课程收益
1. 统一AI 和数智化认知：明晰AI + 数智化在医药研发、生产、营销、职能端的核心运用推演，厘清 “合规先行、业务驱动” 的转型要则，掌握后备高管在方略转化中的 “拆解 - 协同 - 落地” 定位定位。
2. 掌握核心落地办法：能搭建医药业界特色的资料驱动架构（含合规资料准则、资料采集链路），熟练运用AI 抓手（如研发资料拆解抓手、生产异常预警模型）破解实际问题，掌握数智化项目从立项到复盘的全流程管控办法。
3. 破解情境化痛点：能针对研发（AI 辅助药物筛选）、生产（数智化车间合规改造）、营销（患者管控数智化）、出海（跨境资料协同）等等情境，输出符合远大业务的数智化方案轮廓。
4. 拉升跨部门协同本领：借助合规导向的RACI 矩阵、项目甘特图等等抓手，协调研发、生产、合规、IT 部门推进数智化项目，破解 “资料不通、职责模糊” 问题。
5. 锚定方略落地：将课程办法转化为个人1-3 个月的行动规划，确保数智化动作对齐公司 “出海、降本增效、流程精进” 方略，达成 “学用闭环”。
课程大纲
1.1.
模块一：认知统一
-
AI
和数智化在医药业界的核心推演和领军定位
1.1.1.
医药业界
AI +
数智化转型的核心推演
【核心主题】
拆解
“合规为基、业务驱动、AI 赋能” 的医药数智化推演，对齐远大 “出海、降本增效” 方略，防止转型偏离业界特性和公司标的。
【要害内容】
1.
医药
vs 制造业界数智化差异：
²
对比普通制造（如智新）和医药业界的数智化核心诉求，强调医药
“合规优先于效率”
²
如生产资料需留存审计追踪日志，研发资料需符合
NMPA 完整性要求
2. AI 和数智化在医药的运用边界：
²
拆解
“研发（AI 辅助筛选）→生产（合规数智化）→营销（患者管控）→职能（财务共享）” 的运用推演
²
明晰
“不可为”：如 AI 直接替代医生诊断、营销端无合规的买方画像；
3. 远大方略对齐实例：
²
剖析远大
“出海业务数智化” 标的
²
明晰研发需
“多中心资料跨境协同”、生产需 “符合标的市场 GMP 准则”、营销需 “本地化患者管控” 的数智化方向；
4.
业界标杆实例：某头部药企
“AI 驱动药物研发” 实例
²
借助
AI 筛选候选化合物，往细里说，将研发周期缩短 20%
²
同时确保试验资料符合
FDA 合规要求，提炼 “医药 AI 运用 3 个要害动作”（资料合规采集、模型可解释，结果可追溯）。
【授课方式】
² 理论精讲：解说医药数智化差异和运用推演；
² 实例剖析：分组拆解标杆药企实例，提炼可复用心得；
² 交流确认：
结合参训者所在部门（研发
/ 生产 / 营销），实地确认 “各业务线数智化重点”（如研发锁住资料协同，生产锁住合规改造）。
1.1.2.
GPC
领军英才的
“
方略转化
+
落地
”
定位定位
【核心主题】
明晰后备高管在
AI + 数智化转型中的 “方略拆解者、跨部门协调者、合规守护者” 定位，厘清和高管（定方略）、队伍主力（执行）的职责边界。
【要害内容】
1. 三维定位职责：
²
方略拆解：将公司
“AI 拉升研发效率” 方略拆解为 “临床试验资料数智化→AI 辅助拆解→周期缩短 15%” 的具体标的；
²
跨部门协调：协调研发提供资料诉求、
IT 搭建中台、合规审核流程，破解 “资料不通、职责模糊”；
²
合规守护：在数智化项目中嵌入合规节点（如生产资料采集需借助
GMP 审核）；
2.
职责边界表：用《远大医药
AI 数智化职责边界表》示例
²
高管定
“出海数智化方向”
² → 参训者（后备）规划 “跨境资料链路 + 合规方案”
² → 主力执行 “资料录入和系统调试”；
3. 痛点收集：
²
小组分享
“当前推进数智化的最大障碍”
（如
“研发资料分散难整合”“生产合规和效率平衡难”）
² 讲师记录并在后续模块针对性破解。
【授课方式】
² 职责拆解：理论解说三维定位和边界推演；
² 抓手实操：
分组填写《职责边界表》，针对
“远大生产车间数智化改造” 标注 “高管 / 参训者 / 主力” 动作；
² 痛点碰头：汇总痛点，明晰后续模块破解重点。
1.2.
