智能到代理式人工智能
在商业领域，人工智能的影响力同样巨大——甚至 甚至更大——在创造效益、收入 和效率方面，其影响力可能与研发领域不相上下，甚至更胜一筹。只是在展示 “ –
弗洛伦特·哈森全球商业数据科学与人工智能负责人
简而言之：主动型人工智能将价值从被动的内容创作转向主动的 成果实现，使营销人员能够通过正确的渠道，自主且大规模地将正确的信息传递给正确的 受众——自主且大规模地。
主动型人工智能正在重塑我们的工作方式，并释放三大价值机遇
- 今日节省，助力明日发展——成本效益与 再投资：Agentic AI 可自动化处理重复且耗时的任务，从而减少人为错误和运营成本。通过释放资源并优化工作流程，企业可将节省下来的资金用于创新、能力建设以及未来增长计划。
这种早期的洞察力有助于主动调整战略——帮助团队预见变化，而非被动应对。
- 凭借速度与精准制胜——智能敏捷与 精准 代理系统能够分析海量数据集，并实时做出最优决策，其能力远超人类。它们使企业能够更快地应对市场动态，大规模实施个性化举措，并在持续变化的环境中保持精准度。
- 发掘新价值——市场洞察：代理商 持续跨渠道分析数据，在竞争对手察觉之前，率先发现新兴的客户行为、情绪变化以及未被满足的需求。
2 – 下一阶段的演进：从生成式人工智能到代理式人工智能代理式人工智能如何影响营销工作流程
代理式人工智能正在重塑医疗保健价值链中的各项流程。在下一节中，我们将结合具体应用案例，深入探讨各个领域。作为示例，我们将首先说明代理式人工智能如何重塑一项关键的营销工作流。
即将 能动 将要发生的能动性过程
~ 3 周
使用生成式人工智能（GenAI）和代理式人工智能（Agentic AI）的优势不仅体现在整体速度提升或投资回报率改善等宏观指标上，更在于它们能够在营销流程的每个阶段，为特定受众提供高度定制化的价值。
- 精准受众细分：创建准确且细致的受众细分群体，从而提升营销活动的成效。 – 优化产品效果： 利用数据洞察， 明确产品为每个受众群体带来的具体益处或价值。 – 定向内容投放：确保 通过合适的渠道，将合适的内容传递给合适的受众。 – 持续 优化：通过效果报告和 A/B 测试，自动优化营销活动。
从理论到实践：真实应用案例 03
生命科学领域正经历着一场深刻的变革。在精准医学的突破、真实世界数据的激增以及向以患者为中心转型的推动下，该行业正以前所未有的速度发展。这一转变打破了传统的营销模式，迫使科学突破推向市场的方式发生根本性变革。
面向支付方、投资者和主要决策者，他们对“价值”都有不同的需求和定义。
这正是战略 与执行 之间始终存在差距 的原因。尽管人们对推进和创新有着强烈的渴望，但市场营销往往并未被视为与研发（制药公司最大的开支）同等重要的优先事项。因此，争取投资变得更加困难，尤其是在尚未证明明确的投资回报率（ROI）的情况下。
对于市场营销团队而言，将复杂的研究成果转化为引人入胜的内容，是取得商业成功的关键。然而，这项任务并不容易。他们必须在 科学准确性、严格的法规遵从性，以及 包括研究人员和医疗保健专业人员（HCP）在内的各类利益相关方的需求之间 取得平衡 。尽管如此，在整个价值链中，各种应用案例（有些比其他案例更成熟） 正在不断涌现，这正是我们将在下一节中探讨的内容。
01
市场调研内容开发与验证
02
03营销活动执行与全渠道互动
04销售赋能与现场支持
免责声明：本用例映射并非详尽无遗，其内容参考了客户反馈、 科学文献以及我们在为医疗保健 机构开发解决方案的经验。虽然它突出了重要案例，但并未涵盖 潜在机遇。
3- 从理论到实践：现实应用案例
3- 从理论到实践：现实应用案例 案例一：市场调研：从静态报告到实时情报
生命科学行业涵盖了不断发展的各个细分领域，每个领域都开发着独特的产品，这些产品直接关系到众多利益相关者的福祉与健康。内容营销在此发挥着至关重要的作用，因为每个细分领域都需要经过深入研究、针对性强且极具战略性的营销方案，以向研究人员和科学家传达核心信息。
- 实时洞察生成能力有限：大多数分析都是静态的，很快就会过时，这使得营销团队无法及时捕捉到新兴趋势、利益相关方的新需求或竞争格局的变化。
