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藥企上AI工具,何時(shí)能創(chuàng)收?

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從業(yè)者試圖為大模型找到更多使用場(chǎng)景,來(lái)給營(yíng)收、融資增加籌碼

文 | 趙天宇

編 | 王小


圖/Pixabay

AI大模型一個(gè)更新的嘗試,是幫助藥企開拓市場(chǎng)。

在一位從事AI成果轉(zhuǎn)化的研究人員看來(lái),大模型在醫(yī)藥的應(yīng)用,目前進(jìn)度較快、用得比較早的位于整個(gè)鏈條兩端,一端是輔助新藥研發(fā),另一端則是藥品市場(chǎng)研究,這是一個(gè)從兩端逐漸往中間環(huán)節(jié)過(guò)渡的過(guò)程。

大模型能在何種程度上幫助藥企營(yíng)銷創(chuàng)收,不同企業(yè)有各自的解法。

No.1 輔助藥企做市場(chǎng)營(yíng)銷

在企業(yè)紛紛盯著降本增效的當(dāng)下,如果能使用合理的工具來(lái)讓企業(yè)增加收入,是一個(gè)頗為實(shí)際的方向。

數(shù)字員工“白小柒”,是中藥企業(yè)云南白藥的一次嘗試。至少在2020年引入IBM公司的人工智能及相關(guān)技術(shù),到2023年10月,云南白藥基于人工智能模型打造的“白小柒”上線。

員工在工作中遇到業(yè)務(wù)問(wèn)題,不用問(wèn)他人,在辦公電腦上咨詢 “白小柒”,馬上可以得到幫助。“白小柒”,定位于藥品銷售的助手、產(chǎn)品研發(fā)的助理、健康品營(yíng)銷的寫手。

云南白藥2023年年報(bào)稱,毛利率26.51%,主要在于公司實(shí)施內(nèi)部精益運(yùn)營(yíng),實(shí)現(xiàn)降本增效。其中,2023 年10 月公司的第一位數(shù)字員工“白小柒”上線,提升了員工辦公效率。

這是AI大模型嘗試的一個(gè)更細(xì)的分支。云南白藥集團(tuán)首席信息官(CIO)李少春在一個(gè)會(huì)議中表示,所有企業(yè)都應(yīng)該建立自己的AI團(tuán)隊(duì),但不是AI科學(xué)家團(tuán)隊(duì)。在大模型范式下,技術(shù)分工越來(lái)越細(xì),企業(yè)的AI算法工程師重點(diǎn)需要了解基于大模型如何微調(diào)和構(gòu)建相關(guān)訓(xùn)練數(shù)據(jù),以及提示工程和相關(guān)應(yīng)用,就已經(jīng)能解決許多過(guò)去小模型存在的問(wèn)題。

在李少春看來(lái),大模型底座工作交給大模型平臺(tái)公司來(lái)解決,這樣可以降低應(yīng)用門檻,擴(kuò)大應(yīng)用范圍,并更深入行業(yè)領(lǐng)域。

已有專門為企業(yè)營(yíng)銷而設(shè)計(jì)的垂直大模型產(chǎn)品。8月8日,東信集團(tuán)發(fā)布了一款營(yíng)銷大模型,主做創(chuàng)意營(yíng)銷內(nèi)容生成、AI智能營(yíng)銷咨詢、營(yíng)銷方案智能生成,覆蓋社交媒體的文案生成、營(yíng)銷短視頻的自動(dòng)生成、策劃方案自動(dòng)生成等。該公司董事長(zhǎng)劉楊稱,營(yíng)銷領(lǐng)域,將是AI大模型最早能大規(guī)模商業(yè)化的場(chǎng)景應(yīng)用之一。

一位醫(yī)療領(lǐng)域投資人分析,專業(yè)從事企業(yè)數(shù)字營(yíng)銷的公司,是很需要大模型的,因?yàn)榇竽P涂梢曰诟鞣N標(biāo)簽維度做市場(chǎng)篩選,判斷并匹配潛在客戶。“最好的一點(diǎn)就是它是增收工具,相對(duì)來(lái)說(shuō)會(huì)更好賣?!?/strong>

No.2 做單一任務(wù)更擅長(zhǎng)

幾乎沒有藥企只為了促進(jìn)市場(chǎng)營(yíng)銷而去特意配置一款自己的AI大模型,功能多的更受歡迎。

在OpenAI的支持下,疫苗研發(fā)公司莫德納(Moderna)在內(nèi)部引入了生成式AI。在生成式AI幫助下,不僅莫德納的法規(guī)團(tuán)隊(duì)人員可以快速獲得清晰的合同摘要,還可幫助員工快速獲取內(nèi)部政策,無(wú)需像以往一樣在數(shù)百個(gè)文檔中搜尋,以提高工作效率。