模块二：办法掌握
-
医药业界
AI +
数智化落地核心办法论
1.2.1.
资料驱动架构建设：合规和业务双导向
【核心主题】
掌握医药业界
“合规资料采集→治理→运用” 的全链路办法，防止 “资料盲目采集、运用空泛”，支撑 AI 赋能。
【要害内容】
1. 合规资料采集：
²
研发端：采集临床试验资料（患者基本资讯、试验指标），具体来看，需满足
“去标识化（符合隐私保护），可追溯”；
²
生产端：采集装置运行参数、物料流转记录，需嵌入
“审计追踪” 功能，确保资料不可篡改；
²
职能端：财务共享资料需统一
“会计科目、汇率准则”，满足多子公司合规核算；
2. 资料治理办法：
²
拟定医药特色资料准则（如
“生产批次编号规则：年份 + 车间 + 流水号”“研发试验资料精度保留 2 位小数”）
²
由业务部门（如研发、生产）负责资料质量（缺失率
≤1%，错误率≤0.5%）；
3.
资料运用实例：某药企
“生产资料驱动异常预警”
²
借助拆解装置参数，发现
“温度＞30℃时货品合格率下降 5%”
²
精进工艺后合格率拉升至
99.2%；
4. 抓手模板：
² 发放《远大合规资料采集模板》
²
指导参训者填写
“生产车间资料诉求 + 合规要求”。
【授课方式】
² 办法精讲：
解说采集
- 治理 - 运用推演；
² 实例剖析：
拆解药企资料运用实例，提炼
“资料运用 3 步走”；
² 实战上手：
分组填写《资料采集模板》，针对
“远大研发临床试验资料” 规划采集项和合规要求；
² 点评精进：
讲师点评
“合规性”“和业务匹配度”，实地精进模板。
1.2.2.
AI
抓手在医药情境的实战运用
【核心主题】
普及医药业界实用
AI 抓手，掌握 “抓手选型→合规运用→成效验证” 办法，防止 “AI 理论化、难落地”。
【要害内容】
1. AI 抓手清单：按照情境分类 -
²
研发：药物筛选
AI 抓手（如基于机器研习的候选化合物预测抓手）、临床试验资料拆解抓手（自动识别异常资料）；
²
生产：装置异常预警
AI 模型（输入运行参数，换个角度看，输出预警等级）；
²
职能：财务
AI 报销抓手（自动审核发票合规性）；
2.
抓手运用流程：以
“生产异常预警模型” 为例
² 输入装置电流、温度资料
² → 模型训练（用历史故障资料）
² → 输出预警（如 “电流＞180A 时预警”）
² → 验证成效（预警准确率≥90%）。
3. 合规注意事项：
² AI 模型需 “可解释”
（如预警原因需标注
“基于历史 3 次故障资料，电流超标关联故障”）
² 资料训练需符合隐私保护（如研发资料去标识化）；
4. 抓手实操：
²
实地演示
“研发临床试验资料拆解抓手” 的基本操作（资料导入→异常识别→生成报告）
² 参训者跟随操练。
【授课方式】
² 抓手解说：引见清单和运用流程；
² 实操演示：讲师演示抓手操作，参训者跟随；
² 小组操练：
分组用抓手拆解
“还原生产装置资料”，输出预警结果和原因；
² 结晶点评：
点评
“结果准确性”“合规性”，强化抓手运用推演。
1.2.3.
