利用 AI 增加內容靈活性，而非風險
EY Smart Reviewer 運用 Adobe 工具，自動化關鍵的醫療、法務與法規 (MLR) 流程。
90%
的情況下能識別出供 MLR 審核人員核准的錯誤
目標
加速關鍵 MLR 宣傳審核，使行銷更靈活
幫助 MLR 審核人員將時間專注於審核需要其專業知識的新內容與聲明
遵循政府與業界對生命科學資訊的相關規範
結果 （與目前 MLR 流程相比）
透過自動化支援 MLR 審核流程，加快宣傳資料上線速度
減少 MLR 審核人員花在校對與修正常見錯誤的時間，從而降低成本
透過提高 MLR 審核的客觀性和一致性來提升合規性
革新宣傳內容
在製藥產業工作多年後，Ernst & Young LLP 的健康科學與保健部門業務轉型常務董事 Shannon Hartley 深知在高度受監管的產業中行銷的複雜性。在生命科學領域工作的行銷人員必須遵守非常嚴謹的 MLR 審核流程，以確保所有廣告和宣傳內容準確無誤，並符合政府法規與產業規範。
「生命科學產業中的每個人都極為重視 MLR，但這往往導致冗長的審核週期。」Hartley 說。「宣傳資料上線的平均時間約為 60 天，這大大影響了製藥行銷的靈活性。」
一定有更好的方法。這就是為什麼 Hartley 很樂意把她的經驗帶到 EY 和 EY Smart Reviewer ——這是一款 AI 驅動的審核工具，旨在讓審核流程變得更容易、更快捷。Shannon 在 EY US 任職期間，運用 AI 和 Adobe 技術（包括 Adobe PDF Extract API）協助革新整個產業的 MLR。
為生命科學行銷帶來靈活性
儘管生命科學產業競爭激烈，但行銷人員往往無法快速回應市場變化。在將宣傳資料呈現給客群之前，可能需要花上好幾週的時間來審核。倉促審核的後果非常嚴重，因為不準確或誤導的訊息有可能導致巨額罰款、公司聲譽/品牌受損，以及失去信任。
同時，如今的客群期望能透過更多通道獲得個人化的體驗，也使行銷團隊需要創作的內容數量大幅增加。為了跟上需求，公司的選擇有限：大幅增加處理宣傳內容及審核的人員數量，或是尋求簡化審核流程的方法。
「PDF Extract API 讓我們可以將 PDF 拆解為供 EY Smart Reviewer 工具進行審核的部分，幫我們解決了最初的挑戰。Adobe 搭配其他一些工具，為我們提供了打造 EY Smart Reviewer 所需的優質結果。」
Shannon Hartley
Ernst & Young LLP 健康科學與保健部門業務轉型常務董事
結合 AI 與 Adobe API
事實證明，EY Smart Reviewer 利用 AI 與機器學習 (ML) 來分析宣傳材料、識別宣傳問題（例如：拼字與文法錯誤、聲明不符，以及不符合衛生機關的宣傳要求），可加速審核流程，識別出 90% 以上可供 MLR 審核人員修正和批准的錯誤。最常見的使用方式是在內容進入審核人員的視線之前進行檢查，在宣傳資料上註明最常見的問題，讓審核工作有更好的起點。
該工具的九個模組中，有些模組會根據法規或產業標準檢查常見問題，例如基本的拼字和文法錯誤或適當的腳注格式。其他模組則由 EY 團隊與客戶密切合作，規定一組自訂業務規則，例如建立品牌與公司用語指引，或將新宣傳資料中的聲明與聲明資料庫中的既有核准內容進行比對。EY Smart Reviewer 會標示所有建議修正的內容，提供如何修正錯誤的建議，協助審核人員集中審核，大幅提升審核速度。
Hartley 表示：「透過標註錯誤內容並提出修正建議，EY Smart Reviewer 可協助審核人員減少在校對等重複性工作上所花的寶貴時間，而將時間集中在聲明和新內容上。」
作者會以 PDF 格式提交內容以供審核，但內容類型和 PDF 的精確格式可能差異很大。Hartley 需要一種方法，讓 EY Smart Reviewer 能夠智慧地從任何類型的 PDF 擷取內容，並將其輸入自然語言處理 (NLP) 引擎。為了解決這個問題，EY Smart Reviewer 團隊向 PDF 檔案專家 Adobe 求助。
作為 Adobe Acrobat Services 的一部分，Adobe PDF Extract API 能擷取 PDF 內容，同時在結構化的 JSON 檔案中保持結構脈絡（例如段落、章節和閱讀順序）。這表示它能夠準確區分主要內容與法律腳註——這對 EY Smart Reviewer 來說是非常重要的區別。它還可以保留表格或清單中的格式，讓 EY Smart Reviewer 可以判斷陳述之間的關係。
「PDF Extract API 讓我們可以將 PDF 拆解為供 EY Smart Reviewer 工具進行審核的部分，幫我們解決了最初的挑戰。」Hartley 表示。「我們評估了多種替代方案，Adobe 搭配其他一些工具，為我們提供了打造 EY Smart Reviewer 所需的優質結果。」
「在 Adobe 的支援下，我們運用自動化加速宣傳審核流程，讓我們的客戶能夠更快地將內容提供給他們的客戶，並且無需隨著內容的增加而增加更多資源，從而節省成本。」
Shannon Hartley
Ernst & Young LLP 健康科學與保健部門業務轉型常務董事
MLR 的未來
EY US 公司對 EY Smart Reviewer 有宏大的計劃。雖然 EY Smart Reviewer 主要依賴 NLP 來處理文件，但 EY 專業人員加入了增強的 AI 和生成式 AI 功能來擴充工具，並增加了新功能和新模組。目前 EY Smart Reviewer 已經與 Veeva 整合，而 EY US 計劃透過更深入的整合進行擴充，其中包括 Adobe Workfront 等常用的工作流程解決方案。
「我們打造 EY Smart Reviewer 的目標是支援醫療、法律與法規的宣傳內容審核人員，而不是取代他們。」Hartley 說。「重要的是，審核人員始終擁有最終決定權，可以運用他們的專業知識在宣傳審核期間權衡風險。在 Adobe 的支援下，我們運用自動化加速宣傳審核流程，讓我們的客戶能夠更快地將內容提供給他們的客戶，並且無需隨著內容的增加而增加更多資源，從而節省成本。」
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