为此，市场调研是营销活动的第一步，有助于锁定目标B2B受众、了解行业对您产品的需求，并评估竞争对手。掌握有关最新客户需求、痛点、行业规律以及未来挑战与机遇的信息，是您进行战略性产品营销所必需的；因为如果错失了目标受众，不仅会浪费预算，还会削弱营销效果。
在此背景下，基于代理的系统和机器学习系统发挥着至关重要的作用，它们通过分析科学文献、竞争对手情报、支付方要求及利益相关方行为，生成实时且细致的洞察，从而精准识别关键的战略驱动因素和机遇。
然而，重大挑战依然存在：
- 成本高昂且效率低下：传统 市场调研不仅费用高昂，而且耗时费力，往往需要投入近100万欧元才能产出数百页的分析报告——其中大部分内容随后会被浓缩成简短摘要，存档后便不再被利用。
- 数据分散且不一致：医疗保健 数据分散在多个系统、格式和标准中，这使得难以构建关于客户、患者或处方医生的统一且可操作的视图。
应用场景
1. 自主生成市场洞察：Agentic AI 持续扫描出版物、销售数据、数字渠道及竞争对手信息，以发现趋势和市场变化。它将信号转化为早期洞察，从而实现更快速的战略调整，并取代成本高昂的传统调研。
2. 行为路径建模与微细分：Agentic AI 整合处方数据、数字互动及情绪信号，以绘制医生和患者的行为图谱。这通过自适应细分、受众定向和战略执行，实现了精准定位和可扩展的个性化服务。
3. 竞争情报：通过 自主监测会议、社交媒体和新闻稿，具有自主决策能力的AI“虚拟侦察员”能够识别竞争对手的新动向、揭示战略模式并捕捉早期市场信号，从而提升竞争情报分析能力。
3- 从理论到实践：聚焦真实应用场景 应用场景：基于人工智能的营销活动测试背景
- 发布前的活动测试是验证信息、视觉元素和行动号召效果的关键步骤。
- 营销人员可以迭代使用该平台，实时调整某句文案或视觉元素，并立即查看该调整对广告活动预测表现以及推动特定行动号召（例如“接种意愿”）的能力产生何种影响。
- 传统上，这一流程依赖于耗时且昂贵的市场调研方法，例如焦点小组和广泛调查，这造成了严重的瓶颈：测试周期长达 8 至 10 周，成本高达 10 万美元以上，从而限制了团队进行有效测试和优化的能力。
- 这导致外部信号出现与内部战略行动之间存在较长时间的延迟，从而限制了企业的敏捷性和竞争力。
解决方案
- 一个基于人工智能的测试平台将外部数据集（出版物、专利、社交媒体、临床数据）与内部知识库（SharePoint、研究资料库）相结合，对所有营销活动素材进行实时和预测性分析。
影响
- 大幅降低成本：
广告活动测试成本可降低90%以上。
- 缩短上市时间：从信号检测到响应的延迟从数月缩短至数天——甚至可实现实时响应。
- 数据驱动的优化：团队可以摆脱主观反馈的局限，转而依靠数据支撑的信心，推出经过科学优化、旨在提升记忆效果，且最重要的是能促使患者或医疗保健专业人员采取行动的营销活动。
- 该人工智能经过训练，能够分析创意内容、文案和视频，并针对记忆度、情感反应以及视觉元素的眼动追踪数据等关键指标提供即时评分。
“如今，借助这类人工智能工具，我们 只需花费约7,000美元，就能在12到24小时内 完成营销活动的测试 。相比 之下，旧方法需要8到10周时间，且成本高达10万到15万美元——这 让我们很难再回到过去。 ”——杰里米·波德塞夫 （ Jeremy Peaudecerf ） ，欧洲市场营销 总监
3- 从理论到实践：现实应用案例
- 用例 #2 | 内容开发与验证
在确保科学 准确性并符合监管要求
制药行业正处于一个关键的转型阶段，传统的内容创作方法正迅速变得过时。传统的内容创作周期已成为影响营销效果的关键瓶颈，这促使制药营销人员adopt AI 克服这些限制：
符合合规要求的核心信息，清晰阐述药品的独特价值主张——从而最终促进与医疗保健专业人员（HCP）进行更有意义且及时的互动。
在安进，我们正在探索主动型 人工智能 如何 支持内容创作并 优化审核流程。尽管仍 处于试点阶段，但MLR 审核项目的 初步成果 令人鼓舞：100% 的用户反馈表示满意， 并 表示节省了时间， 且MLR的迭代次数有所减少。 该AI工具还 识别出了超过95%的关键合规 问题，并揭示了更多未被察觉的 细节，从而提升了整体 内容质量。这种方法并非取代 人工监督，而是对其进行增强 ，展现了AI如何以负责任的方式 优化我们的营销和 医学审核工作流程。 ”——玛丽·莫里斯-莫兰（Marie Morice-Morand），创新、全渠道及培训副总监