此外,莫德納的公共關(guān)系團(tuán)隊(duì)用 ChatGPT Enterprise,構(gòu)建了一個(gè)生成式AI聊天機(jī)器人,可以輔助創(chuàng)建季度財(cái)報(bào)電話會(huì)議的PPT;另外一個(gè)聊天機(jī)器人則可以幫忙把生澀的生物技術(shù)術(shù)語(yǔ),轉(zhuǎn)換為平易近人的語(yǔ)言,以方便和投資者進(jìn)行溝通。

另一家與OpenAI合作的醫(yī)療企業(yè)——Oscar Health,做了一個(gè)AI助手,可以跟蹤報(bào)銷流程,自動(dòng)回答有關(guān)患者報(bào)銷的問(wèn)題,將處理報(bào)銷所需時(shí)間縮短一半。

這實(shí)際上還是在使用大模型的文本生成、問(wèn)答能力,只不過(guò)將工作場(chǎng)景放進(jìn)了醫(yī)療領(lǐng)域中。

然而,僅做助手還不夠,人們期待大模型能給市場(chǎng)分析和營(yíng)銷帶來(lái)更多創(chuàng)意,突破固有的經(jīng)驗(yàn)。

云南白藥還在持續(xù)訓(xùn)練“白小柒”內(nèi)部知識(shí),不僅讓它成為熟練掌握白藥集團(tuán)內(nèi)部知識(shí)的上崗員工,還希望它能成為藥品銷售的小助手、產(chǎn)品研發(fā)的小助理、健康品營(yíng)銷的小寫手等。

市場(chǎng)人員一直在苦苦追尋最佳的售賣方案,想知道一款藥為什么能夠賣得好,哪些路徑是真正行之有效的。然而,即便是經(jīng)驗(yàn)豐富的銷售員,也只能基于過(guò)往經(jīng)驗(yàn)或?qū)π袠I(yè)的理解去做分析,很難跨出已形成的知識(shí)架構(gòu)再去思考問(wèn)題,所以難有創(chuàng)新點(diǎn)。

而通過(guò)大模型分析市場(chǎng)數(shù)據(jù)會(huì)產(chǎn)生新的可能性,給市場(chǎng)分析人員以更多啟發(fā)。零售數(shù)據(jù)分析公司Intelligence Node,就推出一個(gè)零售競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)平臺(tái)——In competitor,能夠分析競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的定價(jià)數(shù)據(jù),幫助零售商和品牌商監(jiān)控競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手。

是的,當(dāng)具體到每項(xiàng)功能,越是單一、明確,越容易讓大模型去實(shí)現(xiàn)。這是當(dāng)下從業(yè)者們?cè)趯?shí)際應(yīng)用上的一個(gè)共識(shí)。

在營(yíng)銷領(lǐng)域使用AI大模型的過(guò)程中,衛(wèi)瓴科技創(chuàng)始人兼CEO楊炯緯意識(shí)到,直接將AI應(yīng)用于復(fù)雜業(yè)務(wù)場(chǎng)景中,往往效果不佳,需要企業(yè)首先梳理業(yè)務(wù)流程,然后再在具體環(huán)節(jié)內(nèi)引入AI,這樣可以通過(guò)AI總結(jié)聊天記錄、生成個(gè)性化營(yíng)銷內(nèi)容等方式,去逐步提升營(yíng)銷效果。

也就是說(shuō),某位銷售人員發(fā)來(lái)一條信息,或者某次條理清晰的拜訪,其內(nèi)容大綱,或者說(shuō)“話術(shù)”,很有可能就是AI寫出來(lái)的。而對(duì)方的反饋,無(wú)論是接受了還是拒絕了,這些行為也成了數(shù)據(jù),以幫助AI更懂人。

“AI沒法形成全鏈條的應(yīng)用,它目前只能在單點(diǎn)上用一下?!?/strong>在上述研究人員看來(lái),人們不敢嘗試讓AI去觸碰業(yè)務(wù)的核心地帶,不放心,但一直不讓它碰就能力不夠,像小學(xué)生升不了學(xué),始終卡在小學(xué)階段上。

No.3 不明確的收益

盡管還沒有一家醫(yī)藥企能公布出具體從人工智能工具中得到實(shí)惠的數(shù)據(jù),但多數(shù)業(yè)內(nèi)人士還是認(rèn)為其未來(lái)價(jià)值的確可期。

咨詢機(jī)構(gòu)麥肯錫在2024年一季度詢問(wèn)了100名美國(guó)的醫(yī)療保健行業(yè)核心人士,包括支付方、服務(wù)提供者和醫(yī)療保健服務(wù)技術(shù)集團(tuán)在內(nèi)。結(jié)果顯示,超過(guò)70%的醫(yī)療保健組織受訪者表示,其所在的組織要么已經(jīng)在使用生成式人工智能工具,要么正在對(duì)其進(jìn)行測(cè)試。

