IQVIA生命科學(xué)商業(yè)化中的SHRAVANKOTAKONDA,商業(yè)解決方案副總裁，戰(zhàn)略運(yùn)營,IQVIA普蘭德拉·阿瓦斯蒂博士,Boss,Market&CompetitiveIntelligence,IQVIA執(zhí)行摘要1調(diào)查方法2人工智能采用現(xiàn)狀3人工智能投資、成熟度以及組織擴(kuò)展人工智能的準(zhǔn)備情況3商業(yè)功能帶來的AI影響5規(guī)模障礙6供應(yīng)商戰(zhàn)略與合作伙伴模式7微軟郵件客戶端8結(jié)論：從雄心到優(yōu)勢9擴(kuò)展人工智能手冊10致謝11關(guān)于作者12執(zhí)行摘要人工智能（AI）已成為生命科學(xué)商業(yè)化不可或缺的組成部分，重塑了企業(yè)如何分配資源、參與客戶互動和推動增長的方式。為了理解這一轉(zhuǎn)型，IQVIA對來自五個(gè)關(guān)鍵領(lǐng)域的107位高級商業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者進(jìn)行了調(diào)查：采用和成熟度、投資和投資回報(bào)率、按職能的影響、規(guī)?；系K和合作策略。我們的目標(biāo)是捕捉從人工智能雄心到實(shí)際執(zhí)行的完整旅程，以幫助領(lǐng)導(dǎo)者衡量其進(jìn)展、了解同行如何調(diào)整其策略，并就下一步應(yīng)關(guān)注何處做出明智決策。調(diào)查結(jié)果顯示，人工智能正迅速從試驗(yàn)階段轉(zhuǎn)向執(zhí)行階段。超過80%的組織已經(jīng)超越了試點(diǎn)階段，現(xiàn)在有超過三分之一的組織自稱為“人工智能先進(jìn)”。人工智能先進(jìn)組織被定義為那些廣泛采用人工智能技術(shù)、具有明確戰(zhàn)略并持續(xù)優(yōu)化的組織。人工智能的投資正在增長，回報(bào)是真實(shí)的。近一半受訪公司將其商業(yè)預(yù)算的20%以上投入人工智能，另外四分之一的公司投入11%到20%。這種程度的承諾反映了人工智能在商業(yè)策略中日益增長的作用以及實(shí)際的成果?；貓?bào)是令人信服的：58%的領(lǐng)導(dǎo)者報(bào)告稱，其人工智能計(jì)劃在一年內(nèi)實(shí)現(xiàn)了2倍的回報(bào)率（ROI其中7%實(shí)現(xiàn)了3倍或更多。然而，擴(kuò)展人工智能——并實(shí)現(xiàn)其全部價(jià)值——仍然充滿挑戰(zhàn)。數(shù)據(jù)隱私、遺留系統(tǒng)和人才短缺是常見的障礙。值得注意的是，36%能，突出了數(shù)據(jù)準(zhǔn)備方面持續(xù)的差距。超過一半（52%）將其數(shù)據(jù)組織仍面臨數(shù)據(jù)準(zhǔn)備不足的問題，合作伙伴關(guān)系正幫助加速進(jìn)展。89%的受訪者已經(jīng)正在與外部供應(yīng)商共同開發(fā)AI解決方案，或積極考慮共同開發(fā)，選擇標(biāo)準(zhǔn)由領(lǐng)域?qū)I(yè)知識、數(shù)據(jù)安全性和已驗(yàn)證的創(chuàng)新性等因素驅(qū)動。所有這些見解開始講述生命科學(xué)組織在向前成功采用和利用人工智能的故事。調(diào)查結(jié)果揭示，成功的組織展示了將人工智能嵌入跨職能工作流程的能力，從試點(diǎn)過渡到廣泛采用，并構(gòu)建富有彈性、數(shù)據(jù)驅(qū)動的商業(yè)模型。他們的經(jīng)驗(yàn)表明，下一波價(jià)值將來自嚴(yán)格的執(zhí)行、強(qiáng)大的治理和正確的合作伙伴關(guān)系——而不僅僅是技術(shù)。對于希望將這些見解轉(zhuǎn)化為行動的領(lǐng)導(dǎo)者，\"擴(kuò)展人工智能手冊\"部分概述了六種具有影響力的擴(kuò)展人工智能的實(shí)用舉措。