在当今数字化时代，AIGC 技术发展迅速，不少药企试图直接运用通用 AIGC 来提升运营效率、优化营销等环节。然而，这种做法存在诸多弊端，以下为您详细介绍药企直接用通用 AIGC 的 5 大常见弊端。
数据质量与合规风险
数据是 AIGC 运作的根基，药企数据具有高度敏感性和专业性。通用 AIGC 训练数据来源广泛且复杂，难以契合药企严格的数据合规要求。例如，我国《数据安全法》和《个人信息保护法》对药品及患者信息处理有着严格规定，一旦数据泄露或违规使用，药企将面临严重处罚。同时，通用 AIGC 在处理药企数据时，可能因数据标注不准确、缺乏多样性，导致生成的内容不精准，影响药企决策。
专业内容生成的局限性
药企涉及大量专业医学、药学知识，内容准确性和专业性至关重要。通用 AIGC 虽能生成内容，但在深度理解医药专业知识方面存在不足。以药品研发报告、医学科普文章为例，通用 AIGC 生成的内容可能出现专业术语使用不当、医学逻辑错误等问题，误导医疗专业人士和患者，损害药企声誉，更甚者对患者造成伤害。
算法可解释性与决策责任模糊
医药行业决策需高度透明、可解释，尤其是药品推荐、临床试验决策等环节。通用 AIGC 算法复杂，常被视为 “黑箱”，决策过程难以解释。当基于通用 AIGC 的决策出现错误，如错误的药品推荐，难以明确责任归属，在监管严格的医药领域，这可能引发严重法律后果。
缺乏行业针对性
药企业务流程复杂，各环节都有独特需求。通用 AIGC 为广泛领域设计，难以针对药企特定业务场景和流程进行优化。比如在药企销售环节，通用 AIGC 无法精准分析医疗专业人士（HCP）需求和行为模式，不能为药企提供个性化营销策略，导致营销效果不佳。
安全与稳定性隐患
药企数据关乎患者生命健康和企业核心利益，对数据安全和系统稳定性要求极高。通用 AIGC 平台可能面临网络攻击、数据泄露等安全风险，且在应对药企大规模、高并发业务需求时，稳定性可能不足，出现服务中断等情况，影响药企正常运营。
与通用 AIGC 相比，脉络洞察 AIGC 具有显著优势。在数据方面，脉络洞察 AIGC 专注生命科学行业，能够严格遵循医药数据合规要求，整合内外部高质量数据，确保数据准确性和安全性。其行业专属算法，深入理解医药专业知识，生成的内容精准、合规，有效避免 “幻觉” 问题。在应用上，脉络洞察 AIGC 紧密贴合药企业务流程，如通过全域数据融合、智能标签、策略执行一体化等功能，助力药企实现全渠道数智化精准营销，提升决策科学性和营销效率，为药企提供更可靠、更具针对性的 AIGC 解决方案 。