- 冗长而复杂的审核流程：制药 公司必须保持高标准的准确性和可信度，在发布前通过严格的多步骤审核来验证医学内容及其来源。
- 内容制作成本高昂且资源消耗巨大：除了 投入大量预算与代理商合作外 ，营销团队还需花费无数时间处理那些本可实现自动化的重复性、低价值任务。多次修订不仅延缓了交付进度，还导致预算大幅超支。
- MLR审查的瓶颈：虽然 这对确保合规性和科学诚信至关重要，但这一过程往往耗时且涉及多个阶段，需要对细节进行仔细审查并协调各利益相关方，从而大大延迟了产品上市时间。
Agentic AI 通过自主分析临床文献、用户互动信号、情感数据和处方模式，实时识别新兴趋势和未满足的需求，从而弥合了这一差距。它将复杂的临床洞察转化为清晰、有说服力且
应用场景
1. AI 自动化预检：AI 代理会根据监管指南实时验证内容。这种主动的合规性检查能在提交前最大限度地减少错误，从而减少审核轮次并加快审批速度。
2. 内容构思加速：AI 代理可分析医疗保健专业人员（HCP）的互动数据，为产品发布生成高度个性化的内容创意。它们能根据实时反馈自主调整创意方向，并制作符合 ABPI 标准的变体内容，从而显著缩短构思时间，并提升医疗保健专业人员的记忆度和参与度。
3. 内容标注：AI 可自动为营销和医疗资料添加标签，从而实现跨工具和系统的精准内容追踪。这种自动化通过消除重复性手动任务并提高现有标注资产的复用率，可将运营成本降低多达 76%。
3- 从理论到实践：聚焦真实世界应用案例 应用案例：AI辅助的MLR审查流程背景
- 医疗、法律和监管（MLR）审查流程对于确保药品营销和传播活动符合合规要求、保持准确性并遵循伦理标准至关重要。
- 自动化预审：系统会自动将监管、法律和医疗规定应用于草稿材料，在提交前标记潜在问题，从而最大限度地减少人工审核环节。
- 然而，这是一个缓慢、艰难且成本高昂的过程，需要经过多轮审核，以确保符合监管指南、获批的宣传内容以及法律限制。
- 在追求效率与严格合规之间取得平衡始终是一项艰巨的挑战——但在当今监管严格的环境下，掌握这一平衡对于实现及时、合规且有效的沟通至关重要。
影响
- 更短的审核周期：预验证内容减少了往返沟通和审批时间——将MLR审核周期从数周缩短至数天（速度提升高达60%）。
解决方案
代理式人工智能通过将合规性直接嵌入内容创作流程，为多类回归（MLR）开辟了一种新方法：
- 内置合规性：AI辅助编写工具已整合MLR要求，确保材料从一开始就符合规范，从而减少后续昂贵的修订工作。
- 集成框架：品牌词汇库、监管指南、版权信息及经批准的宣传语库均与内容创作工作流直接关联，以确保从一开始就保持一致性。
- 降低合规风险并
法律风险：所有 产出从创建之初就符合监管框架。
- 加快产品上市时间：
市场营销和医疗团队能够更灵活地更快推出营销活动和科学内容，同时确保合规性不受影响。
这是一个主要的应用场景。监管、法律和 医疗审查（例如，核查宣称依据、管理 版权）已被认定为一个耗时的 瓶颈 ，具有 具有显著的 节省时间。” –
克劳德·布鲁迪克首席运营官兼全球产品战略运营总监 3- 从理论到实践：真实应用案例 应用案例 #3 营销活动执行与全渠道互动
制药企业正经历一场战略转型，从分散、各自为政的模式转向贯穿所有接触点的 个性化、一体化体验 。这一转变——体现在目前有10%至15%的广告预算用于全渠道举措——对于提供一致且连贯的互动体验至关重要，在此过程中，每一条信息都能强化客户的体验旅程。
主动式人工智能正在突破现有障碍，以充分释放全渠道的潜力——而未来的发展机遇依然巨大。
然而，尽管认识到其潜力，许多制药公司仍在实施真正有效的全渠道战略方面面临重大挑战：
- 部门壁垒：市场营销、销售、医疗和数字团队往往各自为政，导致信息传达不一致、沟通割裂以及数据利用不足——最终削弱了客户体验。
- 陈旧技术：过时的 IT 基础设施阻碍了数据集成以及全渠道解决方案的无缝部署。
