AI赋能医药行业：AI智能体与数据思维

适合对象

企业全员

课程定位与主要问题

工具会用但流程接不上、结果不好验时，课程可以用于梳理现状、练习方法，并明确课后的跟进责任

核心收益

先确认工具场景、输入要求和输出校验，让训练目标更具体
认知破局——AI如何重塑医药研发和让智能体更懂你的业务，知识库让智慧…会被串成一组可练习的AI应用
流程复用更容易：提示词、流程嵌入和风险复核检查方法是否适合团队日常任务

查看更多收益收起更多收益

人工复核有抓手：智能体开发——打造你的数字员工军团相关的试点清单、检查点和下一次复盘安排

课程背景与交付信息

团队把AI能力接入日常工作时，最先卡住的是场景边界和结果复核。训练会串起认知破局——AI如何重塑医药研发、让智能体更懂你的业务，知识库让智慧沉淀为资产和智能体开发——打造你的数字员工军团，先把可落地路径说清楚。

课程时间

2天，12小时

授课方式

讲师讲授、案例分析、实操演练

课程内容重点

01认知破局——AI如何重塑医药研发

02让智能体更懂你的业务，知识库让智慧沉淀为资产

03智能体开发——打造你的数字员工军团

04数据基石——医药数据的智能处理与洞察挖掘

05AI落地风险与未来行动

课程大纲

认知破局——AI如何重塑医药研发

一、认知跃迁：逻辑推理的范式颠覆

开场震撼Demo
从概率预测到逻辑推理的突破
认知升级
AI的本质：从概率模型到认知突破
超越搜索引擎：生成式AI的范式迁移
多模态：Seedance2.0核心认知和能力突破
Seedance2.0的突破
Seedance2.0核心能力

二、智能体（Agent）：AI从聊天框到数字同事的进化

三类AI形态
对话式AI（如ChatGPT）：回答一般性问题
生成式AI（如文生图）：创造新内容
智能体（Agent）：理解目标、制定计划、调用工具、完成任务
OpenClaw龙虾：面向执行的智能体框架
OpenClaw定位：不只是聊天，是能真正干活的数字员工
核心优势解析
执行导向：专注工作流自动化，完成数据抓取-分析-报告-推送全链条
深度集成：可调用内部LIMS、ERP系统API，操作本地专业软件
企业IM打通：分析结果直接推送至钉钉/企业微信工作群，形成协作闭环

让智能体更懂你的业务，知识库让智慧沉淀为资产

一、为什么智能体需要知识库？

大模型不懂公司的事
知识库 = 给智能体看内部培训手册
让智能体看了政策再回答问题，就不会瞎编
揭秘知识库原理：企业智慧的底层逻辑
重点：RAG（检索增强生成）——不是让AI背诵，是让AI带着教材做题
技巧：拆解RAG架构（检索模块+生成模块）
知识库类型

二、知识库搭建全流程实战

知识库里可以放什么？
Word/PDF版本：制度文件、操作手册、培训材料
Excel表格：价目表、供应商名单、审批流程表
网页链接：内部wiki、知识库网页
常见问答：自己整理的高频问题+答案版本
搭建业务知识库
把资料喂给知识库
让AI读懂你的资料
基于知识库提问——让知识活起来
维护与更新知识库

三、知识库的应用场景与效能提升

智能问答助手
7×24小时回答员工/客户问题，准确率95%+
项目知识沉淀
项目结束≠知识消失，复盘版本自动入库
新人培训加速
新员工3天入门，有问题先问库，别问导师
更多能力
生成思维导图：选中版本或回答，右键生成思维导图
智能写作：输入/唤起AI辅助，基于知识库写通知、写总结
共享知识库：把做好的知识库分享给同事，团队协作

五、知识库业务赋能，了解知识库有多强

借知识库全景掌控业务
重点：借助知识库全面把握业务全貌，理解各业务环节关联，提升战略视野
技巧：梳理业务脉络，构建知识地图，以可视化方式呈现业务流程与关键知识点
巧用知识库，深耕业务细节
技巧：建立案例库，从实际案例中深挖业务细节
从模糊记忆到精准匹配
重点：将脑海中的模糊记忆转化为精准的知识获取，提升信息查找效率
获取精准业务建议
重点：快速且准确地获取对业务有实际指导意义的建议，助力业务决策与执行

智能体开发——打造你的数字员工军团

一、智能体核心

大模型协同模式
单次对话 vs 多轮协同 vs 自主决策
智能体(Agent）的核心模块
感知、规划、记忆、工具、行动
智能体(Agent）与人工智能的关系
智能体 = 大模型 + 目标 + 权限 + 记忆

