《从认知重塑到合规落地—医药市场部AI实战训练营》

从认知重塑到合规落地—医药市场部AI实战训练营

主讲：杨一犇

【本课程核心解决以下问题】

市场团队停留在"对话级AI"的使用，无法与时俱进了解和掌握最新的AI解决方案；

2. 市场团队因医药行业强合规要求，无法掌控AI落地的边界；

3. 市场团队的高频场景缺乏系统性AI工作流进行赋能提效；

【本课程解决问题的方法论模型】

AI能力三级跃迁模型

人机协作分工原则

AI内容生成三审制

AI能力适配矩阵

人机协作80/20原则

AI输出三类内容处理方式

竞品监控工作流设计

内容生产工作流设计

资料整理AI工作流

设计制作AI工作流

医药营销合规词库

工具选择数据安全矩阵

【课程背景】

2026年医药行业正经历一场深刻的技术变局。人工智能已从实验室走向商业应用的前沿，深度求索（DeepSeek）等国产大模型的崛起，标志着AI技术真正进入可用、可用得好、可以安全落地的阶段。然而，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，不知道也不了解2026年的AI已经能够完成从竞品信息自动抓取到合规内容批量生产的完整工作流。这不仅意味着大量重复性工作正在消耗团队的创造力，更意味着在竞争对手已经开始用AI工作流压缩市场响应周期的时刻，自己的团队可能正在被悄然拉开差距。更值得警惕的是，医药行业的强监管属性让许多从业者对AI工具望而却步——广告法的严格约束、药品宣传的合规红线、患者数据的保护要求，这些看似阻碍AI落地的因素，实际上恰恰可以通过建立合规使用框架来化解，而不是成为拒绝拥抱AI的理由；

本课程基于讲师超过15年一线品牌&营销操盘经验，站在品牌增长的视角，结合营销工作底层逻辑和AI技术，专门为医药市场部团队设计。课程不是泛泛地讲"AI是什么"，而是聚焦于"在合规框架下，市场部如何真正用AI把工作效率提升一个数量级"——从认知打开到案例对标，从合规红线梳理到四大高频场景的完整工作流教学，再到分组演练让每位学员带着可复用的成果离开。学员不仅会理解AI能力的三级跃迁逻辑，更会掌握在合规边界内自由使用AI的方法，建立起属于自己的AI工作流资产，真正从"知道AI"跨越到"用好AI"；

【本课程目标群体】

医药行业市场营销部门从业者

医药行业市场营销部门管理者及负责人

【课程收益】

突破"不知道自己不知道"的认知盲区，建立AI能力三级跃迁的系统性认知框架，理解从对话级到工作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框架——不仅限于法规条文的认知，更是一套"敢用AI"的实战方法论，包括AI内容三审制、合规词库使用、数据安全红线清单；

获得竞品分析、内容生成、资料整理、设计制作四大高频场景的完整AI工作流，可直接迁移到日常工作中使用；

掌握DeepSeek、Coze工作流、飞书多维表格、即梦App、Get笔记、QClaw智能体等国产AI工具的实战组合用法，不依赖国外产品，符合企业数据安全要求；

通过实战课题的分组建模演练，实现从理论认知到实操能力的转化，每位学员带走一份可迭代的AI工作流成果；

【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

一.2026年AI能力全景

1. AI能力的三级跃迁模型

①对话式AI大模型（2023-2024）：DeepSeek对话、Kimi问答——大多数人停留在此

②工作流式AI（2025-2026）：Coze工作流、飞书多维表格——效率跃迁的关键层级

③智能体式AI（2026-）：OpenClaw龙虾类产品——开启下一个范式

核心认知：大多数人对AI的理解还停留在"对话级"，但2026年真正的效率跃迁发生在"工作流级"和"智能体级"；

2. "AI实习生"能力地图：AI现在能做什么、不能做什么

①能做的（高置信度场景）

②做不好的（需人工把关场景）

③不能做的（红线场景）

3.医药行业AI应用成熟度定位

①医药行业AI应用整体处于"早期探索→加速落地"阶段

②市场部的AI应用集中在"内容生产提效"和"数据分析辅助"

③2026年是分水岭：先上车的团队将建立"AI工作流资产"

二.从"会用AI"到"用好AI"：方法论框架

1. AI能力适配矩阵（场景×工具×层级）

①对话级工具

②工作流工具

③智能体工具

2.人机协作分工原则：“AI做80%的粗活，人做20%的精活”

①AI负责工作

②人负责工作

③核心原则

3. AI工具变迁（2025-2026发展变迁）

①工具一：直接访问大模型网页（Deep Seek、豆包、Kimi等）

②工具二：飞书多维表格（文档协作+AI）

③工具三：Get笔记（知识记录+AI）

④工具四：Coze/扣子平台（工作流编排）

⑤工具五：龙虾类多Agents平台

模块二：医药行业AI应用案例深度扫描

一.药企市场部正在用AI做什么?——四大应用方向拆解

1.内容生产提效

①学术推广内容

②健康科普内容

③多语言物料

2.竞品情报监控

①用Coze搭建竞品监控工作流

②用飞书多维表格构建竞品数据库

3.视觉设计加速

①用即梦AI生成产品主视觉概念图

②用飞书多维表格+AI批量生成会议展板、社交海报

③用QClaw智能体指令调用设计工具链

4.数据分析辅助

①用DeepSeek分析市场调研数据

②用飞书多维表格+AI函数自动计算数据生成趋势图

③用Coze工作流自动化定期报告

二.标杆企业案例：他们是怎么做的?