- 对客户旅程的洞察有限：如果无法 清晰、全面地了解医疗保健专业人员（HCP）的整个旅程——从认知到开具处方——企业就可能提供支离破碎、效果甚微的体验，从而无法满足目标受众的实际需求。
应用场景
1. 渠道组合优化：Agentic AI 会持续评估跨渠道表现，以识别表现不佳的细分市场，并根据战略目标自动调整受众定位或预算分配。
2. 动态客户旅程与细分：Agentic AI 通过监测客户行为，识别旅程中的变化，例如客户更倾向于通过应用程序而非网页进行互动。客服人员会据此更新旅程逻辑和客户细分，从而触发针对新偏好渠道量身定制的触达方案。
3. 个性化且一致的叙事：AI 代理会利用实时消费者洞察持续优化内容个性化，同时严格遵循品牌语气和信息传达准则。这使得品牌能够在所有客户接触点上实现大规模、跨渠道的个性化服务，确保内容在保持一致性和相关性的同时，始终忠实于品牌调性。
3- 从理论到实践：聚焦真实应用场景 应用场景基于代理的全渠道协调背景
- 当前的全渠道策略依赖于静态规则和预定义逻辑，其中的互动基于预期而非实际的医疗保健专业人员行为。
- 合规代理：作为所有人工智能驱动操作的实时防护机制。
- 当用户行为发生变化时，传统的分析和受众细分难以迅速察觉并做出调整。
采用“从小做起，快速扩展”的方法，先在预定义的数据集上部署一个代理来验证其价值，然后再扩展功能。
- 由于审批和部署流程复杂，实施旅程更新通常需要数周的手动操作。
- 因此，全渠道策略无法跟上实时行为的变化，导致错失互动机会并造成效率低下。
解决方案 构建 一个代理式人工智能生态系统——一个由智能、半自主代理组成的网络，能够实时持续优化全渠道互动——并部署一支专业代理团队：
- Insight Agent：分析实时数据，以发现行为变化。
影响
- 效率：将日常的手动决策自动化，让营销人员能够专注于战略规划和高价值的客户互动。
- 速度：过去需要数周才能完成的工作，如今只需数小时即可更新，从而实现实时行程优化。
- 可扩展性：能够大规模提供个性化且符合合规要求的内容——而且，一旦为某个品牌构建了代理框架，即可快速将其复制到其他品牌和新市场中。
- 内容生成器：生成个性化且符合规范的内容。
- 渠道代理：统筹安排合适的渠道、时机和频率。
3- 从理论到实践：现实应用案例
用例 #4销售赋能与现场支持：通过强大的现场支持资源赋能销售团队
制定一套有效的医疗保健专业人员（HCP）互动策略，是一项至关重要且风险极高的投资。 制药行业每年在全球投入超过900亿美元（占商业预算的30%），用于建立这些关系，而这些关系进而可能影响高达60%的处方决策。然而，这种传统模式正面临压力，不仅受到数字化饱和的冲击，还面临着新一代、受人工智能影响的患者——他们如今正利用人工智能进行自我症状诊断。
- 信任与价值评估： 通过举办高昂的会议来建立信任的传统方式 正逐渐失势。更严格的监管和不明确的投资回报率，使得证明其价值比以往任何时候都更加困难。
如今，一些关键因素正使医疗保健专业人员（HCP）的关系格局日益复杂：
这一过程历来成本高昂且高度依赖销售代表。随着代理式人工智能的出现，通过构建一个 智能、自主且 具有 科学 意义的生态系统，这种关系正经历着转型与革命性的变革。
- 业务量与数字化渠道：传统的面对面销售代表模式成本高昂且难以扩展。这种模式无法满足现代需求，因为如今大多数医生表示，他们更倾向于在线沟通而非面对面会诊。
- 质量与个性化：“一刀切”式信息传播的时代已经结束。医生们现在表示，社交媒体和数字内容不仅影响他们对品牌的看法，还影响他们的处方决策。
- 频率与饱和度：医疗保健专业人士表示，过多的推广内容令他们感到不堪重负，这些内容常被视为“垃圾信息”，最终会侵蚀信任并损害双方关系。
应用场景
1. 医疗保健专业人员互动摘要：一款 人工智能代理，可自动处理并汇总所有过往的全渠道互动记录（包括电子邮件、CRM备注、通话记录及网络活动），以便在下次会议前为销售代表提供关于该医疗保健专业人员历史背景及情绪倾向的简明360°视图。
2. AI-HCP 对话模拟器：一个 AI 代理扮演“虚拟医疗保健专业人员”的角色。销售代表或医学事务专员可与该代理进行完整的对话演练，该代理经过了所有经批准的科学数据及潜在异议的训练。
