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Apolla AI
某处方药企业

医药

拜访准备时间减少 50%,合规话术偏离率下降 90%

处方药企业:医药代表拜访助手在合规边界内提升拜访质量

挑战

医药代表每次拜访前要查阅产品资料、最新文献、客户历史记录和合规话术,准备时间长且质量参差。合规部门对拜访内容的事后抽查发现偏离,但只能事后处理。

企业希望把合规要求前置到拜访准备,同时提升拜访的专业度。

方案

在代表的 CRM 移动端嵌入拜访助手,拜访前、中、后三个环节各有明确边界。

  • 拜访前:根据客户画像与历史记录生成拜访计划,推荐已批准的学术资料
  • 拜访中:仅提供已批准内容的即时查询,超范围问题提示转医学部
  • 拜访后:语音记录转结构化拜访报告,自动检查是否包含不合规表述
  • 合规团队看到的是预警清单,而不是全量录音

架构要点

已批准资料库与医学信息答复库共用,保证口径一致。拜访报告的合规检查规则由合规部维护,模型输出仅作提示,不替代人工判断。

客户评价

代表的专业度和合规性第一次可以同时往上走。
合规总监某处方药企业

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