調(diào)查方法為了讓人們了解人工智能如何改變生命科學(xué)商業(yè)化，IQVIA于2025年5月對整個(gè)行業(yè)的資深商業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者進(jìn)行了調(diào)查。目的是全面了解各組織在投資、部署和擴(kuò)展人工智能方面的現(xiàn)狀——以及塑造這一進(jìn)程的障礙因素和促進(jìn)因素。該調(diào)查包括107名受訪者，涵蓋了不同的地域、公司規(guī)模和商業(yè)職能。參與者來自銷售、市場、市場準(zhǔn)入、合規(guī)和數(shù)據(jù)運(yùn)營等高級職位，確保了對戰(zhàn)略重點(diǎn)和運(yùn)營現(xiàn)實(shí)的全面視角。$2B-$10B中型醫(yī)藥/生物技術(shù)圖1A-D：IQVIA$2B-$10B中型醫(yī)藥/生物技術(shù)A：調(diào)查受訪者的資歷等級（n=107）B：受訪者功能領(lǐng)域（n=107）其他（包括患者參與）價(jià)值與訪問權(quán)限，市場洞察，投資組合/BD&L等)醫(yī)事事務(wù)合規(guī)性市場商業(yè)操作和銷售額50C-Level/SVP/VP高級總監(jiān)/導(dǎo)演SeniorManager/經(jīng)理C：調(diào)查受訪者地理分布(n=107)參美國參德國法國加拿大14%意大利中國西班牙6%新加坡4%印度英國$11B-$20B大型制藥公司20家頂級制藥公司D：受訪者組織的年度全球收入（$11B-$20B大型制藥公司20家頂級制藥公司>200億全球制藥/≤$1B新興/小型醫(yī)藥或生物科技除了選擇題和分值反應(yīng)題之外，該調(diào)查還包括開放式文本問題，以收集受訪者用自己語言表達(dá)的用例、數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)和供應(yīng)商經(jīng)驗(yàn)。這些定性洞察與定量數(shù)據(jù)一起進(jìn)行分析，以揭示整個(gè)行業(yè)的模式、優(yōu)先事項(xiàng)和分歧點(diǎn)。2|生命科學(xué)商業(yè)化中的AI人工智能采用現(xiàn)狀人工智能投資、成熟度以及組織擴(kuò)展人工智能的準(zhǔn)備情況對于今天的生命科學(xué)公司而言，投資人工智能已成為其商業(yè)戰(zhàn)略的一個(gè)標(biāo)志性特征。根據(jù)IQVIA的調(diào)查，現(xiàn)在近半數(shù)組織（44%）將超過20%的商業(yè)預(yù)算用于人工智能計(jì)劃。只有5%——將不到5%的商業(yè)預(yù)算用于人工智能，這凸顯了人工智能保持為邊緣支出類別的罕見性。圖2：分配給人工智能計(jì)劃的商業(yè)預(yù)算分布（n=107）%這種支出轉(zhuǎn)變反映了一個(gè)更廣泛的轉(zhuǎn)型：人工智能已經(jīng)成為核心運(yùn)營優(yōu)先事項(xiàng)。36%的受訪組織已經(jīng)達(dá)到高級成熟度水平，人工智能在各職能部門中得到了整合，并由中央進(jìn)行管理。領(lǐng)導(dǎo)者正超越孤立的試點(diǎn)項(xiàng)目和零散的工具，將人工智能嵌入其商業(yè)模式的肌理之中。這意味著將人工智能投資與業(yè)務(wù)KPIs保持一致 ,構(gòu)建可擴(kuò)展的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施，并促進(jìn)跨職能協(xié)作以加速產(chǎn)生影響的進(jìn)程。反映這一轉(zhuǎn)變，圖3顯示，近三分之二的組織報(bào)告稱，在一年內(nèi)從其人工智能計(jì)劃中實(shí)現(xiàn)了至少2倍的ROI，而有7%實(shí)現(xiàn)了3倍或更多。圖3：人工智能商業(yè)計(jì)劃的一年內(nèi)投資回報(bào)率（n=107）2X此外，隨著人工智能融入商業(yè)戰(zhàn)略，對話正從“我們投資多少？”