3. AI 用户画像生成器：一款能够实时动态创建和更新医疗保健专业人员（HCP）用户画像的智能代理。它通过分析内容消费、数字行为和处方模式，为营销活动实现真正的超个性化和实时微细分。
3- 从理论到实践：聚焦真实世界应用案例 应用案例“图灵”：赛诺菲为医疗保健专业人员打造的“下一步最佳行动”辅助工具 背景
赛诺菲面临的主要挑战在于，医疗专业人员与销售代表互动的方式发生了根本性转变。
- 与医疗专业人士的沟通正变得日益复杂。随着医生们被来自多方的在线内容所淹没，销售代表不仅面临着面对面接触机会的减少，还承受着严重的“数字疲劳”。
- 他们必须突破传统的大规模销售模式，确保每次互动都具有个性化、及时性，并能针对每位医疗保健专业人员的具体需求提供明确的价值。
解决方案
- 部署了“Turing”——一款由人工智能驱动的“最佳下一步行动”（NBA）引擎，它作为销售代表的“得力助手”，通过分析全渠道数据，为每位医疗保健专业人员推荐最优的互动方案。
- 该平台会将一份简洁的每周建议清单直接发送到销售代表的原生CRM系统（Veeva）中，从而无需单独的仪表盘，并将这些洞察直接融入他们的日常工作流程。
影响
- 该方案为15多个主要品牌带来了显著的“销售额增长”，并已成功推广至20多个国家。
- 实现了10:1的累计投资回报率（ROI）这一关键绩效指标，即该项目每投入1欧元，即可产生10欧元的收入。
- 通过帮助销售代表优先处理高价值活动，并大规模地实现客户沟通的个性化，从而提升其工作效率。
- 通过确保沟通内容切合实际、协调一致且在恰当的时机进行，从而提升医疗保健专业人员的参与度和满意度。
- 实施了“人机协同”的持续学习模型。销售代表可以对每条建议进行“采纳”或“驳回”。驳回的理由会被反馈给人工智能，以持续优化和提升未来推荐的相关性。
“图灵（Turing）是我们销售代表的得力助手。通过 将人工智能建议直接嵌入他们的客户关系管理系统（CRM），我们使 他们 能够在恰当的时机 向合适的医疗保健专业人员传递恰当的信息 ，从而实现了10:1的投资回报率。 ”——玛丽昂·杜马斯 （ Marion Dumas） ，全渠道业务全球 负责人
新兴力量：初创企业与自主机遇 04
尽管人工智能在生命科学领域的应用已取得显著进展，但其在各职能部门中的普及程度并不均衡。在研发领域，涌现出大量初创企业，专注于药物发现和临床试验优化等领域。相比之下，生成式人工智能和代理式人工智能在商业及营销职能中的应用市场仍稍显滞后。
所提供的内容必须符合严格的医学关系审查流程及全球透明度法规（例如美国的《阳光法案》或法国的《利益监管法》）。主要风险包括：提出缺乏经批准的临床数据支持的声明，或就款待、邀请或费用提出不符合规定的建议；这为以营销为导向的工具设置了显著的准入壁垒。
这种差异可以归因于几个因素。
1. 投资回报率（ROI）的要求：制药 实验室要求明确的投资回报率（ROI），在衡量效率方面（例如，自动化行政任务、减少客户关系管理（CRM）录入所耗时间）这很容易证明，但在衡量有效性方面（例如，证明人工智能驱动的洞察直接促成了新处方）则“为时过早”，且量化起来要复杂得多。
2. 复杂的监管与合规障碍：
每一条由人工智能生成的消息或推荐
3. 受技术集成影响的漫长销售周期： Veeva 和 Salesforce 等深度 嵌入式平台主导着商业技术栈，这要求任何新的 AI 工具都必须经过严格的验证、安全性和集成流程。与此同时，采用与否取决于多个利益相关方（包括商业、IT、法务、采购和现场团队）之间的协调，这使得实施过程既缓慢又复杂。
然而，一些企业仍已在产业链中占据一席之地，并正试图抓住这一机遇：
这份清单并非详尽无遗，仅列出了我们在访谈和个人调研中提及的初创企业。
增强外勤团队：基于人工智能的培训
该类别涵盖了利用人工智能代理来提升 ：访谈及独立调研。
为医药团队提供一个基于人工智能的角色扮演平台。销售代表可与逼真的、由人工智能驱动的“虚拟医疗保健专业人员”进行高风险对话演练。该系统针对信息传达和合规性提供即时且细致的反馈，使团队能够大规模进行演练，并加快入职培训进程。
一款类似的“AI驱动销售模拟器”，销售代表可在其中与AI模拟的医疗专业人士角色进行视频角色扮演。其核心功能在于能够在模拟过程中自动标记不符合规定的医疗 表述，从而提供绩效指导和合规指导。