二、主流智能体开发平台

国外平台：Codex、Claude Code
国内平台：扣子(Coze)、智谱清言、秒哒、Qwen Coder

三、智能体基础搭建流程

1. 目标设定与角色定义
2. 工具调用设计
3. 工作流与策略配置
4. 监控与迭代优化

四、动手搭建智能体

实战1：小试牛刀搭建夸夸智能体
需求拆解：给一段文字/一个场景→生成温暖、真诚的夸奖文案
编写提示词，例如夸奖要具体、真诚，避免空洞
测试优化：查看生成的文案，不满意可以调整提示词
实战2：搭建招聘助手智能体
需求拆解：筛选简历→提取关键信息→标记符合条件的人选
搭建过程
设定角色：你是一名资深的招聘助理
配置知识库：上传岗位JD模板、简历筛选标准
编写提示词：明确筛选逻辑和输出格式

五、无代码（Vibe Coding）开发实战

无代码智能体开发平台:秒哒
如何定义智能体的角色、工具和工作流程
实战：无代码搭建企业内部任务管理智能体
Qwen Coder简介与能力边界：代码生成、解释、调试、转换
Qwen Coder如何辅助智能体开发
快速创建智能体需要调用的简单网页工具或前端界面
实战：用Qwen Coder辅助开发一个专属网站

数据基石——医药数据的智能处理与洞察挖掘

一、医药数据全景与挑战

数据源扫描
研发数据：实验原始数据、实验室笔记、专利版本、临床病例报告表（CRF）
供应链数据：库存记录、物流轨迹、供应商资质文件、市场价格波动
典型痛点
格式不一、标准缺失、非结构化文本多、人工处理耗时易错

二、数据思维的底层逻辑

什么是数据思维？
为什么90%的企业有数据却没有洞察？
如何将一个模糊的业务问题（如如何提高销量）转化为数据问题
核心思维——相关性与因果关系
打破误区：相关不等于因果
辛普森悖论：如何不被汇总数据欺骗
常见的幸存者偏差、选择性偏差识别
数据驱动决策
数据驱动增长的A/B测试实战思维
打破部门数据孤岛

三、从数据到洞察：分析与可视化

揭开数据分析的神秘面纱
重点：数据分析不是技术，是提问题、找证据、下结论的能力
技巧：通过不同行业成功案例讲解，凸显数据分析价值
整理与清洗数据
重点：学会处理脏数据，为分析做准备
技巧：运用函数、工具识别并处理重复值、缺失值、错误值
实战
演练：Excel 清理一组复杂数据
Excel复杂公式记不住？——自然语言转函数代码
重点：解决复杂函数记忆与应用难题

AI落地风险与未来行动

一、大模型技术盲点和风险预警

数据安全风险
案例解析：某研究所数据泄露事件（通过AI导致设计泄露）
敏感信息识别与防护：客户数据、财务信息、核心技术版本
合规与法律风险
案例解析：使用Deepseek生成虚假案例
知识产权风险：AI生成内容的版权归属与侵权认定
行业合规要求：金融、医疗、政务等行业的特殊监管政策
模型与输出风险
幻觉（Hallucination）问题：错误信息的生成与辨别
偏见与歧视：训练数据偏差导致的输出问题

二、AI发展和未来

AI走出屏幕进入物理世界
具身智能：机器人、自动驾驶、智能工厂
人工智能+
不是AI替代人，是AI + 人 = 新物种

讲师介绍

雷曼

AI办公提效与数字化生产力重塑专家

前微软资深产品经理，北航硕士。专注AI办公提效与新媒体IP打造，拥有多项国际AI权威认证。全网粉丝80万+，单条视频播放破1300万，服务多家头部企业，助力办公效率10倍提升

金融银行电力能源通信政府国企互联网科技教育培训

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课程差异说明

本课程页面围绕《AI赋能医药行业：，训练AI智能体与数据思维》重点呈现课程定位、适合对象、核心收益和 5 个主要模块，便于快速判断培训匹配度

课程常见问题

这门课适合哪些学员参加？

适合企业全员等需要系统提升相关能力的人群

学习这门课可以获得什么收益？

建立AI底层认知，完成从工具使用者到智能体构建者的思维跃迁，并结合课程中的工具、案例和练习推动企业培训落地

课程通常安排多长时间？

当前样板提取的课程时间为：2天，6小时/天。实际交付可根据企业培训目标和学员基础进行调整

课程采用什么授课方式？

课程主要采用讲师讲授+案例分析+实操演练，强调理解、讨论、工具练习和业务场景应用

企业可以基于这门课做定制吗？

可以。正式交付时可结合企业行业、岗位对象、当前问题和培训时长，对案例、练习和重点模块做适配