数智化项目全生命周期管控：合规和效率平衡
【核心主题】
掌握医药数智化项目
“立项→规划→执行→复盘” 的全流程办法，确保项目对齐方略、符合合规、落地有效。
【要害内容】
1. 立项：
²
基于远大方略找痛点（如
“出海业务资料协同难”）
²
用
SMART 要则定标的（“3 个月内搭建跨境资料中台，资料同步延迟≤2 小时，符合 GDPR”）
²
配套《可行性评核表》（评核
“业务匹配度、合规隐患、成本”）；
2. 规划：
²
嵌入合规节点（如生产数智化项目需
“GMP 审核” 环节）
²
用
RACI 矩阵明晰职责：研发（R：提资料诉求）、IT（A：搭中台），合规（C：审核流程）。
3. 执行：
²
用
“合规甘特图” 跟踪进度（标注 “资料采集合规验收”“系统合规测试” 等等要害节点）
²
构筑迅速响应制度（如资料同步失败，实操中，
IT 需 2 小时内反馈方案）。
4. 复盘：
²
用《医药数智化项目复盘模板》评核
“合规落地率（如 100% 借助 GMP 审核）、业务价值（如效率拉升 20%）”。
【授课方式】
² 办法精讲：解说全生命周期推演和抓手；
² 实例剖析：
拆解
“某药企财务共享数智化项目”，看其怎样借助规划规避合规隐患；
² 实战上手：
分组针对
“远大研发多中心资料协同项目” 填写《可行性评核表》和《RACI 矩阵》；
² 点评精进：
讲师点评
“标的合理性”“职责清晰度”，实地调整方案。
1.3.
模块三：情境落地
-
远大业务专属
AI +
数智化实例和实战
1.3.1.
研发和生产情境：效率和合规双拉升
【核心主题】
拆解研发、生产情境的
AI 数智化实例，掌握 “问题→方案→落地” 推演，适配远大研发效率拉升、生产合规改造诉求。
【要害内容】
1.
研发情境实例：远大
“AI 辅助药物筛选”（还原）-
²
痛点：传统筛选需
6 个月，候选化合物命中率低。
²
方案：采集历史筛选资料
→AI 模型训练→预测高潜力化合物。
²
落地：筛选周期缩短至
4 个月，命中率拉升 30%，资料符合 NMPA 要求；
2.
生产情境实例：某药企
“数智化车间合规改造”-
²
痛点：生产异常响应慢（
4 小时），资料追溯难；
²
方案：安装传感器采集装置参数（合规留痕）
→AI 预警异常→资料实时上传中台；
²
落地：异常响应缩至
1 小时，追溯效率拉升 50%，借助 GMP 审核；
3. 小组碰头：
² “远大研发多中心资料协同” 怎样破解 “资料分散、合规共享” 问题
²
输出
3 个核心动作（如 “构筑统一资料中台、去标识化处理、跨境合规传输”）。
【授课方式】
² 实例拆解：
详细解说
2 个情境实例，标注 “参训者可复用动作”；
² 小组碰头：针对研发痛点输出解题打法；
² 共识确认：
汇总碰头结果，形成
“远大研发资料协同参考要点”。
1.3.2.
营销和职能情境：数智化和合规适配
【核心主题】
锁住医药营销（患者管控）和职能（人事
/ 财务共享）的数智化落地，防止非医药营销实例，确保贴合远大实际。
【要害内容】
1.
营销情境：远大
“患者全生命周期管控数智化”（还原）-
² 痛点：术后随访倚重人工，资料难反哺研发；
²
方案：搭建数智化随访系统（患者扫码填写恢复情况
→资料自动汇总→研发获取反馈精进方案），在实际应用里，需符合 “隐私保护（去标识化）、无营销话术”。
²
价值：随访覆盖率拉升
40%，研发获取真实世界资料；
2.
职能情境：某药企
“财务共享中心数智化”-
² 痛点：多子公司财务准则不统一，具体来看，核算效率低；
²
方案：统一会计科目，汇率
→AI 自动审核发票→集中核算。
²
价值：核算周期缩短
25%，具体来看，合规率 100%；
3. 实战上手：
²
分组规划
“远大人事共享数智化方案轮廓”
²
需包含
“全球员工资料合规采集（符合 GDPR）、AI 考勤拆解、跨子公司协同” 要点。
【授课方式】
² 情境解说：拆解营销和职能数智化推演；
² 实战上手：分组输出人事共享方案轮廓；
² 点评精进：
讲师点评
“合规性”“和远大方略匹配度”，补充精进建议。
1.3.3.
出海业务数智化：全球化适配和合规
【核心主题】
掌握医药公司出海数智化
“境内外协同、合规适配” 的办法，直接服务远大国际化方略。
【要害内容】
1. 出海数智化核心痛点：
² 境内外资料准则不统一（如生产批次编号规则差异）
²
跨境资料传输不合规（如
GDPR 要求）
²
标的市场监管适配难（如欧美
GMP 和国内差异）；
2.
