三個(gè)月縮減人力成本超50% 制藥巨頭阿斯利康的智能化轉型秘訣

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來(lái)源：動(dòng)脈網(wǎng)

2019-03-27

有人曾提出一個(gè)有趣的問(wèn)題：企業(yè)真的可以用人工智能來(lái)替代傳統信息咨詢(xún)人員嗎？現如今，有不少現代化企業(yè)迫切地想知道問(wèn)題的答案。醫療行業(yè)，同樣如此。

你很難想象，作為國際制藥巨頭的阿斯利康，過(guò)去是依靠十多人的團隊來(lái)完成合規咨詢(xún)工作。在日常中，他們需要完成8000+醫藥代表的在線(xiàn)咨詢(xún)，處理大量重復的報銷(xiāo)、會(huì )議以及客戶(hù)接待問(wèn)題。其中80%的醫療代表，會(huì )問(wèn)20%的重復性問(wèn)題。在咨詢(xún)后，醫藥代表時(shí)常會(huì )通過(guò)線(xiàn)上方式要求合規同事進(jìn)行二次回復，以收集相關(guān)文本。

每當月末或活動(dòng)推廣日，該部門(mén)收到的在線(xiàn)問(wèn)題更是達到峰值。那時(shí)，十多位合規部人員往往忙得連飯都來(lái)不及吃。

對企業(yè)而言，設立專(zhuān)人專(zhuān)崗夜以繼日地回復問(wèn)題，無(wú)疑是一種人才的浪費。忙碌與機械式的基礎工作，消磨著(zhù)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(mén)手中的難題。

因此，如何通過(guò)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(wèn)題。人工智能技術(shù)的成熟，為信息咨詢(xún)的智能化提供了可能性。對阿斯利康的合規人員而言，或將迎來(lái)一次極具戰略意義的新生……

打造知識庫，量身定制AI對話(huà)機器人

醫療領(lǐng)域的專(zhuān)業(yè)性較強，尤其是對于阿斯利康合規部這樣嚴守秩序的部門(mén)，專(zhuān)業(yè)名詞的合理使用顯得至關(guān)重要，這將直接影響回復結果的準確性。因此，如何保證人工智能產(chǎn)品錄入語(yǔ)言準確，保證足夠專(zhuān)業(yè)的話(huà)術(shù)，是阿斯利康合規機器人最需要攻克和最重要的問(wèn)題。

面對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，該團隊從阿斯利康索取了70個(gè)記錄常見(jiàn)問(wèn)答的語(yǔ)料數據庫，以及3個(gè)標準業(yè)務(wù)流程。在了解和學(xué)習了醫藥相關(guān)法律法規后，該團隊迅速對資料進(jìn)行了整理，運用AI技術(shù)，初步建立了包含100余個(gè)知識點(diǎn)的知識庫。

在完成第一階段的工作后，初級AI對話(huà)機器人便已打造完畢。

隨后，該機器人在阿斯利康內部上線(xiàn)，通過(guò)相關(guān)銷(xiāo)售人員進(jìn)行“臨床試驗環(huán)節”。這一過(guò)程，就像一塊干癟的海綿被放在了水流處。在長(cháng)達兩個(gè)月的測試過(guò)程中，新的數據與問(wèn)題成為了對話(huà)機器人的“營(yíng)養快線(xiàn)”。

其核心知識庫不斷擴充，當整個(gè)產(chǎn)品“發(fā)育成熟”時(shí)，知識庫已包含約374個(gè)知識點(diǎn)，收錄了5232個(gè)問(wèn)題，可覆蓋員工與醫藥代表提出的82.3%的問(wèn)題，且數據仍在不斷上升之中。

三大模塊協(xié)同，智能回復準確率超90%

這款成型的AI對話(huà)機器人包含三大模塊：機器人問(wèn)答模塊、表格模塊與任務(wù)集群模塊。它們分別對應三種人與人之間的對話(huà)模式，并由智能中控臺統一調控。

具體而言，智能中控臺會(huì )將收集的問(wèn)題進(jìn)行歸類(lèi)識別處理，分析其對話(huà)模式，并把任務(wù)分發(fā)給適合處理該任務(wù)的模塊。

“機器人問(wèn)答模塊”主要處理簡(jiǎn)單的問(wèn)答式對話(huà)，即回答用戶(hù)提出的一個(gè)單一語(yǔ)境的一維問(wèn)題。對于這類(lèi)問(wèn)題，機器人將根據知識庫對問(wèn)題進(jìn)行精準匹配回復，解決類(lèi)似會(huì )議時(shí)間查詢(xún)等常見(jiàn)問(wèn)題是行之有效的。

