智慧审评解决方案
为复杂审评场景定制专属于你的工作助理
概述
业务挑战
建设成果
概述
本行业场景聚焦于行业监管审评领域，该领域具备法规性强、技术门槛高、审评流程复杂、知识依赖度高的特点。面对审评工作中长期存在的重复劳动多、知识碎片化、经验难沉淀、数据难挖掘等问题，我们通过构建智能化审评辅助系统，实现了审评工作的提质增效与知识体系化。我们采用的核心技术方案可概括为 “1+1+N”智能审评引擎架构，其底层融合了：
知识图谱与自然语言处理（NLP）技术：对零散的法规、标准、文献、历史案例等非结构化与半结构化数据进行深度解析、关联与整合，构建起覆盖多主题、多场景的结构化、可推理的行业知识图谱。规则引擎与智能审查引擎：将专家经验与审查规则（如已梳理的超过100条规则点，涵盖形式审查、技术审查、安全性评价等）进行数字化、模型化封装，形成可自动执行的智能审查能力。智能检索与知识推荐引擎：基于语义理解，为审评员提供精准、上下文关联的知识推送与答案查询服务，变“人找知识”为“知识找人”。
该方案系统性地解决了以下关键问题：解放人力，提升效率：将审评员从高频、重复的形式审查、文本核对等劳动中解放出来，显著缩短审评周期。整合知识，沉淀经验：将分散在文档、个人经验中的专业知识系统化、结构化，建成可迭代、可复用的企业级审评知识库，降低对个人经验的过度依赖。赋能决策，保障质量：通过规则自动化审查与智能提示，标准化审评流程，减少人为疏漏，提升审评的一致性与准确性。
业务挑战
高频重复劳动困扰形式审查、文献评估、报告撰写、技术校对等标准化、流程化任务长期依赖人工重复操作，不仅消耗大量审评精力，也限制了专业人才在更高价值工作上的投入。
大量时间消耗在基础性、重复性审查工作审评员难以专注于复杂技术问题的深度分析人工操作易引入误差，影响审评一致性
数据孤岛与信息碎片化配方配料、生产工艺、技术标准、检验报告及参考文献等关键信息分散在不同系统和文档中，缺乏统一归集与有效关联，难以形成完整的知识支持体系。
多源数据缺乏统一标准与整合机制信息检索困难，决策支持不足数据关联性弱，无法形成知识网络
知识沉淀与复用不足审评过程中积累的专业经验、技术要点多停留于个人层面，未能体系化梳理、共享与传承;同时缺乏智能检索与主动推荐机制，制约了整体专业能力的持续提升。
专家经验难以有效沉淀与传承缺乏智能化知识查询与推荐工具审评标准与尺度存在个体差异
数据分析与响应能力薄弱业务统计、信息查询与政策咨询等工作仍主要依赖人工与传统IT系统，效率低下、响应迟缓，无法满足企业对于实时、精准政策解读与业务指导的需求。
统计分析依赖手工，效率低下政策咨询响应慢，难以及时缺乏数据驱动的业务洞察能力
建设成果
知识，即刻服务
体验 Demo