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药智云 YAOZHI CLOUD · OFFICIAL BRIEFING
Client Preview
2026 · Spring Edition
Pre-Demo Briefing · Vol.01

AI 智能流向
与返利结算 Drug Flow × Rebate Settlement

数据清 · 费用算 · 审计查 —— 把医药渠道与费用的秩序,交给一套为头部品牌客户打磨的专业底座。

Presented By 杭州药智云科技
Edition V 1.0 · 2026.04
Distribution 客户专用 · Pre-Demo
Confidential ⬧ Client Copy
Ⅰ
Part One · The Crisis of Order

药企正在面对的
秩序危机

当渠道、政策与合规同时进入加速期,传统工具已经失效。 数据不是不够,而是太多、太乱、太慢。

§ 01  ·  Pressure Landscape
YAOZHI CLOUD · 客户演示前简介
Pre-Demo · PART Ⅰ
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§ 01.0103
Three Pressures · 当秩序成为稀缺资源

三股同时加速的力,把药企推到临界点

i.
Pressure · Channel

渠道数据
越来越乱

商业公司数十上百家,每家格式、编码、时效都不同。 终端名写法五花八门,月底数据像拼图, 流向数据一到,就要动员一支队伍去"翻译"。

Cost · 代价 月底团队加班 · 数据规模化无望 · 终端真实面貌始终模糊
ii.
Pressure · Rebate

返利政策
越来越复杂

销量返利、阶梯返利、增长奖励、组合政策同时叠加。 经销商几十上百家,每家口径略有差异, 一条 Excel 公式改动,后面连锁反应三周才发现。

Cost · 代价 公式连锁崩盘 · 核心流程依赖个人 · 每次变更都是赌博
iii.
Pressure · Compliance

合规审计
越来越严

飞检、内控稽核、年度审计都在同一条线上 —— 数据源、修改记录、审批流、凭证归档都要可追溯。 "三个月前这条数据哪来的",不能再靠翻邮件。

Cost · 代价 凭据散落邮件 · 底稿无处寻回 · 一次审计把团队打到加班月
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Part Ⅰ · Three Pressures
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§ 01.0204
Why Legacy Tools Fall Short · 传统工具为什么不够

Excel + ERP 已经扛不住这三件事

Scene A§01

月底对账三套数字,谁也说服不了谁

财务系统、销售系统、渠道上报三套数据各有一套口径。 含税 / 不含税、发货 / 到货、出厂 / 终端, 同一个品种同一个月份,三个数能差十几个百分点。对账像"裁判":说到最后靠谁职位高。

Scene B§02

政策改一版,Excel 公式错一片

阶梯返利的一个档位变了,VLOOKUP 嵌套套了六层,改完到处是 #REF!。 新来的财务同学需要三个月才能看懂这套表, 最懂它的人一旦离职,整个结算流程就断档。

Scene C§03

飞检来了,三个月前的数据找不到源头

审计员要"这条返利的计算依据和审批记录"。 打开 ERP,只看得到结果;打开文件夹,找到一堆被反复另存的 Excel。 凭据、规则、审批散在邮件和微信里,拼不成一条完整的证据链。

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Part Ⅰ · Legacy Tools Fall Short
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Ⅱ
Part Two · Our Answer

我们的答卷 ——
两款产品,一条闭环

不是再加一个工具,而是把「数据清 → 费用算 → 审计查」 这三件事放进一条有秩序的链路里。两款产品独立可用,组合形成完整闭环。

§ 02  ·  Product Architecture
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Pre-Demo · PART Ⅱ
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§ 02.0106
One Loop · 数据清 → 费用算 → 审计查

两款产品,一条秩序链路

— 数据源 · 产品底座 · 消费侧 —
商业公司 / 经销商DATA SOURCE
渠道上报 / ERP / Web 下载INGESTION
终端 / 零售 / 电商TOUCHPOINTS
核 心 产 品 · CORE PLATFORM
AI 智能流向数据清洗 · 多源融合 · 6 维质控
→
返利结算政策引擎 · 智能计算 · 核验异常
→
审计追溯证据包 · 全链留痕 · 合规底稿
销售 / 渠道 / 市场BUSINESS
财务 / 结算FINANCE
合规 / 审计 / 管理层GOVERNANCE
两款产品可独立部署,亦可组合使用 —— 组合使用时,从"数据清"到"审计查"形成完整闭环。
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Part Ⅱ · Architecture
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§ 02.0207
Before · After · 同一件事,两种做法

把改变写成一张对照表

Before 72 小时跨部门拉通
§ 01月度对账耗时
After 3 小时系统自动完成
Before 10 人 × 半个月
§ 02年终大对账投入
After 2 人 × 3 天
Before 人工抽查 ~ 95%
§ 03返利计算准确率
After AI 引擎 99%+
Before 政策变更需数天改表
§ 04策略响应速度
After 配置即生效 · 当日重算
Basis · 数据口径 Before 基于客户上线前的典型场景 —— 多产品线、数十至数百家商业公司与经销商、跨部门 Excel 手工对账。 After 基于本系统上线后 3 个月以上的实测周期。
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Part Ⅱ · Before & After
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Ⅲ
Part Three · Drug Flow Intelligence