商业运营自动化：从洞察到互动
该类别涵盖了利用自主代理生成洞察、 策划完整的营销活动，甚至充当虚拟销售代表。
这是一个人工智能洞察平台，能够将社交媒体监测中获取的真实患者对话转化为符合合规要求且可付诸行动的情报。该平台提供针对不同角色的“AI 副驾驶”（例如“医学事务专员”、“品牌哨兵”），帮助商业团队基于“患者心声”制定战略。
一家“AI 代理机构”（与 GoogleCloud 合作），通过一支协作型 AI 代理团队来实现整个创意流程的自动化。它能在数分钟内（而非数月）生成一套完整且符合规范的产品营销方案（包括视频、电子邮件、社交媒体内容），所有过程均由人类专家监督，以指导查询的制定、上下文设定以及受众/主题的确定。
该平台部署自主人工智能代理，使其充当虚拟销售代表和医学事务联络专员（MSL）。该平台通过自动化与医疗保健提供者（HCP）的个性化互动，开展营销和商业活动，从而提高处方率。
一个用于构建面向客户的销售与支持类AI智能客服的平台。制药公司可以利用该平台部署智能客服，用于处理医疗保健专业人员（HCP）的来电咨询、患者支持问题，并实现潜在客户筛选及数据录入CRM系统的自动化。
提升外勤团队的工作效率：AI“副驾驶”
本类别专注于那些在实地工作中充当销售代表“副驾驶”的人工智能助手， 通过自动化低价值任务并确保合规性。
一款以语音为先的AI助手，旨在成为销售代表的“移动办公室”。销售代表多达30%的时间都耗费在行政事务上；我们的目标是将这一比例降至10%以下，从而显著提升效率和业绩。这款AI副驾驶通过三大核心功能，致力于增强外勤团队的能力：
1. 访前最佳准备：汇总所有相关的CRM数据，帮助销售代表为下一次客户会议做好准备，并推荐经过批准的具体关键信息和最佳后续行动，以实现最大效果。
2. 访问后轻松生成报告： 通过语音录入实现CRM报告自动化 。销售代表可使用自然语言口述访问记录，从而省去数小时的手动数据录入工作，并确保及时生成高质量的文档。
3. 合规性：可作为 按需合规性检查工具（例如，针对法国《福利监管法》），并自动将任务交接给其他职能部门（例如，提交医疗事务专员（MSL）的请求）。
05 从潜力到实践：企业亟需组织与结构变革
本文前文所述的用例充分展示了代理式人工智能的变革潜力，从加速MLR审查到部署高度个性化的全渠道营销活动皆是如此。然而，要实现这一潜力，并非仅仅采购新技术那么简单。
仅仅将Agentic AI接入现有的传统工作流程，最多只能带来微乎其微的效率提升。要想释放真正的、可持续的价值，企业必须进行深刻的组织和结构变革。这不仅仅是一次IT升级，而是一次根本性的业务转型。
“有一种观点认为人工智能能解决 一切问题——事实 并非 如此。企业亟需进行内部 转型和文化融合。这不仅仅是技术 问题，更是关乎高层支持、预算以及自上而下的承诺。 ”——杰里米·波德塞夫 （ Jeremy Peaudecerf），欧洲市场 总监
5- 从潜力到实践：企业亟需组织与结构变革成功实施代理式人工智能需克服的挑战
要成功整合Agentic AI，需要采取一项多管齐下的策略，涵盖企业文化、核心竞争力、数据基础设施以及法律治理。
- 解读数据隐私与同意：正如弗洛朗·哈森（Florent Hassen）所指出的，自动化决策直接面临监管限制：“在客户互动中 实施具有自主决策能力的AI所 面临 的一大挑战 ，在于监管限制。 根据《通用数据保护条例》（GDPR） 第22条，通过自动化决策处理个人数据需要 获得明确同意，这使得代理式定向仅限于 已主动选择加入的联系人，并 导致其 整体 影响范围较之人工介导的交互 有所缩减 。”
1. 争取自上而下的支持与 培育新文化
最大的障碍往往在于文化层面。必须由高管层倡导“AI优先”的思维方式，并将其贯穿于整个组织。
4. 整合分散的数据与技术 生态系统
- 高层支持：领导层必须 公开支持这一转型，拨出专项预算，并传达清晰的愿景，将代理式人工智能定位为核心战略推动力，而非仅仅是一个实验性的“副项目”。
代理式人工智能的强大程度，取决于它能够访问的数据以及能够控制的系统。
