又到了周末闲聊的时候
写了这么多AI还有BD相关的文章，突然意识到可能最先被AI干掉的就是BD了！真是灯下黑啊～
BD是药企里最依赖信息同时又最缺乏结构化的部门；项目从进入视野到签约，要同时处理海量信息和文件，而且很多东西是滚动更新的！还要叠加汇报、跨部门协调、估值谈判和关系维护等。
其实BD要做的就是在理解资产、公司战略后， 在信息不完整的情况下， 通过交易结构替公司下几十亿美元的赌注！
偏偏如今的大药企，又特别喜欢这种下注游戏！
麦肯锡分析头部药企后发现，2018年以来超70%的新分子实体收入来自企业外部创新，其中约45%是在上市前引入。
虽然都喜欢买买买，但另一边交易成功率却没想象得那么高。
EY分析了2010～2024年间的225笔交易，只有71笔实现了交易模型中预期的收入。
这就很刺激了！一边是必须下注，一边是大多数下注没兑现，是时候让AI展示真正的技术了～
AI首先解决的是组织带宽！
所谓组织带宽就是团队在有限时间内能覆盖多少项目、处理多少证据，并形成多少高质量判断。
传统上这取决于BD的人的数量，及公司在信息情报上花多少钱～
不过AI时代可以实现持续扫描外部信号，生成项目资料等工作，而这耗费的无非就是Token数目和公司的电费而已～
单从这一点上，AI加持的BD团队就能迅速拉开与传统BD团队的差距！
另外，在项目搜寻上真正有价值的机会在正式调查前就已经出现了。 等项目方群发teaser，各路金主爸爸乌央乌央进场，价格就被抬起来了。
现在AI找项目把定期搜索变成24小时✖️7天，全天候在线扫描论文、专利、临床试验注册、会议摘要、公司公告、融资情况和人员变化，刚有好的东西就立马汇报。
工作就从BD被动搜变成了AI的主动提，简直翻天覆地！
不过，这也有个bug。
如果都用一样的数据库和大模型，那筛出的项目也大差不差，就没得什么搞了！
那这更说明找项目的护城河不只是数据库访问权，还有公司自己的战略、内部数据和非共识判断！这一点，就回到了BD认知的本质上！
找项目只是开始，真正决定成败的是判断。
人做判断的认知带宽有限，很难摆脱主观偏见。面对成堆的管线、论文、专利和临床数据只能选择性关注；不同专家又困在各自专业视角，无法及时看到项目全貌。
再加上评估标准不统一、历史经验散在邮件和个人记忆中，同一项目换批人评估得到的结论完全不同。
AI就不同了，它按统一模板整理证据，也把内部PTRS、市场预测和rNPV，与同阶段、同适应症项目的历史比较，模拟不同PoS、价格和上市时间下的交易结果。
让组织看得更全、比得更快、忘得更少！而且不会出现主观层面的偏差。
BD是高度随机和碎片化的行业。
每笔交易都临时组织突击队，忙几个月，完成尽调和谈判，然后撤人！大量有价值的知识留在邮件、资料文件和员工脑子里。
一旦负责人换岗或离职，公司的交易经验也烟消云散了～
甚至离谱到已过几十笔交易的大药企，面对新项目时依然像头一次做交易一样重找资料、新搭模型、再犯错。
AI可以把BD从一次性、依赖个人经验的活动，变成持续学习系统。
对一家长期管理大量交易和联盟的药企来说，历史协议里藏着大量信息：相似项目过去怎么定价，首付款如何设计，哪些里程碑触发过，哪些条款发生争议，某种合作结构究竟有没有创造预期价值。
如果这些信息只依赖法务翻合同、老BD凭记忆回答，那它只是文件。
但AI能把这些记录与当前项目连起来，智能判断。还可以把交易前判断与交易后结果对比，告诉你公司过去是怎样判断的，这些判断后来是否正确，及今天该怎么办。
那怎么搭建自己的AI BD团队呢？
千万别进入军备竞赛思维。买大模型、建数据湖、招算法团队，有钱可以任性但这些都是瞎胡搞～
靠谱的方式是从具体问题开始， 找一个低风险、高频率、能证明价值的流程跑通。
例如把竞争格局更新从两周缩短到一天；把会议poster筛选从人工通读变成机器初筛等。
选定场景后，也不急着买软件，而是把判断标准定出来，有了数据和判断框架再给AI分工。
有的公司招聘年轻BD时会让现场演示如何用AI解决具体问题。如果培养一个初级分析师搭建竞争格局的时间，比资深BD用AI完成还长，那初级岗位就没有存在的价值了！
所以，AI来了，BD会不会被替代？
如果一个BD的主要价值是搜数据库、搬数据、整理deck、写会议纪要和维护Excel，那确实危险。这些工作AI做得更好。
但如果一个BD能把模糊战略转成清晰问题，识别临床水分，把科学风险翻成交易条款，判断对方想要什么，在内部推动研发、临床、法务、财务和管理层形成共识，还能在谈判桌上建立信任，那AI不会让这个人贬值。
恰恰相反，它会给这个人加杠杆！
未来坐在谈判桌前的，表面上仍然是一个人。
但这个人的背后，可能站着五个AI Agent、公司的历史交易数据库，及一个会不断学习的交易大脑。
这场BD淘汰赛，已经开始了，准备好了么？
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