賽諾菲全球數(shù)字轉(zhuǎn)型策略
賽諾菲作為全球頂級(jí)藥企，自1982年進(jìn)入中國(guó)以來(lái)，在上海設(shè)有中國(guó)研發(fā)中心和亞太研發(fā)總部，在成都設(shè)有全球研發(fā)運(yùn)營(yíng)中心，目前中國(guó)雇員已接近其全球雇員數(shù)的十分之一。中國(guó)成為賽諾菲最重要和發(fā)展最快的市場(chǎng)之一。
到2025年，賽諾菲計(jì)劃實(shí)現(xiàn)成為全球創(chuàng)新、多樣化、數(shù)字化醫(yī)療公司的愿景：“賽諾菲的全球數(shù)字轉(zhuǎn)型策略涉及醫(yī)藥價(jià)值鏈的方方面面，包括臨床研究、生產(chǎn)制造、多渠道互動(dòng)（Multi-Channel Engagement）、真實(shí)世界研究（Real World Evidence）、數(shù)字化解決方案和患者整合服務(wù)（Integrated Care)。”
作為賽諾菲的重要市場(chǎng)，中國(guó)在其實(shí)現(xiàn)數(shù)字轉(zhuǎn)型的道路上扮演著至關(guān)重要的角色。負(fù)責(zé)整體推進(jìn)賽諾菲中國(guó)數(shù)字化創(chuàng)新戰(zhàn)略設(shè)計(jì)和實(shí)施工作的賽諾菲中國(guó)商務(wù)卓越部負(fù)責(zé)人Pierre Faury認(rèn)為，中國(guó)是合作發(fā)展的重要陣地，中國(guó)“有一個(gè)蓬勃發(fā)展的生態(tài)系統(tǒng)，包括超過(guò)兩千家企業(yè)，從初創(chuàng)企業(yè)到科技巨頭，所以全世界沒(méi)有任何其他地方像中國(guó)這樣可以更好的推動(dòng)我們的數(shù)字戰(zhàn)略。”
極創(chuàng)聯(lián)盟積極推進(jìn)
“極創(chuàng)聯(lián)盟”于2018年4月成立，是賽諾菲在新興市場(chǎng)國(guó)家設(shè)立的首個(gè)數(shù)字化創(chuàng)新平臺(tái)和加速器。通過(guò)攜手中國(guó)本土企業(yè)，“極創(chuàng)聯(lián)盟”為實(shí)現(xiàn)醫(yī)療項(xiàng)目開(kāi)發(fā)與創(chuàng)新提供了豐富資源和良好機(jī)遇。同年11月“極創(chuàng)聯(lián)盟”孕育的第一期“極速項(xiàng)目”已取得合作成果。首期合作的初創(chuàng)公司有RIKAI Labs，Researchably和Atman三家。
2019年4月，極創(chuàng)聯(lián)盟開(kāi)始了第二期“極速項(xiàng)目”，Emotibot，GYENNO，D-Nurse，DIABNEXT四家初創(chuàng)企業(yè)加入，將陸續(xù)賦能數(shù)字化轉(zhuǎn)型計(jì)劃，合作開(kāi)發(fā)有潛力的數(shù)字醫(yī)療項(xiàng)目，支持賽諾菲業(yè)務(wù)成長(zhǎng)。
皮埃爾·福瑞先生表示：“創(chuàng)意聯(lián)盟”的建立使賽諾菲能夠與外部互聯(lián)網(wǎng)生態(tài)系統(tǒng)建立聯(lián)系，是賽諾菲商業(yè)模式的創(chuàng)新與突破。醫(yī)藥巨頭公司與互聯(lián)網(wǎng)初創(chuàng)企業(yè)的跨界合作是不僅是雙方商業(yè)模式的創(chuàng)新和突破，更融合了內(nèi)外部智慧造福醫(yī)療環(huán)境，為醫(yī)療行業(yè)專業(yè)人員和患者提供更高效的綜合解決方案。
竹間智能如何賦能
Emotibot竹間智能技術(shù)的加持將為賽諾菲質(zhì)檢活動(dòng)注入新鮮血液，助力檢測(cè)藥企銷售們(簡(jiǎn)MCL)與醫(yī)生的溝通質(zhì)量。
目前主要依托人工操作打分的質(zhì)檢流程需耗費(fèi)大量人力和時(shí)間成本，且個(gè)人的主觀判斷無(wú)法保證百分之百的精確度。Emotibot的AI技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)機(jī)器的初次質(zhì)檢，再輔助以人工進(jìn)行二次審核，最終分?jǐn)?shù)決定醫(yī)藥銷售的績(jī)效工資，這樣一來(lái)整個(gè)質(zhì)檢環(huán)節(jié)的效率有望大幅提高。
竹間的技術(shù)優(yōu)勢(shì)
Emotibot為醫(yī)藥行業(yè)定制AI質(zhì)檢方法通過(guò)醫(yī)藥行業(yè)ASR定制引擎與智能糾錯(cuò)，提高專門(mén)名詞與術(shù)語(yǔ)的語(yǔ)音轉(zhuǎn)文本的準(zhǔn)確率；定制醫(yī)藥行業(yè)語(yǔ)義解析與質(zhì)檢規(guī)則，適應(yīng)復(fù)雜語(yǔ)境與話術(shù)的質(zhì)檢需求；打造醫(yī)藥行業(yè)機(jī)器質(zhì)檢與人工質(zhì)檢閉環(huán)，形成有監(jiān)督學(xué)習(xí)與無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)之間的智能轉(zhuǎn)化。
Emotibot多模態(tài)識(shí)別技術(shù)能結(jié)合語(yǔ)義、語(yǔ)言和表情對(duì)醫(yī)生微波動(dòng)情緒進(jìn)行多模態(tài)識(shí)別，抓取銷售代表與醫(yī)生溝通中的情緒反饋，解讀銷售代表感染力的客觀指標(biāo)。
Emotibot AI洞察能實(shí)現(xiàn)優(yōu)秀話術(shù)的自主識(shí)別與抽取，用戶畫(huà)像的標(biāo)簽自動(dòng)抽取與繪制，以及完成用戶反饋的根源分析。