轉(zhuǎn)變?yōu)椤拔覀儗W(xué)習(xí)有多快？”以及“我們擴(kuò)展有多廣？”下一波差異化將來自智能擴(kuò)展。圖4：各組織的AI成熟度水平（n=107）探索性開發(fā)中開發(fā)中高級調(diào)查結(jié)果發(fā)現(xiàn)，自我認(rèn)定為“人工智能先進(jìn)”的組織也報(bào)告了更高的投資回報(bào)率和更廣泛的實(shí)施人工智能用例。通過隔離該群體的回答，我們觀察到集中治理、跨職能人工智能團(tuán)隊(duì)和更快的試點(diǎn)到生產(chǎn)周期等一致特征——這些因素似乎促成了他們的成功。擴(kuò)展人工智能的意愿正日益成為一種競爭優(yōu)勢。將人工智能視為核心業(yè)務(wù)能力的公司，正在通過投資所需的技術(shù)、人員、流程和合作伙伴關(guān)系來實(shí)現(xiàn)規(guī)?；\(yùn)營，從而取得領(lǐng)先地位。也要認(rèn)識到，人工智能投資在行業(yè)內(nèi)并非平均分布。雖然有些機(jī)構(gòu)正在積極行動，但17%的受訪者表示他們處于探索階段，實(shí)施有限 ,用例也呈孤立狀態(tài)。雖然人工智能在生命科學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用正在加速，但組織擴(kuò)大規(guī)模的準(zhǔn)備程度仍然不均衡。根據(jù)IQVIA的調(diào)查，近三分之二（6人工智能的應(yīng)用。圖4說明了這種分布，突出了整個(gè)行業(yè)準(zhǔn)備程度的差異。4|生命科學(xué)商業(yè)化中的人工智能高高商業(yè)功能帶來的AI影響盡管商業(yè)部門對人工智能的熱情高漲，但采用情況仍然不均衡。IQVIA的一項(xiàng)調(diào)查揭示了明顯的模式：預(yù)期從人工智能獲益最多的職能部門，往往是執(zhí)行滯后的地方。這種錯(cuò)配突顯了組織可能錯(cuò)失的重要價(jià)值。圖5：AI優(yōu)先級和跨商業(yè)職能的實(shí)施AA市場●銷售價(jià)值和訪問●BB 合規(guī)性醫(yī)事事務(wù)市場調(diào)研與洞察●患者參與低當(dāng)前的人工智能采用高傳說A高優(yōu)先級，低采用率B被忽視的機(jī)會C引領(lǐng)采用A銷售與營銷：高優(yōu)先級，低采用率—銷售和市場被認(rèn)為具有最高戰(zhàn)略重要性，但目前平均采用率低。盡管人工智能被寄予厚望，能夠驅(qū)動現(xiàn)場生產(chǎn)力、全渠道定位和內(nèi)容個(gè)性化，但許多組織尚未將這些工具產(chǎn)業(yè)化。障礙更多地在于規(guī)?；芰?，而不是分散團(tuán)隊(duì)之間的雄心。3.信息與數(shù)據(jù)運(yùn)營：引領(lǐng)采用—信息技術(shù)并且數(shù)據(jù)操作被評為高優(yōu)先級，并在所有商業(yè)功能中報(bào)告了最高的采用率。用例專注于構(gòu)建支持整個(gè)組織的人工智能的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施和集成能力。2.價(jià)值與訪問權(quán)限，以及合規(guī)性：被忽視機(jī)會—價(jià)值和訪問與合規(guī)同樣具有優(yōu)先級，但采用率更低。在這些領(lǐng)域頻繁引用的AI用例包括付款方分析、審計(jì)自動化和定價(jià)模擬。規(guī)模障礙IQVIA調(diào)查揭示，雖然現(xiàn)在超過80%的組織優(yōu)先考慮在關(guān)鍵商業(yè)職能中投資人工智能，但大多數(shù)人仍然面臨嚴(yán)峻的數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)。