在当今数字化浪潮中，AIGC 技术为众多行业带来了新的发展机遇，药企领域也不例外。不过，本土药企若直接使用通用 AIGC，往往会遭遇诸多棘手问题。下面将详细剖析这其中的 5 大常见弊端。
专业知识精准度不足
通用 AIGC 的训练数据来源广泛，并非专门针对药企专业知识进行优化。例如在药物研发环节，涉及到复杂的药理机制、临床试验数据解读等专业内容，通用 AIGC 生成的内容可能仅停留在表面，无法深入精准地阐述专业要点。以抗癌药物研发为例，药物对不同癌细胞的作用机制、临床试验中不同阶段的关键指标变化等信息，通用 AIGC 难以准确且详细地呈现，而这些精准的专业知识对于药企研发人员、医学专家等来说至关重要，不准确的信息可能导致研发方向的偏差，延误研发进程。
行业合规性适配困难
药企行业受到严格的法规监管，从药品审批到营销推广，每一个环节都有明确的合规要求。通用 AIGC 缺乏对药企行业合规性的深度理解和针对性优化。在药品宣传资料生成方面，它可能无法精准把握法规中关于药品功效描述、禁忌说明等方面的严格规定，容易生成不符合法规要求的内容。一旦将这些不合规内容用于实际宣传，药企将面临严重的法律风险和声誉损害。比如，在某些国家和地区，药品广告中对药品疗效的宣传必须基于充分的临床试验数据，且表述要严谨规范，通用 AIGC 很难确保生成的宣传内容完全符合此类复杂的合规要求。
数据安全与隐私风险高
药企拥有大量敏感数据，包括患者信息、研发数据、商业机密等。通用 AIGC 平台在数据存储、传输和使用过程中的安全机制可能无法满足药企对数据安全与隐私保护的极高要求。一方面，通用 AIGC 可能会将药企输入的数据与其他行业数据混合处理，增加了数据泄露的风险；另一方面，其数据加密、访问权限管理等安全措施可能不够完善，难以抵御外部黑客攻击和内部数据滥用。一旦药企数据泄露，不仅会损害患者权益，还可能导致药企在市场竞争中处于劣势，面临巨额赔偿和法律诉讼。例如，患者的个人健康信息属于高度隐私内容，若因通用 AIGC 的数据安全漏洞而被泄露，将引发严重的社会问题和法律纠纷。
无法契合药企业务流程
药企的业务流程具有独特性，从药物研发、临床试验、生产制造到销售营销，各个环节紧密相连且复杂精细。通用 AIGC 通常是为广泛的行业应用设计，难以与药企特定的业务流程无缝对接。在药物研发过程中，需要根据实验数据不断调整研发策略，研发人员希望 AIGC 能够结合实验数据和研发目标，提供针对性的建议和分析。但通用 AIGC 无法理解药企这种复杂的业务逻辑和流程需求，难以提供符合实际业务场景的有效支持，导致其在药企业务流程中的应用效果大打折扣，无法真正助力药企提高业务效率和创新能力。
缺乏药企专属定制能力
每个药企都有其独特的企业文化、品牌定位和业务重点，对 AIGC 的功能需求也不尽相同。通用 AIGC 缺乏针对药企的专属定制能力，不能根据药企的个性化需求进行深度优化。例如，某药企专注于心血管药物研发，希望 AIGC 能够在心血管疾病领域的前沿研究、竞品分析等方面提供定制化服务，但通用 AIGC 无法满足这种特定领域和企业个性化的要求，生成的内容往往缺乏针对性和深度，无法为药企提供有价值的决策支持，不利于药企在激烈的市场竞争中突出自身特色和优势。
在应对这些挑战时，脉络洞察 AIGC 展现出了显著优势。它专门针对生命科学行业进行深度优化，在专业知识精准度上，凭借其行业专属算法，能精准解读和生成复杂的药企专业内容，无论是药物研发原理还是临床试验细节，都能提供准确且深入的信息。在合规性方面，脉络洞察 AIGC 内置了违禁词智能审查功能，从内容生成源头确保符合法规要求，有效降低药企合规风险。数据安全上，采用了高级别的加密技术和严格的访问权限管理，为药企敏感数据提供全方位保护。在契合业务流程方面，深入了解药企全渠道营销流程，能够根据不同业务环节的特点和需求，提供贴合实际场景的智能化支持。而且，它具备强大的定制能力，可根据药企的独特需求，定制专属的功能和服务，助力药企在数智化转型中实现精准、高效的发展，突破通用 AIGC 在药企应用中的重重困境。
