尽管小马解释得十分详尽，刘总仍未当场表态：“马经理，还是得让我们内部的团队评估一下。这不是一个能轻易做决定的事情，需要综合多方面因素考量。”
小马回到公司后，将情况向王熊如实汇报：“王总，和这家药企的沟通不太顺利。他们对新服务的接受度不高，主要担心数据和分析结果的可靠性，以及更换服务提供商带来的潜在风险。目前市场上，虽然大家都知道大数据和人工智能对药品研发有帮助，但真正愿意尝试新服务的药企还是少数。”
王熊神色沉稳，微微点头：“小马，这在意料之中。新服务的推广必然会遇到阻碍。你继续跟进这家药企，了解他们内部评估的进展，针对他们提出的担忧，提供更详细的技术说明和成功案例。市场团队这边，加大宣传力度，收集更多国内外利用大数据和人工智能成功助力药品研发的案例，制作成案例集和视频资料，通过多种渠道向潜在客户展示。另外，和已经达成初步合作意向的药企加强沟通，尽快推进试用服务，用实际效果说话。”
解决完业务拓展方面的问题，王熊又将目光转向技术团队。此时，小赵的团队在训练药品研发风险评估的预测模型时，遇到了模型过拟合的问题。
“王总，我们在训练预测模型时，发现模型在训练集上表现良好，但在测试集上的准确率却很低，明显出现了过拟合现象。我们尝试了调整模型参数、增加数据量等方法，但效果都不理想。” 小赵满脸愁容，向王熊汇报着当前的困境。
王熊拍了拍小赵的肩膀，鼓励道：“小赵，技术难题总是会有的。召集团队里的技术骨干，再邀请一些外部的机器学习专家，组织一场技术研讨会。大家一起探讨，看看是模型结构设计的问题，还是数据预处理环节存在不足。另外，考虑采用一些防止过拟合的技术手段，比如正则化方法、Dropout 技术等。同时，与药企的研发部门保持密切沟通，了解他们对风险评估的具体需求和期望，确保我们训练出来的模型能真正满足实际应用场景。”