只有極少圖6：商業(yè)AI應(yīng)用的數(shù)據(jù)充分性（n=107）不足完全不足適度充分適度充分充分隱私和監(jiān)管限制艾昆緯對107位高級商業(yè)領(lǐng)導(dǎo)人的調(diào)查顯示，有五個(gè)核心障礙仍在減緩人工智能在商業(yè)職能中的企業(yè)級采用：隱私和監(jiān)管限制GDPR、HIPAA以及人工智能治理要求為企業(yè)的規(guī)?；捎迷斐赡Σ?。與現(xiàn)有系統(tǒng)集成過時(shí)的CRM和ERP平臺消耗資源并延遲實(shí)施時(shí)間表。高實(shí)施成本年度資金周期更傾向于人工智能平臺的短期收益，而非長期投資。46%有限內(nèi)部專業(yè)知識許多團(tuán)隊(duì)仍然缺乏嵌入式人工智能人才或有結(jié)構(gòu)執(zhí)行框架。碎片化數(shù)據(jù)孤立且不一致的數(shù)據(jù)集阻礙了人工智能的集成，并損害了模型的可靠性。受訪者還提到了數(shù)據(jù)質(zhì)量不一致以及難以獲得實(shí)時(shí)或縱向數(shù)據(jù) ,作為加強(qiáng)其數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施以跟上企業(yè)級人工智能需求的關(guān)鍵障礙。這些挑戰(zhàn)不僅是技術(shù)性的，也是戰(zhàn)略性和運(yùn)營性的。受訪者指出，分散的系統(tǒng)、不一致的數(shù)據(jù)質(zhì)量以及難以獲取實(shí)時(shí)或縱向數(shù)據(jù)是加強(qiáng)其數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施以跟上企業(yè)級人工智能需求的關(guān)鍵障礙。雖然組織使用各種數(shù)據(jù)源——例如CRM、現(xiàn)場活動、理賠、處方、數(shù)字互動、患者支持和市場數(shù)據(jù)——但這些數(shù)據(jù)通常被隔離且結(jié)構(gòu)不一致，限制了它們在企業(yè)級AI中的實(shí)用性。正如一位受訪者所說：“我們有數(shù)據(jù)——但我們無法按需使用它們?！睌?shù)據(jù)碎片化和集成困難的持續(xù)挑戰(zhàn)凸顯了在互操作性和數(shù)據(jù)治理方面進(jìn)行投資的需要。能夠跨地區(qū)統(tǒng)一其數(shù)據(jù)源、標(biāo)準(zhǔn)化訪問并將治理嵌入其基礎(chǔ)設(shè)施的公司，將處于擴(kuò)展人工智能并實(shí)現(xiàn)其全部商業(yè)價(jià)值的有利地位。6|生命科學(xué)商業(yè)化中的AI ,他們遇到了數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施沒有跟上現(xiàn)實(shí)的情況。問題。一、管理和激活數(shù)據(jù)的能力將定義生命科學(xué)領(lǐng)域的供應(yīng)商戰(zhàn)略與合作伙伴模式隨著人工智能更深入地嵌入商業(yè)戰(zhàn)略，外部合作伙伴的作用正在演變，并在實(shí)現(xiàn)可擴(kuò)展的人工智能中發(fā)揮決定性作用。調(diào)查結(jié)果顯示：外部合作伙伴?其中，64%的人更喜歡信譽(yù)良好、規(guī)模較大的供應(yīng)商，他們的交付模式經(jīng)過驗(yàn)證?61%說合作伙伴的選擇是通過集中式做出的高管層決策雖然專有數(shù)據(jù)和治療專業(yè)知識等內(nèi)部能力仍然至關(guān)重要，但隨著從試點(diǎn)項(xiàng)目轉(zhuǎn)向企業(yè)級執(zhí)行，被調(diào)查的公司越來越依賴供應(yīng)商來彌補(bǔ)基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)據(jù)集成和模型開發(fā)方面的能力差距。