原有痛点
健康需求与商品匹配精准度低
健康需求与商品匹配精准度低：人工推荐依赖经验，如将"高血压用药"推给"糖尿病患者"，既不专业又影响信任，咨询-购药转化断层。
医疗数据隐私保护与合规风险
私域用户健康数据(如问诊记录、购药历史)分散存储，人工统计时易泄露，存在违反《个人信息保护法》的风险。
私域运营人力成本高，专业服务难持续
人工客服需兼顾医疗咨询(如"用药剂量")与电商引导(如"优惠活动")，专业度不足，日均处理咨询量仅50条。
解决方案
基于问诊数据的智能商品推荐
系统对接问诊后台，抓取用户健康标签，自动匹配对应商品，并附专业推荐理由。
医疗级数据加密与权限管控
通过系统自动脱敏用户健康数据(如隐藏完整问诊记录，又保留"慢病类型")，结合权限分级(如客服仅能查看用户购药记录，医生可查看完整健康数据)，确保数据合规。
AI分工减轻人工负担
Al客服承接80%基础咨询，并引导客户留资，自动转接线索至对应科室医生，人工聚焦高价值动作。
