CASES · 客户成功案例
AI 原生驱动的
AI 原生驱动的
数字化转型实践。
以星聚 StarPlex 医药垂直智能体为智能底座，助力药企实现从数据治理到智能决策的端到端升级。
CASE 01 · 渠道运营
某药企 · 零售终端
「智链终端」
AI 原生驱动的渠道智能运营中枢。
项目背景
某药企以零售终端增长为核心战略目标，急需突破传统渠道管理的"经验盲区"与"数据孤岛"困境。项目以星聚 StarPlex 医药垂直智能体为智能底座，融合知识图谱、动态本体建模、跨域关联推理、智能决策四大 AI 核心技术。
范式跃迁
从"人脑决策"
向"AI 协同决策"的范式跃迁。
向"AI 协同决策"的范式跃迁。
核心痛点
| 传统模式 | AI 诊断 |
|---|---|
| 多域数据孤岛 | 缺乏统一知识表征 |
| 渠道流向黑盒 | 链路追踪缺失 |
| 进销存碎片化 | 缺乏推理引擎 |
| 策略偏差难追 | 空间建模薄弱 |
「智链终端」AI 解决方案
市场洞察 Agent
终端机会智能挖掘 · 自动融合外部零售终端与企业内部数据
链路追踪 Agent
渠道流向端到端透视 · 实时量化各节点价值贡献
风险预警 Agent
库存风险智能预判 · 时序预测 + 异常检测
策略落地 Agent
数字终端智能地图 · 精准追踪策略执行偏差
客户收获
市场空白点挖掘效率显著提升
市场覆盖率有效提升
终端拓展效率有效提升
库存周转率有效提升
库存风险预警准确率高
渠道流向穿透率高
3 年销售收入稳健增长
细分品类市场位居前列
注：本案例数据来自该项目实际实施情况，因客户环境、数据条件与实施范围不同，效果存在差异，不构成对其他项目的效果承诺。
CASE 02 · 主数据治理
某全球 MNC · 渠道流向
「智采中枢」
星聚大模型赋能的数据智能治理引擎。
项目背景
某全球 MNC 药企深耕中国市场多年，渠道体系成熟，但原有流向数据采集方案在准确性、及时性、可用性上长期存在瓶颈，成为商务管理核心痛点。项目以星聚 StarPlex 为智能底座，构建从"数据采集 → 智能治理 → 实时预警 → 决策支持"的端到端 AI 原生数据管理体系。
48h→2h
数据采集周期
显著降低
漏品漏量
多品规
品规覆盖
大幅降低
人工运维
高度
清洗自动化
高
数据可用性
显著提升
预警准确率
01
自适应采集 Agent
多适配智能采集与远程运维 · 动态本体建模
02
链路监控 Agent
采集进程实时追踪 · 事前预警替代事后补救
03
语义对齐 Agent
知识图谱自动对齐 · 多品规覆盖
04
认知治理 Agent
星聚大模型驱动 · 自动识别并修复异常
注：本案例数据来自该项目实际实施情况，因客户环境、数据条件与实施范围不同，效果存在差异，不构成对其他项目的效果承诺。
CASE 03 · DDI 系统替换
某医药企业 · 1350 家商业客户
「智迁引擎」
AI 驱动的 DDI 系统规模化智能替换方案。
项目背景
某医药企业拥有覆盖 1350 家商业客户、超 10 年的 DDI 客户端体系，但原有系统在技术更新和服务能力方面存在局限，存在数据到达率不达标、采集效率低、运维成本高的痛点，急需整体替换。项目以星聚 StarPlex 为底座，构建端到端 AI 原生规模化替换体系，实现从"传统单点部署"向"智能集中代采"的架构跃迁。
替换原则
低风险 · 无中断 · 高效率
核心痛点
| 传统模式 | AI 诊断 |
|---|---|
| 定制化成本高、周期长 | 缺乏动态本体建模 |
| 1350 家规模化效率瓶颈 | 缺少分布式智能调度 |
| 新旧切换缺乏验证 | 缺乏智能比对引擎 |
「智迁引擎」AI 解决方案
分布式部署 Agent
「集中代采」智能采集架构 · 商业总部一套客户端，集团全分支统一调度
链路监控 Agent
日到达智能统计 · 流程监控与异常预警
智能验证 Agent
新旧系统数据自动比对 · 切换低风险
历史重采 Agent
一键全周期数据补全 · 智能资源调度
客户收获
部署实施效率显著提升
替换周期明显缩短
采集主机资源占用显著优化
商业客户配合度高
数据到达率高
数据验证效率显著提升
日常运营成本明显降低
注：本案例数据来自该项目实际实施情况，因客户环境、数据条件与实施范围不同，效果存在差异，不构成对其他项目的效果承诺。