Mehr Content-Agilität mit KI – ohne zusätzliche Risiken.
EY Smart Reviewer nutzt Adobe-Tools zur Automatisierung kritischer MLR-Prozesse (Medical, Legal and Regulatory).
90 %
der von MLR-Prüferinnen und -Prüfern bearbeiteten Fehler werden ermittelt
Ziele.
Beschleunigung der Prüfung kritischer MLR-relevanter Promotions für agilere Marketing-Aktivitäten
Unterstützung von MLR-Prüferinnen und -Prüfern bei der Kontrolle neuer Inhalte und Aussagen, die ihre Expertise erfordern
Einhaltung staatlicher und branchenspezifischer Bestimmungen für Daten aus dem Bereich Life Sciences
Ergebnisse (im Vergleich zu aktuellen MLR-Prozessen).
Kürzere Time-to-Market für Werbematerial durch Automatisierung, die das MLR-Prüfverfahren erleichtert
Weniger Kosten durch Verringerung der Zeit, die MLR-Prüferinnen und -Prüfer für das Korrekturlesen und Verbessern gängiger Fehler benötigen
Verbesserte Compliance durch mehr Objektivität und Konsistenz bei MLR-Prüfungen
Transformation von Promotion-Content.
Nach jahrelanger Tätigkeit in der pharmazeutischen Branche weiß Shannon Hartley, Managing Director, Business Transformation, Health Sciences & Wellness bei Ernst & Young LLP, wie komplex Marketing in stark regulierten Branchen ist. Marketing-Fachleute im Bereich Life Sciences müssen sich an sehr strenge MLR-Prüfprozesse halten, um sicherzustellen, dass alle Werbe- und Promotion-Inhalte korrekt sind und branchenspezifische sowie staatliche Bestimmungen eingehalten werden.
„Alle Beschäftigten in der Life-Science-Branche nehmen MLR sehr ernst. Das kann jedoch zu langen Prüfzyklen führen“, so Hartley. „Die durchschnittliche Time-to-Market für Werbematerial beträgt rund 60 Tage. Das hat großen Einfluss auf die Agilität im pharmazeutischen Marketing.“
Es musste einen besseren Weg geben. Darum war Hartley gespannt darauf, ihre Erfahrungen in EY und EY Smart Reviewer einzubringen – ein KI-gestütztes Prüf-Tool, das Prüfungen deutlich erleichtert und beschleunigt. In ihrer Position bei EY US trägt Shannon dazu dabei, MLR-Prozesse mithilfe von KI und Adobe-Technologie (einschließlich Adobe PDF Extract API) zu transformieren.
Mehr Marketing-Agilität im Bereich Life Sciences.
Die Life-Science-Sparte ist hart umkämpft, doch haben Marketing-Fachleute oft keine Möglichkeit, schnell auf Marktänderungen zu reagieren. Es kann Wochen dauern, Werbematerial zu prüfen, bevor es Zielgruppen präsentiert werden kann. Die Konsequenzen von überhasteten Prüfungen sind schwerwiegend, da ungenaue oder irreführende Botschaften zu hohen Geldstrafen, einer Schädigung des Rufs bzw. der Marke des Unternehmens sowie zu Vertrauensverlust führen können.
Gleichzeitig erwarten Zielgruppen heute personalisierte Erlebnisse, die kanalübergreifend bereitgestellt werden. Das erhöht die Menge an Content, die Marketing-Teams erstellen müssen. Unternehmen haben begrenzte Möglichkeiten, um dem Bedarf gerecht zu werden: Sie können die Zahl der Angestellten, die an Werbeinhalten und Prüfungen arbeiten, deutlich erhöhen oder den Prüfprozess vereinfachen.
„Das PDF Extract API hat eine unserer anfänglichen Herausforderungen gelöst, da wir PDF-Dateien nun in einzelne Teile aufteilen können, die dann vom EY Smart Reviewer-Tool geprüft werden können. Adobe liefert uns neben anderen Tools die hochwertigen Ergebnisse, die wir für die Entwicklung von EY Smart Reviewer benötigten.“
Shannon Hartley
Managing Director, Business Transformation, Health Sciences & Wellness, Ernst & Young LLP
KI und APIs von Adobe.
Es hat sich gezeigt, dass EY Smart Reviewer das Prüfverfahren deutlich beschleunigt, da es Fehler, die von MLR-Prüferinnen und -Prüfern korrigiert und genehmigt werden, zu über 90 % erkennt. KI und maschinelles Lernen (ML) unterstützen dabei, Werbematerial zu analysieren und Probleme zu ermitteln. Dazu gehören Rechtschreib- und Grammatikfehler, Diskrepanzen bei Aussagen und das Einhalten von Werbevorschriften, die von Gesundheitsbehörden vorgegeben werden. Am häufigsten dient die Lösung dazu, Content zu prüfen, bevor es Prüferinnen und Prüfer tun. So werden die gängigsten Probleme in Werbematerial frühzeitig markiert.