1.腾讯健康——双模型大模型（DeepSeek+混元）驱动医药营销

腾讯健康整合DeepSeek和混元双模型，覆盖智慧医院解决方案（2000+医院），AI辅助诊断系统覆盖10+病种；

2.阿里健康——电商生态+AI内容生成

天猫健康4.83万商家、1.33亿SKU，AI辅助生成产品详情页、合规文案；

3.英矽智能——AI驱动药物发现到营销的全链路

Pharma.AI平台从靶点发现到临床方案优化全流程赋能，研发周期缩短至18个月（传统4-6年）；

三.费森尤斯卡比的AI应用切入点

1. 基于自身业务特点的AI场景优先级

①高优先级场景（立即可用）

②中优先级场景（需要适配）

③探索级场景（需要合规评估）

2. 市场部的"AI工具箱"推荐

①DeepSeek

②Kimi

③Coze工作流

④飞书多维表格

⑤即梦App

⑥Get笔记

⑦腾讯QClaw智能体

模块三：医药营销合规框架与AI使用边界（60min）

一.医药营销合规的显性红线——法律法规明文规定

1.《广告法》对药品/医疗器械广告的五大禁止

①禁止疗效断言

②禁止数据承诺

③禁止比较宣传

④禁止代言人推荐

⑤禁止超说明书宣传

2.《药品广告审查发布标准》的核心规定

①禁止发布广告的药品

②处方药广告限制

③功能疗效宣传要求

④必须标注的内容

3.《药品管理法》与数据安全相关要求

①药品宣传不得夸大疗效、隐瞒不良反应

②涉及患者数据的处理必须符合《数据安全法》《个人信息保护法》

③不得利用患者名义或形象作证明

二.医药营销合规的隐性雷区——行业特性决定的"不能做"

1.虽不违法但绝对不能做的隐性红线

①不得暗示"替代治疗"

②不得利用"恐惧营销"

③不得在学术场合进行产品直销

④不得使用未授权的医学数据

⑤不得对不同地区差异化宣传

2.医药行业特有的社会环境敏感性

①"以药养医"舆论环境

②医患关系敏感性

③带量采购政策环境

④国际品牌在华合规压力

三.AI使用中的合规边界——如何"敢用AI"又"不踩红线"

1.AI输出的三类内容与合规处理方式

①内部参考（不对外发布）

②需审核后对外

③禁止AI直接生成

2.AI内容生成的"三审制"

①一审·专业审

②二审·合规审

③三审·品牌审

3.数据安全红线：什么数据不能喂给AI

①绝对禁止

②谨慎使用

③可以使用

4.工具选择的数据安全建议

①DeepSeek

②Kimi

③Coze工作流

④飞书多维表格

⑤QClaw

模块四：场景实战教学—AI工具赋能市场部四大高频场景

导语.理解AI赋能营销的底层逻辑

1.理解AI可以实现的工作能力

①AI赋能营销工作的9种能力基础

②AI对营销工作带来4个方向的变革

2.AI赋能营销的核心三要素

①场景/需求/交付

②关键解决方案KnowHow

③拆解工作流SOP

3.AI技术发展与营销工作的结合

①大模型问答与搜索

②工作流的排布

③智能体到小龙虾

④Skill

一场景1——竞品分析：从手动收集到自动化监控

1.痛点还原

①传统工作流程

②效率瓶颈

③合规风险

2.AI赋能方案演练

方案A：Coze工作流+飞书多维表格

方案B：DeepSeek+Kimi

二.场景2——内容生成：从空白文档到合规初稿

1.痛点还原

①传统工作流程

②效率瓶颈

③合规风险

2.AI赋能方案演练

方案A：QClaw智能体指令（一站式场景·快速出稿）

方案B：Coze工作流（批量生产场景·系列内容）

3. 合规提示词设计要点（关键实操）

①在所有AI生成指令中内置合规约束

②建立合规词库

③每次AI输出后扫描

三.场景3——资料整理：从海量文档到结构化知识库

1. 痛点还原

①传统工作流程

②效率瓶颈

③合规风险

2.AI赋能方案演练

方案：Kimi+飞书多维表格

四.场景4——设计制作：从排期等设计到AI初稿+人工精修

1. 痛点还原

①传统工作流程

②效率瓶颈

③合规风险

2.AI赋能方案演练

方案：即梦App+QClaw+飞书多维表格

3. 设计合规要点

①AI生成图像中不得出现暗示"治愈"“康复"的视觉元素

②产品展示不得暗示超说明书用途

③AI生成图像需标注"AI辅助生成”