解题打法实例：某药企
“欧美市场数智化中台建设”-
²
资料准则：统一境内外
“生产资料字段、研发试验指标”；
²
合规传输：采用
“本地存储 + 放权访问” 模式，防止资料跨境违规；
²
监管适配：在中台嵌入欧美
GMP 资料追溯模块；
3. 抓手运用：
² 发放《远大出海数智化诉求评核表》
²
指导参训者从
“业务诉求、合规要求、成本” 三个维度评核项目可行性。
【授课方式】
² 实例精讲：拆解出海实例，提炼办法；
² 抓手实操：
参训者填写《评核表》，针对
“远大欧洲市场生产资料协同” 做评核；
² 交流答疑：
解答参训者对出海数智化的疑问（如
“怎样平衡资料共享和合规”）。
1.4.
模块四：实战上手
-
远大医药
AI
数智化项目工作坊（
1.5
小时）
1.4.1.
工作坊差事布置：锁住公司实际问题
【核心主题】
基于远大
“研发 / 生产 / 营销 / 出海” 的实际业务痛点，分组规划 AI 数智化方案轮廓，检验 “办法掌握 + 方略对齐” 本领。
【要害内容】
1.
实战来由：提供
4 个远大真实业务痛点情境（参训者任选 1 个）-
²
情境
1：研发多中心试验资料分散，难以用 AI 拆解，周期长；
²
情境
2：生产车间数智化改造需符合 GMP，同时拉升效率；
²
情境
3：营销患者随访资料难数智化，无法反哺研发；
²
情境
4：出海欧洲业务需搭建跨境资料链路，符合 GDPR；
2.
核心差事：每组需输出《远大
AI 数智化方案轮廓》，包含 -
²
标的：
SMART 要则（如 “3 个月内，研发多中心资料整合率达 90%，AI 拆解周期缩短 20%”）；
²
资料方案：合规采集项
+ 治理准则；
² AI / 数智化抓手：选型和运用推演。
²
合规节点：嵌入
GMP/NMPA/GDPR 要求。
(1)
跨部门职责：
RACI 矩阵简化版。
3.
交付要求：
15 分钟内完成轮廓规划，派代表 5 分钟分享。
【授课方式】
² 差事解说：明晰来由、差事和交付要求；
² 抓手发放：
提供《方案轮廓模板》《
RACI 矩阵简化版》；
² 疑问解答：澄清差事边界，确保领会一致。
1.4.2.
分组实战和巡回指导
【核心主题】
小组协同完成方案规划，讲师巡回指导，破解
“合规遗漏，和业务脱节” 问题。
【要害内容】
1.
分组规则：
6-8 人 / 组，具体来看，每组需包含研发、生产、营销、职能等等不同来由参训者，确保视角周全；
2. 时间分配：
²
方案规划：分工负责
“标的设定、资料方案、抓手选型、合规节点”；
²
内部评审：小组内交叉查验
“合规性、和远大方略对齐度、可行性”；
3. 指导重点：
²
研发情境：是否考虑
“资料去标识化，NMPA 资料完整性”；
²
生产情境：是否嵌入
“GMP 审计追踪，异常预警合规节点”；
²
出海情境：是否符合
“GDPR 跨境资料要求”；
²
抓手选型：是否匹配医药情境（如防止选用非医药
AI 抓手）。
【授课方式】
²
分组实战（
60 分钟）：
小组独立规划方案，讲师巡回各小组。
² 针对性指导：
对
“合规遗漏” 的小组，具体来看，提供远大现有合规准则参考；对 “抓手选型不当” 的小组，推荐医药适配抓手。
1.4.3.
方案分享和点评精进
【核心主题】
分享方案轮廓，讲师从
“合规性、方略对齐、可行性” 点评，提炼可复用招数，形成远大内部参考方案。
【要害内容】
1.
分享规则：选取
3 组不同情境（如研发、生产，出海）的方案分享，每组 5 分钟，重点说明 “方案推演、预期价值”；
2. 点评维度：
²
合规性：是否满足医药业界
GMP/NMPA/GDPR 要求；
²
方略对齐：是否贴合远大
“出海、降本增效” 标的；
² 可行性：抓手选型是否落地、跨部门职责是否清晰；
3.
