AI 赋能药企实战培训课程
面向医药企业的生成式 AI 战略、工具与落地路径全解析
一：AI 认知、双旗舰工具体系与战略基础
核心目标：统一认知，理清主流大模型底层逻辑，建立药企视角下的双旗舰（Claude & Copilot）选型标准。
开营
Opening：培训目标说明、三天结构导览及预期成果展示。
模块 1：发展现状
生成式 AI 演进；国内外药企落地现状；研发、运营、合规的战略价值。
模块 2：体系扫盲
Claude 体系：MCP 协议、Skills 概念；Microsoft Copilot 体系：M365 Copilot 运行逻辑。
模块 3：概念深化
Token/Context；提示词工程；AI 幻觉规避。
模块 4：Claude 深度
Opus/Sonnet/Haiku 定位；Constitutional AI（合规设计）；200K 长文本应用价值。
模块 5：Copilot 深度
Copilot 与 Office 套件深度集成；Copilot Studio 概览：构建企业专属副驾驶。
模块 6：横向对比
主流模型多维度评估；药企选型逻辑与跨境数据合规、敏感数据保护规范。
二：核心工具深化、自动化原理与 Copilot 扩展
核心目标：深入掌握企业级 AI 核心功能，理解如何利用微软生态与 Claude 实现跨系统连接与自动化。
模块 7：企业管理
OpenClaw 平台应用；系统提示词（System Prompt）设定；私有知识库接入实操。
模块 8：连接技术
Claude Skills & App Connect：通过连接器打通 SharePoint、LIMS、ERP；数据管控逻辑。
模块 9：Copilot 进阶
M365 Copilot：自动生成医学 PPT、Excel 临床数据清洗、Outlook 智能处理。
模块 10：Agent 扩展
Copilot Studio：构建自定义 Agent；集成外部 API（如 Claude）为药企内部提供专项服务。
模块 11：编程 Agent
Claude Code：Agent Loop 机制；自主完成统计分析脚本与自动化报告。
模块 12：协同自动化
多智能体协作编排；Power Automate + AI 集成流程；与 RPA 的选型辩证。
三：业务深化、数据赋能与落地规划
核心目标：探讨各部门深度应用场景，提升数据洞察能力。
一、业务场景与数据深化
运营场景深化：研发（文献综述 / CSR 撰写）、职能（HR 筛选 / 财务异常 / 法务审计）、供应链预警。
数据分析专题：Text-to-SQL（自然语言查询 LIMS/ERP）；临床数据缺失值 / 异常值辅助检测；可视化自动报表。
二、实操工作坊
任务 A：配置药企专属 Skill（文献摘要 / 合同审查）。
任务 B：Copilot Studio 搭建内部 SharePoint 知识机器人。
任务 C：Power Automate + AI 实现不良事件邮件自动化路由。
