业务链路
这门生意要走的环节
行业里公认的必经环节，卡点通常就长在其中某一个上。
- 01 研发与临床 靶点、临床前与临床数据分散在文献、实验记录和各类系统里。
- 02 注册申报 申报材料反复起草，格式与引用要逐条核对，还要经得起回溯。
- 03 生产与质量 批记录、偏差与变更管理，全部受 GMP 约束。
- 04 准入与集采 招标、医保、集采价格影响的是全国盘子。
- 05 学术推广 拜访、会议、讲者活动要真实可查，且不能与销量挂钩。
- 06 经营分析 按大区、产品、终端出多维报表，前提是口径先对齐。
共性卡点
行业里普遍卡在这几处
不是某一家企业的特殊情况，是同行业反复出现的那几处。
数据靠手工凑
终端流向、内部销售、HR、准入各一个系统，做一次分析要先人工把数搬齐；主数据不统一时，光清洗就吃掉大量人力。
口径对不齐
同一个「销量」在不同部门定义不同，报表出来要反复对表，还得跟 BI、质量部门逐项核。
合规自证成本高
学术推广要能证明「确实发生过」，传统 CRM 只记录了填报动作，经不起检查。
知识随人走
文献、实验记录、项目材料散在个人手里，人一变动，前面的积累就断档。
系统现状
系统其实已经不少了，断在哪
这个行业典型已经在用的系统，以及它们各自接不上的那一段。
- CRM / SFE 管客户与拜访 断点 终端流向数据要靠人工拼接，真实性难自证。
- 主数据 / MDM 管医院、经销商、产品编码 断点 各系统各一套，清洗最耗人力。
- LIMS / EDC / 文档系统 管研发数据 断点 齐全，但和经营侧完全隔离。
- BI 出报表 断点 取数与口径依赖少数懂业务的人，换人就出不来。
AI 切入点
哪些环节可以交给 AI
按环节给通用解法，不是按功能堆产品。
经营汇报
跨系统拉数、按模板自动生成月度/季度汇报，指标口径固化、每个数字可追溯到来源。
主数据与口径治理
医院、经销商、产品编码一次对齐，指标定义写进系统而不是写在人脑子里。
研发知识库
文献与实验数据结构化入库，问答随取随用，知识不随人员流动流失。
申报材料辅助
按模板生成初稿、专家审核闭环、全程留痕。
推广合规
拜访与会议记录结构化留痕，支持事后审计与抽样复核。
这个行业看的数
终端覆盖与流向达成
SFE 的核心考核
人均单产
按代表/终端拆
汇报准备耗时
月底最容易失控的一环
口径一致性
跨部门能不能对上一张表
绕不过去的硬要求
- 数据可靠性（ALCOA+）：谁在什么时候改了什么，必须可追溯。
- 审计追踪：指标口径与数据来源要能和 BI、质量部门逐项对上。
- 商业合规：学术推广不得与销量挂钩，记录要经得起检查。
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