AI 智能流向

把商业公司发来的、格式各异的流向数据, 自动变成能用、能对、能追溯的标准数据 —— 是后面一切分析、返利、合规的"地基"。

§ 03  ·  Product · AI Drug Flow
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Pre-Demo · PART Ⅲ
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§ 03.0109
Product Positioning · 产品定位

把混乱数据,自动变成可用、可对、可追溯的标准数据

Positioning · 一句话说清

让数十上百家商业公司发来的流向数据, 在数小时内自动清洗、关联、对账, 成为企业可以分析、结算、追溯的统一口径数据。

  • 一套数据底座,取代跨部门手工对账
  • 一套口径,取代财务、销售、渠道各一套
  • 一条追溯链,让任何一条数据都能回到源头
背后是 48 万+ 药店、20 万+ 诊所、全国三甲医院与医生的主数据积累 —— 让匹配不是算出来的,是查出来的。
Pain → Capability Mapping
采集乱 · 格式参差 / 时效不一 → 多源自动采集API · DDI · Excel · Web 抓取 · 纸质单据 OCR
处理慢 · 手工处理每月数天 → AI 智能匹配多引擎协同 · 数小时 → 分钟级
对账难 · 数据口径互相打架 → 6 维质量控制完整性 / 准确性 / 一致性 / 有效性 / 唯一性 / 时效性
分析浅 · 难支撑业务决策 → 多维可追溯分析销售 · 渠道 · 产品 · 区域交叉剖面
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Part Ⅲ · AI Drug Flow · Positioning
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§ 03.0210
Eight Core Capabilities · 八大核心能力

AI 智能流向的能力全景图

01
Ingestion

多源数据采集

API · DDI · Excel · Web 抓取 · 纸质发货单 OCR,各类商业公司格式与节奏全覆盖。

02
AI Matching

AI 智能匹配

多引擎协同,基于名称、地址、证照、历史行为进行多维特征融合。

03
Quality

6 维数据质控

完整性 / 准确性 / 一致性 / 有效性 / 唯一性 / 时效性,自动评分。

04
Analytics

多维流向分析

按销售、渠道、产品、区域交叉剖面,一键下钻到单条流向数据。

05
Alert

异常预警体系

销售倒挂 · 进销存不平 · 终端突增 · 集中采退 —— 预置医药行业风险信号,阈值可配。

06
Settlement

费用结算联动

清洗后的标准数据直接进入返利结算,不必再跨系统二次搬运。

07
Master Data

主数据与编码治理

产品 / 客户 / 终端统一编码。覆盖 48 万+ 药店 · 20 万+ 诊所 · 全国三甲医院与医生主数据。

08 ✦
Open Algorithm ★

核验算法开放扩展

预置主流核验场景 · 开放算法接入层,企业内部沉淀的口径可无缝嵌入。

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Part Ⅲ · Eight Capabilities
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§ 03.0311
Differentiator · 技术亮点 · 架构级开放

买一套系统,不替换您已有的经验

预置主流核验场景,同时开放算法接入层 —— 企业内部沉淀的 对账口径、校验规则可以与我们的 AI 引擎协同工作, 不锁死客户,也不废掉您已有的业务经验。

Pre-Built · 预置核验场景
单据去重
异常退货
跨期调整
混批识别
层级对齐
结算口径
⌘
药智云 AI 核验引擎
CORE · ORCHESTRATION
Your Custom · 企业自定义接入层
内部对账口径YOUR OWN RULES
企业专属校验DOMAIN LOGIC
历史业务规则LEGACY FORMULAS
§ A · Compatibility 与企业已有 ERP / CRM / 数仓保持共存,不强制替换
§ B · Extensibility 核验规则可插拔 · 如倒挂阈值 / D2、D3 分层稽核 / 集采退货监测,随时配置生效
§ C · Traceability 自定义算法同样落入全程追溯链,一样可审计、可回放
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Part Ⅲ · Open Algorithm
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Ⅳ
Part Four · Rebate Settlement

返利结算

复杂叠加的返利政策,零代码配置;百万量级数据,秒级重算; 每一分钱,都带着完整凭据来到财务、来到合规、来到审计面前。

§ 04  ·  Product · Rebate Settlement
YAOZHI CLOUD · 客户演示前简介
Pre-Demo · PART Ⅳ
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§ 04.0113
Rebate · Three Pains · Six Functions

