有人曾提出一個(gè)有趣的問題：企業(yè)真的可以用人工智能來替代傳統(tǒng)信息咨詢?nèi)藛T嗎？現(xiàn)如今，有不少現(xiàn)代化企業(yè)迫切地想知道問題的答案。醫(yī)療行業(yè)，同樣如此。

       你很難想象，作為國(guó)際制藥巨頭的阿斯利康，過去是依靠十多人的團(tuán)隊(duì)來完成合規(guī)咨詢工作。在日常中，他們需要完成8000+醫(yī)藥代表的在線咨詢，處理大量重復(fù)的報(bào)銷、會(huì)議以及客戶接待問題。其中80%的醫(yī)療代表，會(huì)問20%的重復(fù)性問題。在咨詢后，醫(yī)藥代表時(shí)常會(huì)通過線上方式要求合規(guī)同事進(jìn)行二次回復(fù)，以收集相關(guān)文本。

       每當(dāng)月末或活動(dòng)推廣日，該部門收到的在線問題更是達(dá)到峰值。那時(shí)，十多位合規(guī)部人員往往忙得連飯都來不及吃。

       對(duì)企業(yè)而言，設(shè)立專人專崗夜以繼日地回復(fù)問題，無疑是一種人才的浪費(fèi)。忙碌與機(jī)械式的基礎(chǔ)工作，消磨著從業(yè)者的意志。企業(yè)員工流失率不斷攀升的同時(shí)，招到合適的人也成為了人力資源部門手中的難題。

       因此，如何通過新的技術(shù)提升企業(yè)效率，替代原有的服務(wù)模式，是阿斯利康亟待解決的問題。人工智能技術(shù)的成熟，為信息咨詢的智能化提供了可能性。對(duì)阿斯利康的合規(guī)人員而言，或?qū)⒂瓉硪淮螛O具戰(zhàn)略意義的新生……

       打造知識(shí)庫(kù)，量身定制AI對(duì)話機(jī)器人

       醫(yī)療領(lǐng)域的專業(yè)性較強(qiáng)，尤其是對(duì)于阿斯利康合規(guī)部這樣嚴(yán)守秩序的部門，專業(yè)名詞的合理使用顯得至關(guān)重要，這將直接影響回復(fù)結(jié)果的準(zhǔn)確性。因此，如何保證人工智能產(chǎn)品錄入語言準(zhǔn)確，保證足夠?qū)I(yè)的話術(shù)，是阿斯利康合規(guī)機(jī)器人最需要攻克和最重要的問題。

       面對(duì)阿斯利康拋出的橄欖枝，一家神秘的AI創(chuàng)業(yè)公司接下了這份合同。

       不到一個(gè)月時(shí)間，該團(tuán)隊(duì)從阿斯利康索取了70個(gè)記錄常見問答的語料數(shù)據(jù)庫(kù)，以及3個(gè)標(biāo)準(zhǔn)業(yè)務(wù)流程。在了解和學(xué)習(xí)了醫(yī)藥相關(guān)法律法規(guī)后，該團(tuán)隊(duì)迅速對(duì)資料進(jìn)行了整理，運(yùn)用AI技術(shù)，初步建立了包含100余個(gè)知識(shí)點(diǎn)的知識(shí)庫(kù)。

       在完成第一階段的工作后，初級(jí)AI對(duì)話機(jī)器人便已打造完畢。

       隨后，該機(jī)器人在阿斯利康內(nèi)部上線，通過相關(guān)銷售人員進(jìn)行“臨床試驗(yàn)環(huán)節(jié)”。這一過程，就像一塊干癟的海綿被放在了水流處。在長(zhǎng)達(dá)兩個(gè)月的測(cè)試過程中，新的數(shù)據(jù)與問題成為了對(duì)話機(jī)器人的“營(yíng)養(yǎng)快線”。

       其核心知識(shí)庫(kù)不斷擴(kuò)充，當(dāng)整個(gè)產(chǎn)品“發(fā)育成熟”時(shí)，知識(shí)庫(kù)已包含約374個(gè)知識(shí)點(diǎn)，收錄了5232個(gè)問題，可覆蓋員工與醫(yī)藥代表提出的82.3%的問題，且數(shù)據(jù)仍在不斷上升之中。

       三大模塊協(xié)同，智能回復(fù)準(zhǔn)確率超90%

       這款成型的AI對(duì)話機(jī)器人包含三大模塊：機(jī)器人問答模塊、表格模塊與任務(wù)集群模塊。它們分別對(duì)應(yīng)三種人與人之間的對(duì)話模式，并由智能中控臺(tái)統(tǒng)一調(diào)控。

       具體而言，智能中控臺(tái)會(huì)將收集的問題進(jìn)行歸類識(shí)別處理，分析其對(duì)話模式，并把任務(wù)分發(fā)給適合處理該任務(wù)的模塊。

       “機(jī)器人問答模塊”主要處理簡(jiǎn)單的問答式對(duì)話，即回答用戶提出的一個(gè)單一語境的一維問題。對(duì)于這類問題，機(jī)器人將根據(jù)知識(shí)庫(kù)對(duì)問題進(jìn)行精準(zhǔn)匹配回復(fù)，解決類似會(huì)議時(shí)間查詢等常見問題是行之有效的。

       不過，在醫(yī)藥領(lǐng)域更多的對(duì)話都不是簡(jiǎn)單的一維對(duì)話，常常會(huì)涉及產(chǎn)品的描述與對(duì)比，這意味著AI和用戶必須將聊天內(nèi)容限定在某一個(gè)范圍（如一張表格）才能進(jìn)行正常溝通，這便需要用到“表格模塊”進(jìn)行處理。