事實(shí)上，生命科學(xué)領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)者不再尋找點(diǎn)解決方案；他們期望合作伙伴能夠安全、快速地提供可擴(kuò)展的價(jià)值。調(diào)查受訪者確定了三個(gè)目前供應(yīng)商產(chǎn)生最大影響的領(lǐng)域，以及在未來12-24個(gè)月中需求將保持強(qiáng)勁的領(lǐng)域：?數(shù)據(jù)集成與互操作性?持續(xù)的性能監(jiān)控與優(yōu)化為了支持這些優(yōu)先事項(xiàng)，公司正在采用一系列伙伴關(guān)系模式：?55%的公司現(xiàn)在通過聯(lián)合治理運(yùn)營結(jié)構(gòu)，包括共享的KPI和路線圖?38%使用績效掛鉤合同，當(dāng)供應(yīng)商補(bǔ)償與業(yè)務(wù)成果掛鉤?7%追求合作投資模式，包括共享知識產(chǎn)權(quán)和商業(yè)化努力這些模型反映了一種更廣泛的心態(tài)轉(zhuǎn)變——從供應(yīng)商監(jiān)督到集成交付。雖然并非所有組織都在追求每種模型，但數(shù)據(jù)顯示，人們越來越渴望建立能夠推動問責(zé)制、加速創(chuàng)新并實(shí)現(xiàn)企業(yè)級人工智能的合作關(guān)系。對于供應(yīng)商而言，這意味著不僅要展示技術(shù)能力，還要體現(xiàn)戰(zhàn)略一致性、領(lǐng)域?qū)I(yè)知識以及交付可衡量商業(yè)價(jià)值的能力。最具有前瞻性的公司不將供應(yīng)商視為服務(wù)提供商，而是將其視為戰(zhàn)略合作伙伴——共同擁有成果、共擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)并一起發(fā)展壯大。人工智能供應(yīng)商戰(zhàn)略已不再是部門決策——它已成為領(lǐng)導(dǎo)層的必然要求。8|生命科學(xué)商業(yè)化中的AI微軟郵件客戶端生命科學(xué)組織目前正優(yōu)先考慮患者互動工具、預(yù)測和運(yùn)營流程自動化等人工智能用例。下一步將是專注于驅(qū)動跨多個(gè)職能績效的人工智能系統(tǒng)。傳說關(guān)鍵主題A自動化覆蓋端到端B以影響為中心的患者支持C實(shí)時(shí)供應(yīng)調(diào)整D日益復(fù)雜，可操作的，以及自動化的分析-.-當(dāng)前重點(diǎn)-盒傳說關(guān)鍵主題A自動化覆蓋端到端B以影響為中心的患者支持C實(shí)時(shí)供應(yīng)調(diào)整D日益復(fù)雜，可操作的，以及自動化的分析-.-當(dāng)前重點(diǎn)-盒未來祈使用例提及總數(shù)操作流程自動化AA醫(yī)療決策支持患者互動工具BB預(yù)測CC收入周期管理醫(yī)療文檔支持?jǐn)?shù)據(jù)集成salesforce效率內(nèi)容個(gè)性化患者依從性追蹤與監(jiān)控BB數(shù)據(jù)分析DD供應(yīng)鏈優(yōu)化CC訪問和定價(jià)提及用例的數(shù)量在1-30的范圍內(nèi)顯示，這是根據(jù)調(diào)查受訪者每次提及的數(shù)量確定的。調(diào)查參與者可以選擇多個(gè)選項(xiàng)。當(dāng)前用例是在回答“目前哪些AI用例正在運(yùn)行或處于試點(diǎn)階段？”的問題時(shí)被識別出來的。未來必要性反映了對以下問題的回應(yīng)：“您希望AI能夠?qū)崿F(xiàn)哪些尚未廣泛應(yīng)用的未來商業(yè)能力？”上圖中的字母A-D對應(yīng)下方詳細(xì)說明的四個(gè)關(guān)鍵主題。1.自動化全流程：操作流程自動化仍然是引用最多的用例。未來，大多數(shù)人已經(jīng)優(yōu)化了常規(guī)工作流程，并將重點(diǎn)轉(zhuǎn)向?qū)⑺鼈冞B接成完整端到端流程。2.聚焦影響的病人支持:使用聊天機(jī)器人并且領(lǐng)域提示將變得司空見慣。