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三个月缩减人力成本超50%,看制药巨头阿斯利康的智能化转型秘诀

作者: 赵泓维 2019-03-27 08:00
AstraZeneca
https://www.astrazeneca.com/
企业数据由 动脉橙 提供支持
生物制药商 | IPO后其它轮次 | 运营中
英国-英格兰
2023-03-01
融资金额:$22.5亿
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有人曾提出一个有趣的问题:企业真的可以用人工智能来替代传统信息咨询人员吗?现如今,有不少现代化企业迫切地想知道问题的答案。医疗行业,同样如此。

 

你很难想象,作为国际制药巨头的阿斯利康,过去是依靠十多人的团队来完成合规咨询工作。在日常中,他们需要完成8000+医药代表的在线咨询,处理大量重复的报销、会议以及客户接待问题。其中80%的医疗代表,会问20%的重复性问题。在咨询后,医药代表时常会通过线上方式要求合规同事进行二次回复,以收集相关文本。

 

每当月末或活动推广日,该部门收到的在线问题更是达到峰值。那时,十多位合规部人员往往忙得连饭都来不及吃。

 

对企业而言,设立专人专岗夜以继日地回复问题,无疑是一种人才的浪费。忙碌与机械式的基础工作,消磨着从业者的意志。企业员工流失率不断攀升的同时,招到合适的人也成为了人力资源部门手中的难题。

 

因此,如何通过新的技术提升企业效率,替代原有的服务模式,是阿斯利康亟待解决的问题。人工智能技术的成熟,为信息咨询的智能化提供了可能性。对阿斯利康的合规人员而言,或将迎来一次极具战略意义的新生……

 

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打造知识库,量身定制AI对话机器人


医疗领域的专业性较强,尤其是对于阿斯利康合规部这样严守秩序的部门,专业名词的合理使用显得至关重要,这将直接影响回复结果的准确性。因此,如何保证人工智能产品录入语言准确,保证足够专业的话术,是阿斯利康合规机器人最需要攻克和最重要的问题。

 

面对阿斯利康抛出的橄榄枝,一家神秘的AI创业公司接下了这份合同。

 

不到一个月时间,该团队从阿斯利康索取了70个记录常见问答的语料数据库,以及3个标准业务流程。在了解和学习了医药相关法律法规后,该团队迅速对资料进行了整理,运用AI技术,初步建立了包含100余个知识点的知识库。

 

在完成第一阶段的工作后,初级AI对话机器人便已打造完毕。

 

随后,该机器人在阿斯利康内部上线,通过相关销售人员进行“临床试验环节”。这一过程,就像一块干瘪的海绵被放在了水流处。在长达两个月的测试过程中,新的数据与问题成为了对话机器人的“营养快线”。


其核心知识库不断扩充,当整个产品“发育成熟”时,知识库已包含约374个知识点,收录了5232个问题,可覆盖员工与医药代表提出的82.3%的问题,且数据仍在不断上升之中。

 

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三大模块协同,智能回复准确率超90%


这款成型的AI对话机器人包含三大模块:机器人问答模块、表格模块与任务集群模块。它们分别对应三种人与人之间的对话模式,并由智能中控台统一调控。

 

具体而言,智能中控台会将收集的问题进行归类识别处理,分析其对话模式,并把任务分发给适合处理该任务的模块。

 

“机器人问答模块”主要处理简单的问答式对话,即回答用户提出的一个单一语境的一维问题。对于这类问题,机器人将根据知识库对问题进行精准匹配回复,解决类似会议时间查询等常见问题是行之有效的。

 

不过,在医药领域更多的对话都不是简单的一维对话,常常会涉及产品的描述与对比,这意味着AI和用户必须将聊天内容限定在某一个范围(如一张表格)才能进行正常沟通,这便需要用到“表格模块”进行处理。

 

举例来说,医药代表在咨询阿斯利康的产品时,常常需要获取限定价格下的药品信息、对不同药品进行对比。对于这类问题情况,阿斯利康可将相关价格报表(如Excel形式)提前录入系统,帮助医疗代表确认交流范围,完成针对特定信息的多轮提问。