Manche der neun Module des Tools prüfen anhand regulatorischer oder branchenspezifischer Standards auf gängige Probleme (zum Beispiel grundlegende Rechtschreib- und Grammatikfehler oder richtige Formatierung von Fußnoten). Bei anderen Modulen arbeiten Teams von EY eng mit Kundschaft zusammen, um einen individuellen Satz an Geschäftsregeln festzulegen (zum Beispiel Einrichtung marken- und unternehmensspezifischer Richtlinien für Formulierungen oder Vergleich von Behauptungen in neuem Werbematerial mit zuvor genehmigten Texten in einer Aussagenbibliothek). EY Smart Reviewer markiert alle Vorschläge für mögliche Korrekturen und zeigt Empfehlungen zur Behebung der Fehler an. Dies unterstützt Prüferinnen und Prüfern dabei, sich besser auf ihre Aufgabe zu konzentrieren. So werden Prüfungen deutlich beschleunigt.
Hartley berichtet: „Durch das Markieren von fehlerhaften Inhalten und das Vorschlagen von Korrekturen trägt EY Smart Reviewer dazu bei, dass Prüferinnen und Prüfern weniger Zeit auf repetitive Aufgaben wie das Korrekturlesen aufwenden müssen. Stattdessen können sie sich auf Aussagen und neue Inhalte konzentrieren.“
Autorinnen und Autoren übermitteln Content zur Prüfung in Form einer PDF-Datei. Die Art des Contents und das genaue Format der PDF-Datei können jedoch variieren. Hartley wünschte sich eine Methode, mit der EY Smart Reviewer Content aus beliebigen PDF-Dateien intelligent erfassen und in die NLP-Engine (Natural Language Processing) importieren kann. Darum wandte sich das für EY Smart Reviewer zuständige Team an die Fachleute für PDF-Dateien: an Adobe.
Das Adobe PDF Extract API, das Teil von Adobe Acrobat Services ist, extrahiert PDF-Content in einer strukturierten JSON-Datei. Dabei bleibt der strukturelle Kontext erhalten – zum Beispiel Absätze, Abschnitte und Lesereihenfolge. Das bedeutet, dass die Lösung zuverlässig zwischen dem Hauptinhalt und einer rechtlichen Fußnote unterscheiden kann – eine wichtige Eigenschaft für EY Smart Reviewer. Außerdem kann sie die Formatierung in Tabellen oder Listen beibehalten, sodass EY Smart Reviewer die Beziehungen zwischen verschiedenen Aussagen ermitteln kann.
„Das PDF Extract API hat eine unserer anfänglichen Herausforderungen gelöst, da wir PDF-Dateien nun in einzelne Teile aufteilen können, die dann vom EY Smart Reviewer-Tool geprüft werden können“, so Hartley. „Wir haben uns verschiedene Alternativen angesehen. Adobe liefert uns neben anderen Tools die hochwertigen Ergebnisse, die wir für die Entwicklung von EY Smart Reviewer benötigten.“
„Mit Unterstützung von Adobe ist es uns gelungen, Automatisierung zu nutzen, um Prüfungen von Werbematerial zu beschleunigen. So können unsere Klienten Content schneller an Kundschaft bereitstellen und dabei Geld sparen, da keine zusätzlichen Ressourcen benötigt werden, wenn die Content-Mengen zunehmen.“
Shannon Hartley
Managing Director, Business Transformation, Health Sciences & Wellness, Ernst & Young LLP
Die Zukunft der MLR-Prozesse.
Die US-Sparte von EY hat große Pläne für EY Smart Reviewer. Zwar nutzt EY Smart Reviewer zum Verarbeiten von Dokumenten vor allem NLP, doch haben Fachleute von EY erweiterte KI- und GenAI-Funktionen hinzugefügt, um das Tool zu optimieren sowie neue Funktionen und Module bereitzustellen. EY Smart Reviewer ist bereits mit Veeva integriert. EY US beabsichtigt jedoch, die Integrationen auszuweiten (u. a. mit häufig verwendeten Workflow-Lösungen wie Adobe Workfront).
„Unser Ziel für EY Smart Reviewer besteht darin, Prüferinnen und Prüfer von medizinischen, rechtlichen und regulatorischen Werbeinhalten zu unterstützen, nicht sie zu ersetzen“, so Hartley. „Es sollte erwähnt werden, dass Prüferinnen und Prüfer stets die endgültigen Entscheidungen treffen und ihr Wissen nutzen, um bei Prüfungen von Werbematerial Risiken abzuwägen. Mit Unterstützung von Adobe ist es uns gelungen, Automatisierung zu nutzen, um Prüfungen von Werbematerial zu beschleunigen. So können unsere Klienten Content schneller an Kundschaft bereitstellen und dabei Geld sparen, da keine zusätzlichen Ressourcen benötigt werden, wenn die Content-Mengen zunehmen.“
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