有人曾提出一個有趣的問題：企業真的可以用人工智慧來替代傳統資訊諮詢人員嗎？現如今，有不少現代化企業迫切地想知道問題的答案。醫療行業，同樣如此。
你很難想象，作為國際製藥巨頭的阿斯利康，過去是依靠十多人的團隊來完成合規諮詢工作。在日常中，他們需要完成8000+醫藥代表的線上諮詢，處理大量重複的報銷、會議以及客戶接待問題。其中80%的醫療代表，會問20%的重複性問題。在諮詢後，醫藥代表時常會通過線上方式要求合規同事進行二次回覆，以收集相關文字。
每當月末或活動推廣日，該部門收到的線上問題更是達到峰值。那時，十多位合規部人員往往忙得連飯都來不及吃。
對企業而言，設立專人專崗夜以繼日地回覆問題，無疑是一種人才的浪費。忙碌與機械式的基礎工作，消磨著從業者的意志。企業員工流失率不斷攀升的同時，招到合適的人也成為了人力資源部門手中的難題。
因此，如何通過新的技術提升企業效率，替代原有的服務模式，是阿斯利康亟待解決的問題。人工智慧技術的成熟，為資訊諮詢的智慧化提供了可能性。對阿斯利康的合規人員而言，或將迎來一次極具戰略意義的新生……
打造知識庫，量身定製AI對話機器人
醫療領域的專業性較強，尤其是對於阿斯利康合規部這樣嚴守秩序的部門，專業名詞的合理使用顯得至關重要，這將直接影響回覆結果的準確性。因此，如何保證人工智慧產品錄入語言準確，保證足夠專業的話術，是阿斯利康合規機器人最需要攻克和最重要的問題。
面對阿斯利康丟擲的橄欖枝，一家神祕的AI創業公司接下了這份合同。
不到一個月時間，該團隊從阿斯利康索取了70個記錄常見問答的語料資料庫，以及3個標準業務流程。在瞭解和學習了醫藥相關法律法規後，該團隊迅速對資料進行了整理，運用AI技術，初步建立了包含100餘個知識點的知識庫。
在完成第一階段的工作後，初級AI對話機器人便已打造完畢。
隨後，該機器人在阿斯利康內部上線，通過相關銷售人員進行“臨床試驗環節”。這一過程，就像一塊乾癟的海綿被放在了水流處。在長達兩個月的測試過程中，新的資料與問題成為了對話機器人的“營養快線”。
其核心知識庫不斷擴充，當整個產品“發育成熟”時，知識庫已包含約374個知識點，收錄了5232個問題，可覆蓋員工與醫藥代表提出的82.3%的問題，且資料仍在不斷上升之中。
三大模組協同，智慧回覆準確率超90%
這款成型的AI對話機器人包含三大模組：機器人問答模組、表格模組與任務叢集模組。它們分別對應三種人與人之間的對話模式，並由智慧中控臺統一調控。
具體而言，智慧中控臺會將收集的問題進行歸類識別處理，分析其對話模式，並把任務分發給適合處理該任務的模組。
“機器人問答模組”主要處理簡單的問答式對話，即回答使用者提出的一個單一語境的一維問題。對於這類問題，機器人將根據知識庫對問題進行精準匹配回覆，解決類似會議時間查詢等常見問題是行之有效的。
不過，在醫藥領域更多的對話都不是簡單的一維對話，常常會涉及產品的描述與對比，這意味著AI和使用者必須將聊天內容限定在某一個範圍（如一張表格）才能進行正常溝通，這便需要用到“表格模組”進行處理。
舉例來說，醫藥代表在諮詢阿斯利康的產品時，常常需要獲取限定價格下的藥品資訊、對不同藥品進行對比。對於這類問題情況，阿斯利康可將相關價格報表（如Excel形式）提前錄入系統，幫助醫療代表確認交流範圍，完成針對特定資訊的多輪提問。
這樣，當使用者同AI對話機器人交流時，機器人可以結合相關資訊理解使用者所指的是什麼樣的問題，然後基於表格實現相關資訊的查詢、排序與篩選，解決二維資訊的整理與輸出，解決藥價比較、有效期比較等問題。
第三個模組“任務叢集模組”則是用於解決具體的問題。有的使用者可能會問一些具體問題，例如嘗試通過AI對話機器人系統進行專案申請諮詢。對於這類問題，AI對話機器人將引導使用者錄入一些申請需要的資訊，併為使用者解答申請過程中的疑問，指引使用者完成相關程式。
目前，這套AI對話機器人系統處理問題的準確率已超過90%，智慧推薦觸發率達98%。阿斯利康過去的十多位合規部成員，現在有時間和精力去做更有價值的工作。
更多的場景或將擁有自己的知識庫
這家神祕的AI團隊，名為來也。從官方網站上你能查到，公司創辦於2015年，由常春藤盟校（Ivy League）歸國博士和MBA團隊發起，致力於做人機共生時代具備全球影響力的智慧機器人公司。
在接洽阿斯利康的合規機器人專案之前，來也的客戶已有攜程、惠氏這樣的大體量To C企業。但在與阿斯利康溝通之後，來也發現其不同於那些面向C端客戶的企業。
針對To C專案，來也在設計AI對話機器人時，往往會把更多的精力放在消費者體驗上，使得整個聊天更有趣，以提升客戶轉化率。但阿斯利康是一家To B 的企業，因此來也更注重AI的專業性和準確性。
從成果來看，整個AI產品的搭建和打磨過程僅耗時三個月，換回的卻是超過50%的成本縮減。對於醫藥、醫療相關企業而言，通過對話機器人優化人力、降低成本、實現數字化管理，顯然是價效比極高的一件事。
不止於此，據阿斯利康專案負責人，來也商務總監韓銳透露：“在與阿斯利康合作的過程中，我們還發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，當地醫生遇到疑問或產生需求時，總是無法及時聯絡到醫藥代表解決疑問。對藥企而言，這無疑會造成銷量上的損失。對此，來也正計劃打造一個面向醫生的AI對話機器人，即通過手機埠為給藥企所覆蓋醫院的醫生提供專業的技術支援。”
比如當醫生有藥物需求時，可以先向機器人進行初步諮詢。AI機器人一方面可以對醫生的基本問題進行回答，另一方面會通知到負責這一區域的醫藥代表，並提醒他及時對相關區域進行回訪。這種模式下，能顯著增加醫生們在藥企平臺上的活躍度和粘性，為藥企帶來更多的商機轉化。
更值得一提的是，來也還開拓了運用小型知識庫解決實際問題，並將其商業化的模式，使得AI技術逐漸由工業化走向消費者，並逐步解決消費者、工作人員的日常問題。
對此，韓銳表示：“目前，在醫藥、母嬰等行業，機器人已經紮根較深。在未來，當基於AI知識庫產業越來越豐富，獲益的企業越來越多時，商業管理數字化時代才算真正來臨。”