 

这样,当用户同AI对话机器人交流时,机器人可以结合相关信息理解用户所指的是什么样的问题,然后基于表格实现相关信息的查询、排序与筛选,解决二维信息的整理与输出,解决药价比较、有效期比较等问题。

 

第三个模块“任务集群模块”则是用于解决具体的问题。有的用户可能会问一些具体问题,例如尝试通过AI对话机器人系统进行项目申请咨询。对于这类问题,AI对话机器人将引导用户录入一些申请需要的信息,并为用户解答申请过程中的疑问,指引用户完成相关程序。

 

目前,这套AI对话机器人系统处理问题的准确率已超过90%,智能推荐触发率达98%。阿斯利康过去的十多位合规部成员,现在有时间和精力去做更有价值的工作。

 

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更多的场景或将拥有自己的知识库


这家神秘的AI团队,名为来也。从官方网站上你能查到,公司创办于2015年,由常春藤盟校(Ivy League)归国博士和MBA团队发起,致力于做人机共生时代具备全球影响力的智能机器人公司。

 

在接洽阿斯利康的合规机器人项目之前,来也的客户已有携程、惠氏这样的大体量To C企业。但在与阿斯利康沟通之后,来也发现其不同于那些面向C端客户的企业。

 

针对To C项目,来也在设计AI对话机器人时,往往会把更多的精力放在消费者体验上,使得整个聊天更有趣,以提升客户转化率。但阿斯利康是一家To B 的企业,因此来也更注重AI的专业性和准确性。

 

从成果来看,整个AI产品的搭建和打磨过程仅耗时三个月,换回的却是超过50%的成本缩减。对于医药、医疗相关企业而言,通过对话机器人优化人力、降低成本、实现数字化管理,显然是性价比极高的一件事。

 

不止于此,据阿斯利康项目负责人,来也商务总监韩锐透露:“在与阿斯利康合作的过程中,我们还发现了一些其他的合作可能。在一些偏远的地区,医药代表总是因为路程太远,推诿到该地区的次数。因此,当地医生遇到疑问或产生需求时,总是无法及时联系到医药代表解决疑问。对药企而言,这无疑会造成销量上的损失。对此,来也正计划打造一个面向医生的AI对话机器人,即通过手机端口为给药企所覆盖医院的医生提供专业的技术支持。”

 

比如当医生有药物需求时,可以先向机器人进行初步咨询。AI机器人一方面可以对医生的基本问题进行回答,另一方面会通知到负责这一区域的医药代表,并提醒他及时对相关区域进行回访。这种模式下,能显著增加医生们在药企平台上的活跃度和粘性,为药企带来更多的商机转化。

 

更值得一提的是,来也还开拓了运用小型知识库解决实际问题,并将其商业化的模式,使得AI技术逐渐由工业化走向消费者,并逐步解决消费者、工作人员的日常问题。

 

对此,韩锐表示:“目前,在医药、母婴等行业,机器人已经扎根较深。在未来,当基于AI知识库产业越来越丰富,获益的企业越来越多时,商业管理数字化时代才算真正来临。”

 

韩锐,「来也」高级商务总监。本科毕业于清华大学,曾任麦肯锡咨询顾问,埃森哲高级咨询顾问。


人工智能企业「来也」创办于2015年,由常春藤盟校(Ivy League)归国博士和MBA团队发起。核心技术涵盖深度学习、强化学习、自然语言处理(NLP)、个性化推荐和多轮多模交互等。公司已获得数十项专利和国家高新技术企业认证。「来也」推出的第一款C端陪伴式机器人“小来”,已通过微信服务了近千万个人用户。


2017年,公司面向企业客户推出B端产品—智能对话机器人平台 “吾来”, 帮助企业客户搭建、训练和管理对话机器人超级雇员。目前已成功应用到零售、母婴、旅游、教育、通信、汽车和金融等行业,与中国移动、美团、麦当劳、沃尔玛、英语流利说、惠氏等龙头企业开展了深度合作。


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注:文中如果涉及企业数据,均由受访者向分析师提供并确认。
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赵泓维

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