       舉例來說，醫(yī)藥代表在咨詢阿斯利康的產(chǎn)品時(shí)，常常需要獲取限定價(jià)格下的藥品信息、對(duì)不同藥品進(jìn)行對(duì)比。對(duì)于這類問題情況，阿斯利康可將相關(guān)價(jià)格報(bào)表（如Excel形式）提前錄入系統(tǒng)，幫助醫(yī)療代表確認(rèn)交流范圍，完成針對(duì)特定信息的多輪提問。

       這樣，當(dāng)用戶同AI對(duì)話機(jī)器人交流時(shí)，機(jī)器人可以結(jié)合相關(guān)信息理解用戶所指的是什么樣的問題，然后基于表格實(shí)現(xiàn)相關(guān)信息的查詢、排序與篩選，解決二維信息的整理與輸出，解決藥價(jià)比較、有效期比較等問題。

       第三個(gè)模塊“任務(wù)集群模塊”則是用于解決具體的問題。有的用戶可能會(huì)問一些具體問題，例如嘗試通過AI對(duì)話機(jī)器人系統(tǒng)進(jìn)行項(xiàng)目申請(qǐng)咨詢。對(duì)于這類問題，AI對(duì)話機(jī)器人將引導(dǎo)用戶錄入一些申請(qǐng)需要的信息，并為用戶解答申請(qǐng)過程中的疑問，指引用戶完成相關(guān)程序。

       目前，這套AI對(duì)話機(jī)器人系統(tǒng)處理問題的準(zhǔn)確率已超過90%，智能推薦觸發(fā)率達(dá)98%。阿斯利康過去的十多位合規(guī)部成員，現(xiàn)在有時(shí)間和精力去做更有價(jià)值的工作。

       更多的場(chǎng)景或?qū)碛凶约旱闹R(shí)庫(kù)

       這家神秘的AI團(tuán)隊(duì)，名為來也。從官方網(wǎng)站上你能查到，公司創(chuàng)辦于2015年，由常春藤盟校（Ivy League）歸國(guó)博士和MBA團(tuán)隊(duì)發(fā)起，致力于做人機(jī)共生時(shí)代具備全球影響力的智能機(jī)器人公司。

       在接洽阿斯利康的合規(guī)機(jī)器人項(xiàng)目之前，來也的客戶已有攜程、惠氏這樣的大體量To C企業(yè)。但在與阿斯利康溝通之后，來也發(fā)現(xiàn)其不同于那些面向C端客戶的企業(yè)。

       針對(duì)To C項(xiàng)目，來也在設(shè)計(jì)AI對(duì)話機(jī)器人時(shí)，往往會(huì)把更多的精力放在消費(fèi)者體驗(yàn)上，使得整個(gè)聊天更有趣，以提升客戶轉(zhuǎn)化率。但阿斯利康是一家To B 的企業(yè)，因此來也更注重AI的專業(yè)性和準(zhǔn)確性。

       從成果來看，整個(gè)AI產(chǎn)品的搭建和打磨過程僅耗時(shí)三個(gè)月，換回的卻是超過50%的成本縮減。對(duì)于醫(yī)藥、醫(yī)療相關(guān)企業(yè)而言，通過對(duì)話機(jī)器人優(yōu)化人力、降低成本、實(shí)現(xiàn)數(shù)字化管理，顯然是性價(jià)比極高的一件事。

       不止于此，據(jù)阿斯利康項(xiàng)目負(fù)責(zé)人，來也商務(wù)總監(jiān)韓銳透露：“在與阿斯利康合作的過程中，我們還發(fā)現(xiàn)了一些其他的合作可能。在一些偏遠(yuǎn)的地區(qū)，醫(yī)藥代表總是因?yàn)槁烦烫h(yuǎn)，推諉到該地區(qū)的次數(shù)。因此，當(dāng)?shù)蒯t(yī)生遇到疑問或產(chǎn)生需求時(shí)，總是無法及時(shí)聯(lián)系到醫(yī)藥代表解決疑問。對(duì)藥企而言，這無疑會(huì)造成銷量上的損失。對(duì)此，來也正計(jì)劃打造一個(gè)面向醫(yī)生的AI對(duì)話機(jī)器人，即通過手機(jī)端口為給藥企所覆蓋醫(yī)院的醫(yī)生提供專業(yè)的技術(shù)支持。”

       比如當(dāng)醫(yī)生有藥物需求時(shí)，可以先向機(jī)器人進(jìn)行初步咨詢。AI機(jī)器人一方面可以對(duì)醫(yī)生的基本問題進(jìn)行回答，另一方面會(huì)通知到負(fù)責(zé)這一區(qū)域的醫(yī)藥代表，并提醒他及時(shí)對(duì)相關(guān)區(qū)域進(jìn)行回訪。這種模式下，能顯著增加醫(yī)生們?cè)谒幤笃脚_(tái)上的活躍度和粘性，為藥企帶來更多的商機(jī)轉(zhuǎn)化。

       更值得一提的是，來也還開拓了運(yùn)用小型知識(shí)庫(kù)解決實(shí)際問題，并將其商業(yè)化的模式，使得AI技術(shù)逐漸由工業(yè)化走向消費(fèi)者，并逐步解決消費(fèi)者、工作人員的日常問題。

       對(duì)此，韓銳表示：“目前，在醫(yī)藥、母嬰等行業(yè)，機(jī)器人已經(jīng)扎根較深。在未來，當(dāng)基于AI知識(shí)庫(kù)產(chǎn)業(yè)越來越豐富，獲益的企業(yè)越來越多時(shí)，商業(yè)管理數(shù)字化時(shí)代才算真正來臨。”

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