7月25日,麥肯錫發(fā)布了上述報(bào)告。在生成式人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域投資回報(bào)率上,大多數(shù)受訪者表示仍處于概念驗(yàn)證階段,已經(jīng)在實(shí)施的數(shù)量不多,但約60%已實(shí)施AI的人,要么已經(jīng)看到了積極的投資回報(bào),要么抱有這樣的期待。

而國(guó)內(nèi)大多數(shù)藥企,仍在觀望中。

一位AI營(yíng)銷從業(yè)者表示,當(dāng)下有意向嘗試AI的企業(yè),要么是預(yù)算少了、業(yè)績(jī)考核多了,要么是預(yù)算增加,但要用錢的地方更多。很多預(yù)算是要一分錢掰成幾瓣去花。

大模型落地企業(yè)的方式主要有兩種。一種是企業(yè)私有化部署大模型,它可以保證企業(yè)的數(shù)據(jù)安全,但部署成本高達(dá)數(shù)百萬(wàn)元。另一種是調(diào)用廠商的大模型API(應(yīng)用程序編程接口),部署方式相對(duì)簡(jiǎn)單,成本也低。

花出的錢,企業(yè)希望換到的是銷售效率和成交率提升,這也是企業(yè)生存下去的關(guān)鍵,更重要的是能給營(yíng)收、融資增加籌碼。

然而,在工業(yè)領(lǐng)域,包括制藥業(yè)在內(nèi),由于內(nèi)部數(shù)字化程度不足,大模型拿來(lái)就能用上的比較少,一般需要參與合作的大模型團(tuán)隊(duì)從頭干起,甚至先去給企業(yè)整理內(nèi)部數(shù)據(jù),打基礎(chǔ),然后再上大模型。

這一來(lái)成本就不可能低?!按竽P彤a(chǎn)品和作為埋單方的企業(yè),雙方的需求不是一回事,這是一個(gè)現(xiàn)實(shí)的矛盾?!?/strong>上述AI營(yíng)銷從業(yè)者認(rèn)為,數(shù)字化轉(zhuǎn)型的服務(wù)商,目前必須調(diào)整自己的預(yù)期,在有限的預(yù)算下,一定得幫埋單方實(shí)現(xiàn)開源節(jié)流,要么有效擴(kuò)大市場(chǎng),要么節(jié)省成本。以往那種捕捉時(shí)下熱點(diǎn)推薦給企業(yè),流行什么就建設(shè)什么的方式,到今天已經(jīng)越來(lái)越難實(shí)現(xiàn)了。

另外,訓(xùn)練AI大模型,數(shù)據(jù)的數(shù)量和質(zhì)量都很重要。一位AI輔助營(yíng)銷行業(yè)的從業(yè)者也表示,去一些企業(yè)里問(wèn)了就發(fā)現(xiàn),其實(shí)企業(yè)的數(shù)據(jù)沒有收集好,尚不具備數(shù)字化的基礎(chǔ)。

數(shù)據(jù)量湊不上,無(wú)法對(duì)大模型進(jìn)行專業(yè)化的訓(xùn)練;數(shù)據(jù)量夠,但質(zhì)量低下,會(huì)讓大模型“智力”倒退。上述研究人員遇到過(guò),有機(jī)構(gòu)提供數(shù)據(jù)讓他去訓(xùn)練大模型,但數(shù)據(jù)質(zhì)量不夠好,訓(xùn)練完了性能反而下降了。

需求難以匹配,企業(yè)對(duì)此有許多抱怨,一是花了很多時(shí)間,太慢,二是價(jià)格因此更貴了。這又讓企業(yè)對(duì)使用AI的成本更為在意。

對(duì)人工智能的大額投入,真能帶來(lái)與之相匹配的收入增長(zhǎng)嗎?在全球市場(chǎng)也有不少反對(duì)意見。6月底,巴克萊銀行分析師羅斯·桑德勒(Ross Sandler)就公開表示,在大模型領(lǐng)域的投入與創(chuàng)收在數(shù)字上似乎并不平衡,華爾街的預(yù)期是到2026年,人工智能將比計(jì)劃多花費(fèi)約600億美元,但可能只帶來(lái)額外的200億美元的收入。

高盛公司資深股票分析師吉姆·考夫洛(Jim Covello) 也表示,盡管AI大模型公司的股價(jià)一路走高,但這項(xiàng)技術(shù)還遠(yuǎn)未達(dá)到實(shí)用所需要的水平。他提醒,“過(guò)度建設(shè)尚無(wú)實(shí)際用途或者尚未就緒的成果,往往會(huì)招致糟糕的結(jié)果”。

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