把工具用好 AI在大健康行业的应用与禁忌
http://www.dsblog.net 2026-10-09 10:43:02
营销内容中台。 总部统一生产合规素材,经销商“取用”而不是“自造”。这是公司帮助一线规避“禁忌”的最优解:素材源头合规,一线风险减半。
研发与供应链。 配方文献分析、禁忌成分排查、国民体质现状及变化研究、下一批爆款产品预测、待下架产品的预测与分析、某一体系产品的补全等。
数据决策。 动销分析、库存预测、产品生产量预测、不活跃团队分析、经销商流失预测、微信群管理及信息采集等,让经验管理、人员管理变成数据管理与决策依据。
2.2 如何建企业知识库:五步法
知识库是公司级AI的地基——没有自家知识库的AI是“野生的”,不专业、不实用;有自家知识库的AI才是“适合行业的”“自家平台的”。建设共分五步:
1.收:先收集行业优秀的数据和资料。每个行业都有自己的特性,具体的公司和平台一定隶属于某个行业。然后把行业资料与自家的公司信息、文化理念、产品资料、培训课件、合规话术、FAQ收拢成文字资料,建立知识库。
2.洗:剔除过时内容,标注敏感表述,统一产品口径;列出黑白名单——尤其是黑名单,哪些资料坚决不允许进入知识库。
3.挂:接入RAG(检索增强生成),让AI回答前先检索知识库;检索不到,就老实回答“不知道”。
4.控:权限分级。经销商看“营销版”,员工看“全量版”,红线内容谁都不给看。
5.更:指定负责人,每月迭代。知识库是活水,不是档案室。
2.3 数据脱敏
什么是数据脱敏:数据脱敏,指的是把原始数据里的敏感隐私信息做替换、打码、遮盖等处理,在保留数据可用特征的同时,隐藏真实身份与隐私。AI可以拿去训练、分析,却看不到真实的个人信息。
市场层面的应用:建立数据库时,需将领导人、经销商或客户的姓名、身份证号码、联系方式、健康状况、收货地址等信息隐藏起来,避免泄露;勿传播奖励模式;勿炫耀收入截图、车房等资产。
公司层面:勿将财务类重要数据输入;勿将重要、机密、绝密等文件内容输入;勿将某些事或人的处理、处罚情况输入;勿将法务、风控、外事、招待等相关事项输入;以及其他不可或不宜输入的内容。
2.4 幻觉治理:三道防线
什么是AI的幻觉:简言之,就是瞎编乱造。专业定义是:大模型一本正经地输出一段通顺、看起来很专业,但事实上虚假、编造、错误的内容。
在一般行业,AI幻觉顶多算个笑话;在大健康行业,AI幻觉是事故!AI如果编造一个“临床研究证明”,就可能变成宣传物料上的“科学依据”,最终变成处罚决定书上的证据。三道防线如下:
6.知识库打底:用RAG让AI“有据可依”,把回答限定在知识库范围内。
7.提示词约束:在系统层写死规则——不得生成功效承诺,不得引用不存在的文献,不得给出诊疗建议,不得建议客户停药或停止治疗等。
8.人工终审:所有对外的AI生成内容,发布前必须通过合规审核。AI可以写,负责人必须仔细审。
2.5 AI与人员的分工与协作
AI完成:从零起草、批量转换、信息检索、重复性检查、多方案生成等。
人员完成:判断与决策、价值取舍、关系与信任、责任承担、复杂情境下的直觉判断等。
向AI及智能体安排任务:可以用文字,也可以语音输入。信息越多、要求越具体,反馈的信息就越接近我们的需求。在此基础上再斟酌、取舍、润色、改善,千万别直接一键转发!
2.6 人工提升AI的质量与可用性
截至2026年9月底,笔者使用过多家公司的AI及智能体,包括豆包、元宝、DeepSeek、WorkBuddy、千问,以及另外几家公司的AI智能体。从输出的结果来看,差异较大:有时只能打60分,勉强及格;有的质量挺好,甚至可以打到85分。
分析原因,既和大模型有关,也和是否收集到这个行业的优秀数据强相关。
所以,要让AI及AI智能体真正发挥作用,优秀、精确的行业信息、资讯、数据必不可少,自家公司的信息质量也一定要高;否则,反馈出来的信息含金量就很低。
因此,我们一定要先下功夫,把公司的信息表述得精准、合规,并持续更新,以适应当下与未来数月的变化。
2.7 AI在公司落地的关键要素

2.8 AI在公司落地,主要是提高效率而非裁员
不少员工和高管可能对AI在公司的使用抱有抵触心理,担心AI会完全替代员工、让自己失业;高管则可能担心被降薪或被削减权力。有这些认知很正常。
一定要反复讲明:使用AI是趋势,主要是为了提升效率、减少错误,让管理更高效、抢占更多市场,适应现在和未来的市场需求。
AI及AI化是一个长期化、坚持化的过程。它也像员工一样会犯错,需要成长,也需要被善待,如此才能发挥更大的价值。
AI首先是一个工具,可以作恶,也可以行善,关键看谁在使用,以怎样的文化和初心去使用。选择作恶,路越走越窄,终将穷途末路;选择行善,AI将助力我们越走越宽,越走越舒心。
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