四川
AI，已经被写进了诺华的组织管理架构中。
近日，千亿美元制药巨头发布一则招聘启事，找内部审计总监，年薪13.03万欧元（约97万人民币）
用两个关键词概括诺华对这位总监的理想画像：懂审计、懂AI。
在岗位描述中，ta直接管理高级经理，为高层领导提供建议。其中，「推进AI」被明确写进岗位职责。
一家药企的AI布局，为什么会延伸到审计和供应链岗位？
AI成为总监的「必修课」
一睹岗位职责：
总的来简单说，就是总监要带领审计团队，检查药品生产和供应过程中的管理是否可靠，找出潜在风险，再向高级管理层提出改进建议。
检查范围贯穿整个技术运营流程，涉及质量、合规、技术，以及第三方合作等业务。
对制药公司而言，生产和供应中的管理漏洞，直接关系到药品能否被稳定、合规地生产并交付。
而引入AI和数字化工具改造审计流程，正是这位总监工作的重要一环。
AI应用供应链
诺华是全球最大的制药公司之一，为了保证供应不间断，公司必须长期维持高水平的库存。
四大会计师事务所之一的安永此前披露，诺华管理的库存超过50亿美元，涉及超过3.5万个库存单位，分布在全球100多个地点。仅滞销和呆滞商品的拨备，每年就高达约3亿美元。
此前，相关计算仍部分依赖Excel、人工操作和分散流程。繁琐的人工流程，成了公司运营的一大痛点。
为此，诺华希望在全球范围内创建一个标准化、可扩展的SMNM（滞销和非动销商品）及相关风险准备金管理系统。
随后诺华便携手安永，重新设计了计算逻辑和数据流程，把审核、评论、记账等操作整合进系统，改造后的模块让拨备计算所需的时间和工作量至少减少50%，同时提升了风险可见性，以及审计和财务报告的透明度。
与安永合作让诺华尝到数据与自动化的甜头，此后便不断加大这方面的投入。
2024年6月，时任诺华研发、战略与增长内部审计负责人Fabien Saint-Gerard就曾透露，团队正在把每年产生的数千份临床监查员报告转成结构化数据库，未来还会借助AI分析生命体征等患者数据。
今年10月，临床数据管理学会SCDM公布，诺华自研了一套方案，结合AI智能体、光学字符识别和元数据管理，将格式各异的参考资料转成标准化数据。
据估算，该方案目前每年可节省约6000小时，后续预计可达每年1万小时；这些节省来自人工转录、质量检查、数据录入和沟通跟进等环节。
从库存计算到资料管理，再到审计分析，诺华正在极力将AI渗透到不同业务和工作流程中。
Fabien此前曾说的一句话，或许能代表不少药企管理者面对AI时的心态：「（相比于AI致幻、过度依赖AI等风险）我最担心的，是不使用AI所带来的风险。」
以往的AI4S叙事中，药企谈AI多半围绕药物发现、临床试验这些高光场景。AI运用于日常管理、审计审查、供应链流程，早已不是新鲜事。
这次，诺华把「推动AI应用」列为内部审计总监的正式职责；它释放的是一个组织层面的信号：AI正在被纳入药企的内部管理体系之中，成为企业加速发展的又一个发力点。
—The End—
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