课程背景
3. 2026年医药业界正经历一场深刻的技艺变局。机器智能已从实验室走向商业运用的前沿，深度求索（DeepSeek）等等国产大模型的崛起，标志着AI技艺真正进入可用、可用得好、能够安全落地的阶段。可是，医药市场部的从业者们却普遍面临一个尴尬的局面：他们对AI的认知大多停留在"AI能聊天"的层面，不知道也不弄懂2026年的AI已经能够完成从竞品资讯自动抓取到合规内容批量生产的完整事务流。这不仅意味着大量重复性事务正在消耗队伍的创造力，更意味着在竞争对手已经开始用AI事务流压缩市场响应周期的时刻，自己的队伍可能正在被悄然拉开差距。更值得警惕的是，医药业界的强监管属性让许多从业者对AI抓手望而却步——广告法的严格约束、药品宣传的合规红线、患者资料的保护要求，这些看似阻碍AI落地的因素，实际上恰恰能够借助构筑合规采用轮廓来化解，而不是成为拒绝拥抱AI的依据；
4. 本课基于讲师超过15年一线品牌&营销操盘心得，站在品牌增长的视角，结合营销事务底层推演和AI技艺，专门为医药市场部队伍规划。课程不是泛泛地讲"AI为何"，而是锁住于"在合规轮廓下，市场部怎样真正用AI将事务效率拉升一个数量级"——从认知打开到实例对标，从合规红线梳理到四大高频情境的完整事务流教学，再到分组上手让每位参训者带着可复用的结晶离开。参训者不仅会领会AI本领的三级跃迁推演，更会掌握在合规边界内自由采用AI的办法，构筑起属于自己的AI事务流资产，真正从"知道AI"跨越到"用好AI"；
5.
【本课标的群体】
1. 医药业界市场营销部门从业者
2. 医药业界市场营销部门管人者以及负责人
课程收益
• 突破"不知道自己不知道"的认知盲区，构筑AI本领三级跃迁的系统性认知轮廓，领会从对话级到事务流级再到智能体级的效率跃迁路径；
• 掌握医药营销合规的完整轮廓——不仅限于法规条文的认知，更是一套"敢用AI"的实战办法论，包括AI内容三审制、合规词库采用、资料安全红线清单；
• 获得竞品拆解、内容生成、资料整理、规划制作四大高频情境的完整AI事务流，可直接迁移到日常事务中采用；
• 掌握DeepSeek、Coze事务流、飞书多维表格、即梦App、Get笔记、QClaw智能体等等国产AI抓手的实战组合用法，不倚重国外货品，符合公司资料安全要求；
• 借助实战课题的分组建模上手，达成从理论认知到实操本领的转化，每位参训者带走一份可迭代的AI事务流结晶；
课程大纲
模块一：AI认知重塑-从"不知道自己不知道"到看见全景
1.
一.2026年AI本领全景
2. 1. AI本领的三级跃迁模型
3. ①对话式AI大模型（2023-2024）：DeepSeek对话，Kimi问答——大多数人停留在此
4. ②事务流式AI（2025-2026）：Coze事务流、飞书多维表格——效率跃迁的要害层级
5. ③智能体式AI（2026-）：OpenClaw龙虾类货品——开启下一个范式
6. 核心认知：大多数人对AI的领会还停留在"对话级"，但2026年真正的效率跃迁发生在"事务流级"和"智能体级"；
7. 2. "AI实习生"本领地图：AI现在能做什么、不能做什么
8. ①能做的（高置信度情境）
9. ②做不好的（需人工把关情境）
10. ③不能做的（红线情境）
11. 3.医药业界AI运用成熟度定位
12. ①医药业界AI运用整体处于"早期探索→加速落地"阶段
13. ②市场部的AI运用集中在"内容生产提效"和"资料拆解辅助"
14. ③2026年是分水岭：先上车的队伍将构筑"AI事务流资产"
15.
16.
二.从"会用AI"到"用好AI"：办法论轮廓
17. 1. AI本领适配矩阵（情境×抓手×层级）
18. ①对话级抓手
19. ②事务流抓手
20. ③智能体抓手
21. 2.人机协同分工要则：“AI做80%的粗活，落地时，人做20%的精活”
22. ①AI负责事务
23. ②人负责事务
24. ③核心要则
25. 3. AI抓手变迁（2025-2026演进变迁）
26. ①抓手一：直接访问大模型网页（Deep Seek、豆包、Kimi等等）
27. ②抓手二：飞书多维表格（文档协同+AI）
28. ③抓手三：Get笔记（学识记录+AI）
29. ④抓手四：Coze/扣子平台（事务流编排）
30. ⑤抓手五：龙虾类多Agents平台
31.
模块二：医药业界AI运用实例深度扫描
32.
一.药企市场部正在用AI做什么?——四大运用方向拆解
33. 1.内容生产提效
34. ①学术推广内容
35. ②健康科普内容
36. ③多语言物料
37. 2.竞品情报监控
38. ①用Coze搭建竞品监控事务流
39. ②用飞书多维表格构筑竞品资料库
40. 3.视觉规划加速
41. ①用即梦AI生成货品主视觉概念图
42. ②用飞书多维表格+AI批量生成会议展板，社交海报
43. ③用QClaw智能体指令调用规划抓手链
44. 4.资料拆解辅助
45. ①用DeepSeek拆解市场调研资料
46. ②用飞书多维表格+AI函数自动计算资料生成趋势图
47. ③用Coze事务流自动化定期报告
48.
49.
二.标杆公司实例：他们是怎么做的?