返利不是"算一个数",是把一整套秩序运转起来

Pain · 政策

政策复杂

销量 / 阶梯 / 增长 / 组合同时叠加,经销商口径不一,改一条公式连锁影响一片。

Pain · 数据

数据分散

销售、财务、渠道三套系统,含税/不含税、发货/到货口径打架,对账耗掉大半时间。

Pain · 合规

合规追溯

飞检、内控稽核、年度审计同时施压 —— 数据源、审批流、凭证包散在邮件微信里,拼不成一条证据链。

Six Core Functions · 六大功能模块
01

灵活政策配置

零代码规则引擎 · 阶梯/增长/组合/版本

02

智能化返利计算

百万级数据秒级重算 · 多政策叠加

03

核验与异常管理

多源交叉验证 · 智能异常识别 · 修正建议

04

客户/产品主数据

统一编码 · 层级关系 · 权限分级

05

渠道与层级管理

多级分销 · 区域权限 · 经销商分级

06

结算报表与证据包

一键导出结算单 · 凭证归档 · 飞检与审计可用

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Part Ⅳ · Rebate · Pains & Functions
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§ 04.0214
Evidence · 效果证据页

一套能拿得出手的重量级数据

99%+
返利计算准确率
AI 引擎核算一致性 · 人工复核前指标
80%+
结算周期压缩
月度结算:从数天 → 小时级(保守区间)
70%+
人力工时下降
多人协作 → 单人复核(保守区间)
Representative Scenario · 典型场景

月度返利结算

Before 4 人 × 5 天
→
After 1 人 × 2 小时
Deployed At · 当前部署
蔓迪 · Mandi 可复美

Two brand-tier customers running rebate settlement in production.

Basis · 数据口径 以上数字取自头部品牌客户上线 3 个月以上的实测区间下限 —— 真实值通常更高,保守口径便于您与既有流程直接对比。
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Part Ⅳ · Rebate Evidence
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Ⅴ
Part Five · Dossiers & Next Steps

客户档案
与演示路径

两家头部品牌客户,已跑通「数据清 → 费用算 → 审计查」完整闭环。 下一步,您将在演示系统里看到这三家正在使用的三条核心剧本。

§ 05  ·  Case Dossiers & Demo Script
YAOZHI CLOUD · 客户演示前简介
Pre-Demo · PART Ⅴ
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§ 05.0116
Case Dossiers · 头部品牌客户档案

两份档案,两个场景,一套体系

Ⅰ
Case · YZC-001
蔓迪 Mandi
National Minoxidil Brand
国民米诺地尔品牌 · 零售 + 电商多渠道深度渗透
Scope · 使用范围
AI 智能流向 返利结算
零售与电商多渠道流向融合 · 多档位返利政策在线结算
99%+
返利计算准确率
Auto-calculated, reconciled.
Ⅱ
Case · YZC-002
可复美
Kefumei · Giant Biogene
巨子生物旗下 · 重组胶原蛋白明星品牌
Scope · 使用范围
AI 智能流向 返利结算
高速成长品牌 · 渠道规范化 · 结算标准化
90%
结算效率提升
Within-day settlement cycle.
§ Insight❝
两家业务形态不同的头部品牌 —— 一家是国民零售品牌,一家是医美明星品牌 —— 在同一套底座上分别跑通了"流向 + 返利"的全链路。 证明:这套体系不是为某一家特制,而是为"头部品牌的共性复杂度"而建。
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Part Ⅴ · Case Dossiers
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§ 05.0217
Demo Script · 接下来演示您将看到

三条剧本,把这套秩序跑一遍给您看

A.

跑通一份真实商业公司数据

现场导入一份未经清洗的流向文件,看 AI 引擎如何自动识别格式、关联终端、打 6 维质量评分。

ETA≈ 8 min
B.

改一条阶梯返利政策,并触发重算

在零代码政策引擎里调整一档返利比例,系统对当月数据做一次重算,给出前后差异对照。

ETA≈ 10 min
C.

生成一份可用于合规审计的证据包

任选一家经销商、任选一个月份,一键导出包含数据源、规则版本、审批记录的完整凭证包。

ETA≈ 6 min
D.

对已接入的 DDI / 网载流向做一次风险稽核

任选一段时间,一键扫描销售倒挂、进销存不平、终端突增、集采退货等风险信号,输出稽核报告。

ETA≈ 7 min
Deployment · 部署模式 SaaS 云端 / 私有化数据安全与灵活性兼顾
Timeline · 实施周期 流向 4–8 周 · 返利 2–4 周客户平均投入 2–3 人天
POC · 免费试点 2 周免费 POC使用真实业务数据验证
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Part Ⅴ · Demo Script
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药智云 YAOZHI CLOUD · OFFICIAL BRIEFING
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Briefing · Vol.01
—— About the Maker

杭州药智云科技

YAOZHI CLOUD · 智领药企 · 云创未来

专注医药营销全链路数智化治理。从 流向数据融合 到 返利结算, 再到 合规审计,我们只为一件事服务 —— 让头部品牌的数据、费用与审计,拥有同一套可靠、可追溯、可扩展的底座。

i.
医药行业专属
深耕医药 · 不做通用平台 · 行业术语与规则原生支持
ii.
头部品牌客户信赖
与蔓迪、可复美两家头部品牌客户深度合作,以场景打磨产品
iii.
算法级开放
核验规则可插拔,兼容企业内部口径,不替换您已有的经验
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工作日 9:00 – 18:00
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