- 建立信任：叙述的 重点应放在“增强”而非“替代”上。其目标是通过展示人工智能如何让人类摆脱低价值、重复性的任务，从而专注于高价值的战略性工作，以此建立信任。
- 打破数据孤岛：大多数 制药公司都面临数据分散的问题，客户信息被困在各自独立的客户关系管理（CRM）、医疗、数字和销售系统中。一个基础性要求是构建统一的数据基础设施（通常通过API实现），从而为医疗保健专业人员（HCP）和患者提供真正的360度全景视图。
2. 在全组织范围内培养“人工智能素养” 整个组织
- 通过 API 实现自动化操作：代理商 需要采取行动。这需要安全、可靠的 API 来连接并控制 Veeva、Salesforce 以及营销自动化平台等核心系统。正如第三节所述，在这一根深蒂固的技术架构中，新工具的漫长集成周期是一道重大障碍，需要进行战略性的 IT 规划。
必须提升员工技能，以便与人工智能代理进行有效协作。这远不止于培训少数几名数据科学家，而是需要提高整个商业和医疗组织在“人工智能素养”方面的水平。
- 全公司范围的文化融合：领先企业 已开始实施这一举措。例如，罗氏（Roche）推出了其企业人工智能战略——“日常人工智能”（Everyday AI）计划。这是一项由集团首席执行官主导、面向全体10万名员工的强制性自上而下、为期6周的培训计划。 其目标是“提升基础水平”，将基础AI素养打造为核心技能，这与30年前推广电子邮件的做法如出一辙。
3. 为自主系统重新定义治理 时代
自主人工智能（Agentic AI）的自主决策能力给治理带来了新的、复杂的挑战，尤其是在生命科学行业。
- 强制要求“人机协同”：这一 法律和伦理约束意味着，在可预见的未来，“人机协同”模式不仅是最佳实践，更是必不可少。必须设计新的工作流程，确保在智能体采取关键行动之前——尤其是涉及医疗保健专业人员数据或患者沟通的行动——必须纳入人工监督和审批环节。
新的运营模式：以人为本，以代理为驱动 06
Agentic AI 提供了一种变革性的运营模式，其中人类的创造力和战略视野通过自主代理得到了增强。未来将是一个协作式自主的时代，人类与人工智能将实时共同掌舵品牌。本报告的洞察表明，责任仍将由人类承担，而代理则负责执行、优化和适应。
处理边界情况，并保持道德和监管的完整性。其目标并非取代人类，而是增强人类的能力。
- 着眼长远：尽早上线 ，但应将预算的约三分之一用于上线后的工作，包括更新、员工培训和变更管理。这种方法能让组织完善 Agentic AI 的工作流程，吸取经验教训，并安全高效地在各团队中推广应用。
在制药行业，营销活动经理正逐渐转型为系统协调员。营销团队将负责管理能够执行一系列具体且省时操作的代理，包括：
- 培训员工：在全公司范围内推行技能提升计划，将基于角色的培训、实践经验和大规模持续学习相结合。帮助团队掌握解读 AI 输出结果、验证建议、处理异常情况以及与客服代表高效协作的能力，同时确保符合不断更新的合规要求和最佳实践。
- 生成实时市场洞察，助力明智决策，
- 大规模制作符合规范且具有高影响力的内容，
- 并为前线部队配备预测性作战工具和按需提供的科学支持。
- 从一开始就建立治理机制：实施明确的监督、审批流程和文档记录，以维护问责制、合规性和信任。建立监控机制和审计流程，以追踪代理性能、执行道德标准，并为内部团队和监管机构提供透明度。
采用代理式人工智能（Agentic AI）正变得日益重要。拖延采用的企业将面临决策迟缓、错失客户互动机会以及运营成本上升的风险。然而，要成功采用该技术，必须采取周密且 有条理的方法。 起步阶段的关键 策略包括：
- 从小处着手：选择 一个明确且风险较低的痛点，并与一小支专家团队共同开发一个“能动型AI”试点项目。早期取得的切实成果能积聚势头，增强对AI解决方案的信任，并为扩展更复杂的应用奠定基础。
制药营销的未来在于协作：人类 与人工智能代理携手合作，将洞察转化为 行动。代理式人工智能并非取代营销人员，而是扩展其能力，整合此前分散的工作流程，并赋能团队以产生更大的影响力。那些采取循序渐进的方式、建立明确治理机制并明确人类责任的企业，将更有能力提升整体效率，最终更好地服务于医疗保健专业人士，并加强患者参与度。
