从认知重塑到合规落地—医药市场部AI实战训练营

医药行业AI应用案例深度扫描需要接到岗位场景，AI认知重塑-从"不知道自己不知道"到看见全景和医药营销合规框架与AI使用边界（60min）会帮助团队确认边界与后续动作

合规管理
授课讲师： 杨一犇 · 品牌营销策略与全域增长专家
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把正在用的工具、岗位场景和输出要求说清楚，税务管理训练更便于整理成课纲版本

适合对象

业务负责人、项目骨干、内训师和正在试点AI工具的团队可以带着当前业务任务参加，便于课后沿用同一套判断和跟进方式

课程定位与主要问题

《从认知重塑到合规落地—医药市场部AI实…》更强调任务场景、提示词设计、输出校验和风险边界与小组练习、过程记录和后续任务的连接

核心收益

  • 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…
  • 提示与校验更稳定： 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…
  • 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
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  • 场景边界更清楚：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

课程背景与交付信息

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…

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】

授课方式

讲师讲授、案例研讨、情景演练、互动答疑

课程内容重点

01AI认知重塑-从"不知道自己不知道"到看见全景
02医药行业AI应用案例深度扫描
03医药营销合规框架与AI使用边界（60min）
04场景实战教学—AI工具赋能市场部四大高频场景

课程大纲

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
  • 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）

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
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
  • 2. 阿里健康——电商生态+AI内容生成
  • 3. 英矽智能——AI驱动药物发现到营销的全链路
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

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
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
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

场景实战教学—AI工具赋能市场部四大高频场景

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
三、场景3——资料整理：从海量文档到结构化知识库
  • 梳理三、场景3——资料整理的适用场景、输入输出和使用边界
  • 拆解三、场景3——资料整理的工具配置、提示词设计和结果校验步骤
  • 输出三、场景3——资料整理应用清单、质量检查表和迭代计划
  • 练习AI提示词、输出检查和业务流程嵌入动作
  • 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
  • 梳理四、场景4——设计制作的适用场景、输入输出和使用边界
  • 拆解四、场景4——设计制作的工具配置、提示词设计和结果校验步骤
  • 输出四、场景4——设计制作应用清单、质量检查表和迭代计划
  • 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

讲师介绍

杨一犇 讲师头像

杨一犇

品牌营销策略与全域增长专家

品牌营销策略与全域增长专家。产业互联网品牌&营销实战专家。擅长品牌营销策略与全域增长，聚焦AI营销提效与数字化转型及舆情危机应对，可结合企业内训场景开展课程讲授与案例讨论

互联网科技房地产金融银行保险文旅行业消费品零售
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课程差异说明

本课程页面围绕《从认知重塑到合规落地—医药市场部，训练AI实战训练营》重点呈现课程定位、适合对象、核心收益和 4 个主要模块，便于快速判断培训匹配度