招数提炼：收束
“医药 AI 数智化方案规划 3 个核心招数”
² 合规节点前置（项目初期嵌入）
² 资料锁住业务（只采破解难题的核心资料）
² 抓手适配情境（优先选医药专用抓手）；
4. 结晶沉淀：
汇总各组出色思路，形成《远大医药
AI 数智化方案规划参考指引（精简版）》，就一线经验说，课后发放。
【授课方式】
² 方案分享：3 组代表分享方案。
² 讲师点评：
逐组点评并给出精进建议（如
“研发情境需补充资料去标识化步骤”“出海情境需细化本地存储方案”）；
² 结晶沉淀：说明参考指引后续发放方式，具体来看，确保参训者可复用。
1.5.
模块五：收束和行动规划
-
从课程到落地的闭环
1.5.1.
课程核心内容复盘
【核心主题】
回顾
AI +
数智化落地核心办法，强化
“
合规先行、业务驱动
”
推演，破解
“
学完易忘
”
问题。
【要害内容】
1.
核心推演图：
²
用思路导图浓缩
“认知→办法→情境→实战” 全流程
²
强调
“医药数智化 = 合规 + AI + 业务”；
2.
要害办法回顾：
²
资料驱动：
“合规采集→治理→运用” 三步法；
² AI 抓手：“选型（医药适配）→运用（合规）→验证（成效）”。
²
项目管控：
“立项对齐方略→规划含合规节点→执行跟踪→复盘精进”；
3.
避坑指南：提醒
“3
个误区
”
² 忽视合规（如生产资料未留审计追踪）
² 资料贪多（采集非核心资料）
²
抓手通用化（选用非医药
AI 抓手）。
【授课方式】
² 推演梳理：用思路导图回顾核心学识点；
² 办法强调：口述要害办法的运用情境，确保领会；
² 交流确认：
提问
“怎样防止研发资料采集的合规隐患”，参训者回答后讲师补充。
1.5.2.
拟定个人
AI
数智化落地行动规划
【核心主题】
拟定课后
1-3 个月的具体行动规划，确保课程办法转化为实际事务结晶，达成 “学用闭环”。
【要害内容】
1.
规划模板：发放《远大
GPC 领军英才 AI 数智化落地行动规划表》，包含 -
² 1 个月标的：如 “用《合规资料采集模板》梳理本部门（如研发）核心资料诉求”；
² 3 个月标的：如 “主导 1 个小型数智化项目（如生产车间异常预警模块搭建），借助 GMP 审核”。
²
所需资源：如
“需 IT 部门提供中台支持、合规部门审核流程”。
²
隐患和化解：如
“资料整合难，化解：提前协调研发各中心负责人”。
2. 后续支撑：
²
讲师支撑：
1 个月内安排 1 次线上答疑（1 小时）。
²
内部支撑：远大数智化部门每月提供
1 次 “项目带练”，协助破解落地问题；
²
社群交流：构筑
“远大 GPC 数智化落地群”，共享各部门落地心得和抓手；
3. 行动承诺：
每组选
1 名代表分享 “1 个月标的”，实地承诺落地进度。
【授课方式】
² 模板解说：说明规划模板填写要求，提供示例；
² 规划填写：参训者独立填写行动规划表；
² 分享承诺：3 名代表分享标的，就一线经验说，实地承诺；
² 支撑告知：明晰线上答疑、带练、社群的对接方式，落地时，确保后续落地有支撑。
2.
注意事项
² 在解说技艺细节时，考虑到参训者的专精来由，适当调整难度，防止过于深奥的技艺术语，并根据参训者所在业界、岗位属性做适当的技艺术语转化。
² 防止泛泛而谈技艺原理，所有概念都锚定贴合参训者业界的实际业务情境。
² 提供实际操作的机会或者实例拆解，支援参训者更好地将理论学识转化为实践本领。
老师简介
Introduction to lecturers
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博闻智咨询|李檀老师
适合谁听
公司管控层、经理级。建议同一家企业 3 人以上同来，课堂上直接改造本企业的实际问题——单人参加也能学到方法，但带不走可用的成果。
交付流程
课前：顾问访谈 2 位管理者，收集现状与问题清单，讲师据此调整案例。课中：讲授与演练各占一半，产出可直接用的工具与方案。课后：7 天内提交改进建议，30 天内一次线上答疑。