不過(guò)，在醫藥領(lǐng)域更多的對話(huà)都不是簡(jiǎn)單的一維對話(huà)，常常會(huì )涉及產(chǎn)品的描述與對比，這意味著(zhù)AI和用戶(hù)必須將聊天內容限定在某一個(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(lái)說(shuō)，醫藥代表在咨詢(xún)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、對不同藥品進(jìn)行對比。對于這類(lèi)問(wèn)題情況，阿斯利康可將相關(guān)價(jià)格報表（如Excel形式）提前錄入系統，幫助醫療代表確認交流范圍，完成針對特定信息的多輪提問(wèn)。

這樣，當用戶(hù)同AI對話(huà)機器人交流時(shí)，機器人可以結合相關(guān)信息理解用戶(hù)所指的是什么樣的問(wèn)題，然后基于表格實(shí)現相關(guān)信息的查詢(xún)、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(wèn)題。

第三個(gè)模塊“任務(wù)集群模塊”則是用于解決具體的問(wèn)題。有的用戶(hù)可能會(huì )問(wèn)一些具體問(wèn)題，例如嘗試通過(guò)AI對話(huà)機器人系統進(jìn)行項目申請咨詢(xún)。對于這類(lèi)問(wèn)題，AI對話(huà)機器人將引導用戶(hù)錄入一些申請需要的信息，并為用戶(hù)解答申請過(guò)程中的疑問(wèn)，指引用戶(hù)完成相關(guān)程序。

目前，這套AI對話(huà)機器人系統處理問(wèn)題的準確率已超過(guò)90%，智能推薦觸發(fā)率達98%。阿斯利康過(guò)去的十多位合規部成員，現在有時(shí)間和精力去做更有價(jià)值的工作。

更多的場(chǎng)景或將擁有自己的知識庫

這家神秘的AI團隊，名為來(lái)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）歸國博士和MBA團隊發(fā)起，致力于做人機共生時(shí)代具備全球影響力的智能機器人公司。

在接洽阿斯利康的合規機器人項目之前，來(lái)也的客戶(hù)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(lái)也發(fā)現其不同于那些面向C端客戶(hù)的企業(yè)。

針對To C項目，來(lái)也在設計AI對話(huà)機器人時(shí)，往往會(huì )把更多的精力放在消費者體驗上，使得整個(gè)聊天更有趣，以提升客戶(hù)轉化率。但阿斯利康是一家To B 的企業(yè)，因此來(lái)也更注重AI的專(zhuān)業(yè)性和準確性。

從成果來(lái)看，整個(gè)AI產(chǎn)品的搭建和打磨過(guò)程僅耗時(shí)三個(gè)月，換回的卻是超過(guò)50%的成本縮減。對于醫藥、醫療相關(guān)企業(yè)而言，通過(guò)對話(huà)機器人優(yōu)化人力、降低成本、實(shí)現數字化管理，顯然是性?xún)r(jià)比極高的一件事。

不止于此，據阿斯利康項目負責人，來(lái)也商務(wù)總監韓銳透露：“在與阿斯利康合作的過(guò)程中，我們還發(fā)現了一些其他的合作可能。在一些偏遠的地區，醫藥代表總是因為路程太遠，推諉到該地區的次數。因此，當地醫生遇到疑問(wèn)或產(chǎn)生需求時(shí)，總是無(wú)法及時(shí)聯(lián)系到醫藥代表解決疑問(wèn)。對藥企而言，這無(wú)疑會(huì )造成銷(xiāo)量上的損失。對此，來(lái)也正計劃打造一個(gè)面向醫生的AI對話(huà)機器人，即通過(guò)手機端口為給藥企所覆蓋醫院的醫生提供專(zhuān)業(yè)的技術(shù)支持。”

比如當醫生有藥物需求時(shí)，可以先向機器人進(jìn)行初步咨詢(xún)。AI機器人一方面可以對醫生的基本問(wèn)題進(jìn)行回答，另一方面會(huì )通知到負責這一區域的醫藥代表，并提醒他及時(shí)對相關(guān)區域進(jìn)行回訪(fǎng)。這種模式下，能顯著(zhù)增加醫生們在藥企平臺上的活躍度和粘性，為藥企帶來(lái)更多的商機轉化。

更值得一提的是，來(lái)也還開(kāi)拓了運用小型知識庫解決實(shí)際問(wèn)題，并將其商業(yè)化的模式，使得AI技術(shù)逐漸由工業(yè)化走向消費者，并逐步解決消費者、工作人員的日常問(wèn)題。

對此，韓銳表示：“目前，在醫藥、母嬰等行業(yè)，機器人已經(jīng)扎根較深。在未來(lái)，當基于A(yíng)I知識庫產(chǎn)業(yè)越來(lái)越豐富，獲益的企業(yè)越來(lái)越多時(shí)，商業(yè)管理數字化時(shí)代才算真正來(lái)臨。”

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