- 让人类全程参与：确保 人类在 AI 生命周期的各个阶段——从测试和验证到合规性检查——始终积极参与。通过迭代监督，团队能够对输出结果进行微调，并解决
术语表
- 自主人工智能：指无需持续的人工干预，即可进行自主决策并采取目标导向行动的人工智能系统
- API（应用程序接口）：一套允许不同软件系统进行通信并共享数据或功能的规则
- CLM（闭环营销）：一种数据驱动的营销方法，利用客户互动反馈来持续优化和个性化未来的沟通
- CRM（客户关系管理）： 用于管理组织与现有及潜在客户之间互动的技术 或系统，旨在改善客户关系并提高运营效率
- 欧洲药品管理局（EMA）：欧盟 负责评估和监管药品以确保其安全性和有效性的机构
- 《欧盟人工智能法案》：欧盟 立法，旨在为人工智能的开发和使用建立法律框架，强调透明度、安全性和伦理。
- FDA（美国食品药品监督管理局）：美国联邦机构 ，负责通过监管食品、药品、医疗器械及其他与健康相关的产品来保护公众健康
- 生成式人工智能（GenAI）：一种 能够基于从现有信息中学习到的模式，生成新内容（如文本、图像或数据）的人工智能形式
- 医疗保健专业人员（HCP）：指持有执业资格的人员，例如医生、护士和药剂师，他们为患者提供临床护理和医学专业知识
- LLM（大型语言模型）：基于海量文本数据训练的高级人工智能模型，能够理解并生成类人语言
- 《医疗器械法规》（MDR）：欧盟 关于医疗器械的安全性、性能及市场准入的法规
- MLR（医疗、法律和法规）：一项审查流程，旨在确保营销和科学资料符合医疗准确性、法律合规性以及法规标准
- 全渠道互动： 通过多渠道（数字、线下、印刷等）协调开展 客户沟通，以提供一致且无缝的体验
- 以患者为中心：一种 医疗保健方法，致力于在护理或产品开发的每个阶段理解并满足患者的需求、偏好和体验
- 个性化医疗：一种根据患者的个体特征（如遗传因素和生活方式）量身定制治疗和预防策略的医疗方法
- 精准定位：利用 数据和分析，向目标受众或特定患者群体传递高度精准的信息或治疗方案
- 真实世界数据（RWD）： 指从真实世界环境中收集的健康相关 数据，例如电子健康记录或患者登记系统，而非来自受控临床试验的数据
- 销售代表： 负责推广和销售产品或服务的专业人员， 通常是公司与客户之间的主要联络人
- 投资回报率（ROI）：一种 绩效指标，用于评估某项投资相对于其成本的盈利能力或效率
- 语义链接： 通过基于语义的关系将数据或内容相互关联的过程 ，从而实现跨系统更智能的搜索、集成和解读
致谢
我们谨向生态系统各领域的所有受访者致以诚挚的谢意，他们的 宝贵的意见为本白皮书的撰写做出了巨大贡献。他们的专业知识和协作精神 对构思和完善我们的观点至关重要。
克劳德·布鲁迪克（Claude Broudic）—— 赛诺菲（ Servier）首席 运营官兼全球产品战略运营总监萨贝尔·达西 （Saber Daassi） – Kustoma联合创始人 玛丽昂·杜马斯 – 赛诺菲全渠道 业务全球 负责人弗洛朗·哈森 – 罗氏全球商业数据科学与人工智能负责人巴特克·马德伊 – 百时美施贵宝欧洲市场 数字与商业IT负责人 及国际市场数字健康负责人 玛丽·莫里斯 – 安进创新、全渠道与培训副总监 杰里米·波德塞夫 – 莫德纳欧洲 市场 总监
我们还要向团队的每一位成员致以衷心的感谢，感谢他们不懈的努力以及在整个过程中做出的宝贵 贡献。
《Artefact 》编辑部
托马斯·菲莱尔（Thomas Filaire） ARTEFACT 法国） 医疗健康业务 合伙人蕾雅·吉鲁莱（Léa Giroulet）， ARTEFACT 法国）医疗健康业务高级顾问 安娜·索伊诺茨基（Anna Sojnoczky）， ARTEFACT 荷兰）医疗健康业务高级顾问 玛丽亚·加尔松（Maria Garzon）， ARTEFACT 荷兰）医疗健康业务初级顾问 梅里克·古尔根（Meric Gurgen） ARTEFACT 高级顾问 ARTEFACT （英国） 安娜 ARTEFACT 法国）医疗健康业务初级 顾问塞巴斯蒂安·马尔盖雷斯 ，AI FOR HEALTH –ARTEFACT公共事务总监兼科学负责人加布里埃尔·罗泰塔·马拉农 ，AI FOR HEALTH –ARTEFACT 公共关系项目 经理