50. 1.腾讯健康——双模型大模型（DeepSeek+混元）驱动医药营销
51. 腾讯健康整合DeepSeek和混元双模型，覆盖智慧医院解题打法（2000+医院），AI辅助诊断系统覆盖10+病种。
52. 2.阿里健康——电商生态+AI内容生成
53. 天猫健康4.83万商家，1.33亿SKU，AI辅助生成货品详情页、合规文案。
54. 3.英矽智能——AI驱动药物发现到营销的全链路
55. Pharma.AI平台从靶点发现到临床方案精进全流程赋能，研发周期缩短至18个月（传统4-6年）。
56.
57.
三.费森尤斯卡比的AI运用切入点
58. 1. 基于自身业务特点的AI情境优先级
59. ①高优先级情境（立即可用）
60. ②中优先级情境（需要适配）
61. ③探索级情境（需要合规评核）
62. 2. 市场部的"AI抓手箱"推荐
63. ①DeepSeek
64. ②Kimi
65. ③Coze事务流
66. ④飞书多维表格
67. ⑤即梦App
68. ⑥Get笔记
69. ⑦腾讯QClaw智能体
模块三：医药营销合规轮廓和AI采用边界（60min）
70.
一.医药营销合规的显性红线——法律法规明文规定
71. 1.《广告法》对药品/医疗器械广告的五大禁止
72. ①禁止疗效断言
73. ②禁止资料承诺
74. ③禁止比较宣传
75. ④禁止代言人推荐
76. ⑤禁止超说明书宣传
77. 2.《药品广告审查发布准则》的核心规定
78. ①禁止发布广告的药品
79. ②处方药广告限制
80. ③功能疗效宣传要求
81. ④必须标注的内容
82. 3.《药品管控法》和资料安全相关要求
83. ①药品宣传不得夸大疗效，隐瞒不良反应
84. ②涉及患者资料的处理必须符合《资料安全法》《个人资讯保护法》
85. ③不得利用患者名义或者样貌作证明
86.
87.
二.医药营销合规的隐性雷区——业界特性决定的"不能做"
88. 1.虽不违法但绝 对不能做的隐性红线
89. ①不得暗示"替代治疗"
90. ②不得利用"恐惧营销"
91. ③不得在学术情境开展货品直销
92. ④不得采用未放权的医学资料
93. ⑤不得对不同地区差异化宣传
94. 2.医药业界特有的社会环境敏感性
95. ①"以药养医"舆论环境
96. ②医患关系敏感性
97. ③带量采购政策环境
98. ④国际品牌在华合规压力
99.
100.
三.AI采用中的合规边界——怎样"敢用AI"又"不踩红线"
101. 1.AI输出的三类内容和合规处理方式
102. ①内部参考（不对外发布）
103. ②需审核后对外
104. ③禁止AI直接生成
105. 2.AI内容生成的"三审制"
106. ①一审·专精审
107. ②二审·合规审
108. ③三审·品牌审
109. 3.资料安全红线：什么资料不能喂给AI
110. ①绝 对禁止
111. ②谨慎采用
112. ③能够采用
113. 4.抓手选项的资料安全建议
114. ①DeepSeek
115. ②Kimi
116. ③Coze事务流
117. ④飞书多维表格
118. ⑤QClaw
119.
模块四：情境实战教学—AI抓手赋能市场部四大高频情境
120.
导语.领会AI赋能营销的底层推演
121. 1.领会AI能够达成的事务本领
122. ①AI赋能营销事务的9种本领基础
123. ②AI对营销事务带来4个方向的变革
124. 2.AI赋能营销的核心三要素
125. ①情境/诉求/交付
126. ②要害解题打法KnowHow
127. ③拆解事务流SOP
128. 3.AI技艺演进和营销事务的结合
129. ①大模型问答和搜索
130. ②事务流的排布
131. ③智能体到小龙虾
132. ④Skill
133.
134.
一情境1——竞品拆解：从手动收集到自动化监控
135. 1.痛点还原
136. ①传统事务流程
137. ②效率瓶颈
138. ③合规隐患
139. 2.
AI赋能方案上手
140. 方案A：Coze事务流+飞书多维表格
141. 方案B：DeepSeek+Kimi
142.
143.
二.情境2——内容生成：从空白文档到合规初稿
144. 1.痛点还原
145. ①传统事务流程
146. ②效率瓶颈
147. ③合规隐患
148. 2.AI赋能方案上手
149. 方案A：QClaw智能体指令（一站式情境·迅速出稿）
150. 方案B：Coze事务流（批量生产情境·系列内容）
151. 3. 合规提示词规划要点（要害实操）
152. ①在所有AI生成指令中内置合规约束
153. ②构筑合规词库
154. ③每次AI输出后扫描
155.
156.
三.情境3——资料整理：从海量文档到结构化学识库
157. 1. 痛点还原
158. ①传统事务流程
159. ②效率瓶颈
160. ③合规隐患
161. 2.AI赋能方案上手
162. 方案：Kimi+飞书多维表格
163.
164.
四.情境4——规划制作：从排期等等规划到AI初稿+人工精修
165. 1. 痛点还原
166. ①传统事务流程
167. ②效率瓶颈
168. ③合规隐患
169. 2.AI赋能方案上手
170.
方案：即梦App+QClaw+飞书多维表格
171. 3. 规划合规要点
172. ①AI生成图像中不得出现暗示"治愈"“康复"的视觉元素
173. ②货品展示不得暗示超说明书用途
174. ③AI生成图像需标注"AI辅助生成”
老师简介
Introduction to lecturers
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博闻智咨询|杨一犇老师
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