2025年9月5日，由CIAPH與凱萊英醫藥集團聯合主辦的“AI+醫藥業務場景探索”專題沙龍在上海成功舉辦。本次活動聚焦AI在醫藥領域的多項實際應用，涵蓋研發實驗室、臨床試驗、合規與效率、質量控制等多個維度，通過真實案例分享，打造了一場兼具深度與前瞻性的行業交流會。BBIN寶盈數碼通明湖云和信創研究院大模型解決方案架構師梁山受邀出席，并發表主題演講。

當前，人工智能技術正以驚人的速度跨越“可用性”門檻，進入規模化落地階段。尤其在醫藥這類知識密集、監管嚴格的行業，AI已不再僅是錦上添花的工具，而是逐漸成為企業核心運營與創新系統中不可或缺的基礎能力。

致力于成為領先的數字化轉型合作伙伴，BBIN寶盈數碼基于在生成式AI領域的布局，推出以“AI智能體”為核心思想的企業級Agent中臺——BBIN寶盈問學，旨在為行業提供端到端的AI落地新范式。

AI 3.0時代：智能體驅動的系統重構

企業數字化正步入以“智能體”為基本單元的3.0階段。相較于1.0階段的計算機輔助管理、2.0階段的機器學習預測，3.0階段強調AI智能體與現有IT系統的深度融合，實現系統級智能化重構。

梁山認為，未來企業在系統設計中應引入“AI原生”思維。以BI系統為例，除傳統報表功能外，還需融入自然語言交互、智能問答與預測決策等能力，使系統能夠理解業務意圖，實現“業務驅動、AI執行”的閉環。

盡管多模態大模型在意圖理解、邏輯推理與工具調用方面已實現突破，企業在AI落地中仍面臨知識管理混亂、工具調度失序、私有數據與公模隔閡等多重挑戰。

梁山指出，AI有其能力邊界——它并非萬能，但在與大數據、機器學習等技術結合后，可在特定場景中發揮關鍵作用，例如：

? 海量文檔挖掘與分析（如科研文獻、合規文件）；

? 跨模態知識檢索與生成（如SOP、GMP文件自動生成）；

? 智能培訓與合規質檢；

? 財務與質量管理的自動核查與預警。

AI for Process藍皮書，定義落地“三部曲”

基于眾多項目實踐，BBIN寶盈數碼提煉出“AI for Process”方法論，并在世界人工智能大會上首次以藍皮書形式發布。該框架從組織行為、管理模式與技術范式三方面為企業提供AI落地的系統指引。

具體實施可分為三個階段：

1、戰略認知與系統評估

企業需從頂層設計切入，明確AI愿景與實施路徑，保持技術與戰略的一致性。

2、知識治理體系構建

知識管理是AI落地的核心瓶頸。BBIN寶盈數碼提出6項治理原則，包括系統打通、結構化解析、沖突消解與共享機制設計等，將問答準確率提升至95%以上。

3、場景化迭代與邊界管控

AI項目必須與業務場景強綁定，明確可量化指標與成本收益模型，控制預期、小步快跑。

BBIN寶盈問學四大核心能力賦能藥企

為降低開發門檻，BBIN寶盈數碼推出BBIN寶盈問學企業級Agent中臺，整合四大核心能力：

? 多模型管理：支持國內外主流大模型接入、微調與評估，企業可構建“私有化模型工廠”；

? 智能體編排與調度：基于自研LoTTE算法優化復雜任務分解與工具調用邏輯；

? 知識治理與增強模塊：通過多模態解析、段落語義識別與質量反饋機制，突破數據準確性瓶頸；

? 企業級集成與權限框架：支持與SSO、BI、ERP等系統無縫集成，滿足合規與安全要求。

目前BBIN寶盈問學已在多家醫藥客戶中投入應用，尤其擅長處理專業性強、合規要求高的業務場景。

從“超級員工”到“合規智能體”，
案例背后是行業Know-how的沉淀

目前，BBIN寶盈數碼AI解決方案已在醫藥行業實現多場景落地：

? 超級員工問答系統

集成企業內部財務、人力、IT、研發等多源數據，提供自然語言交互式的自助服務，顯著提升員工效率。

? 合規智能管理平臺

實時捕捉國內外法規政策變動，自動與企業SOP文件做差異比對，生成修訂建議和風險報告，成為藥企合規部門的“智能助手”。

? 研發輔助與靶點分析

聚合大量學術文獻、臨床試驗數據與專利信息，支持研究人員快速進行立項分析、靶點篩選和報告生成，加速早期研發決策。

這些解決方案已成功應用多家頭部藥企，覆蓋從研發、生產到合規管理的全價值鏈。

AI不是終點，
而是新流程與新范式的起點

人工智能的真正價值，不僅體現在技術本身的先進，更體現在對業務痛點的系統回應和流程再造能力上。

未來，BBIN寶盈數碼將繼續與醫藥企業共同探索AI在更深場景的應用，以智能體驅動產業智變。