我們將看到在依從性追蹤方面有更高的增長，這反映了焦點(diǎn)向行為改變和衡量支持的成效轉(zhuǎn)移。3.實(shí)時(shí)供應(yīng)調(diào)整：除了優(yōu)先考慮預(yù)測，公司正在加倍投入供應(yīng)鏈AI，這反映了一種轉(zhuǎn)變，靜態(tài)需求預(yù)測到檢測中斷并實(shí)時(shí)適應(yīng)的系統(tǒng)。4.日益復(fù)雜，可操作自動化分析：隨著人工智能變得越來越先進(jìn)，其能力將擴(kuò)展到包括在極少量人工輸入的情況下觸發(fā)行動，如內(nèi)容交付、賬戶定位和排序。目標(biāo)不再是可見性，而是智能決策點(diǎn)的激活。。。結(jié)論：從雄心到優(yōu)勢人工智能不再僅僅是“錦上添花”—它已經(jīng)成為生命科學(xué)商業(yè)化不可或缺的一部分。然而，要充分發(fā)揮人工智能的潛力，除了投資工具之外，還需要戰(zhàn)略清晰度、運(yùn)營準(zhǔn)備就緒，以及重新思考商業(yè)職能執(zhí)行和擴(kuò)展的方式的意愿。那些領(lǐng)先的組織是將人工智能嵌入其企業(yè)戰(zhàn)略中，并由強(qiáng)大的治理、敏捷的團(tuán)隊(duì)和值得信賴的合作關(guān)系所支持的。隨著AI用例的擴(kuò)展和采用加深，下一個(gè)挑戰(zhàn)是編排：將AI與業(yè)務(wù)KPIs對齊、跨職能集成，并持續(xù)優(yōu)化以產(chǎn)生影響。成功的企業(yè)將把AI視為一個(gè)智能、集成且專為擴(kuò)展而構(gòu)建的企業(yè)能力。10|生命科學(xué)商業(yè)化中的AI擴(kuò)展人工智能的劇本 績效高的組織將其整個(gè)商業(yè)戰(zhàn)略中嵌入人工智能。創(chuàng)建以人工智能為重點(diǎn)創(chuàng)建以人工智能為重點(diǎn)施情況表明，專注的跨職能協(xié)作有構(gòu)建強(qiáng)大的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)爭。在擴(kuò)展AI模型之前，有效組織和管理數(shù)據(jù)——涵蓋銷售、HCPs、患者、全渠道參與、支付方、第三方、市場情報(bào)這里提供六種公司可以擴(kuò)展人工智能以最大化影響力的方法：64%有相當(dāng)一部分組織尚未達(dá)到人工智能高級狀態(tài)——即人工智能被集成、治理并持續(xù)改進(jìn)的狀態(tài)。彌合這一差距始于領(lǐng)導(dǎo)層，將人工智能嵌入企業(yè)戰(zhàn)略 ,并從一開始就將其與業(yè)務(wù)目標(biāo)保持一業(yè)務(wù)成果掛鉤，從而實(shí)現(xiàn)更負(fù)責(zé)任、更從一開始就嵌入合規(guī)性在人工智能模型的設(shè)計(jì)階段就建立透明性、可解釋性和偏差檢查機(jī)制，而不是數(shù)據(jù)安全作為主要限制因素的情況下，主動治理對于可擴(kuò)展的人工智能至關(guān)重關(guān)注價(jià)值轉(zhuǎn)移之處關(guān)注支持敏捷性、洞察力和患者結(jié)果（如供應(yīng)鏈優(yōu)化、數(shù)據(jù)分析、依從性跟蹤）的應(yīng)用案例。通過優(yōu)先考慮這些通過優(yōu)先考慮這些六項(xiàng)原則,生命科學(xué)領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)者可以推動整個(gè)商業(yè)企業(yè)在可衡量的方面產(chǎn)生影響。致謝作者們向參與IQVIA2025調(diào)查并在商業(yè)職能中使用人工智能方面分享其觀點(diǎn)的生命科學(xué)專業(yè)人士表示誠摯感謝。他們的經(jīng)驗(yàn)和見解是本白皮書的設(shè)計(jì)基礎(chǔ)。我們也感謝更廣泛的IQVIA商業(yè)解決方案戰(zhàn)略運(yùn)營團(tuán)隊(duì)的貢獻(xiàn)，特