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竹间智能以NLP+RPA助医疗医药行业语音质检效率提升20倍

竹间智能以NLP+RPA助医疗医药行业语音质检效率提升20倍

  • 分类:

  • 作者:竹间智能

  • 来源:

  • 发布时间:2022-01-12 00:00:00

摘要:

某医疗医药行业巨头在发掘智能转型契机的过程中,意识到公司每天要审核大量音频数据来检验医药销售的服务质量,而传统人工审核只能做到部分抽样检查,且费时费力,工作量大、重复性高、价值低。为了解决这些问题,竹间智能帮其打造了一套人工智能质检系统,机器人兼顾AI+RPA能力,以语音+语义+情感理解,结合质检业务流程,形成人工智能自动化质检业务闭环。

采用竹间AI+RPA系统后,竹间智能帮助该公司将业务处理效率提高至少20倍,每天跨系统调取录音数量从100通上升至2000-3000通不等,并且机器人仅需30分钟就能完成全部质检工作,打破了原先每人每天仅能处理30通的限制。

关于项目具体实施细节,竹间智能邀请了该项目负责人进行分享。

01 遇到什么难题?为什么选择竹间?

项目负责人:我们的合作是在质检领域,医药代表平时需要和医生保持定期沟通,出于对于业务规范的要求,录音内容需要进行检测。

此前采用的是传统的人工评分,主要依靠主管下载录音,再逐一仔细听,手动记录打分,整个流程耗费大量人力和时间成本。质检主管每天浪费大量时间在重复、繁琐、无意义的操作上,无法投入到更有价值的工作上,而且个人的主观判断也无法保证百分之百的精确度

在POC过程中,竹间智能AI+RPA解决方案让机器人代替人工完成质检工作,凭借着5年来积累的强大的自然语言技术,理解复杂医疗用药场景及专业术语,带来直接的效率提升切中我们解放人力、提效增质的需求,所以决定携手竹间进行医疗与人工智能的跨界合作。

02 NLP+RPA 打造自动化智能质检闭环

项目负责人:具体实施过程中存在两大难点:第一,在保证安全性的前提下解决录音在不同系统间的自动传输问题;第二,对录音中的医疗专业术语、达标情况、通话情绪等达到精确识别检测。

1以NLP能力打通数据孤岛+RPA实现流程自动执行

医药代表与医生的录音存储在该公司内网位置,外部系统无法访问,在没有应用NLP+RPA机器人以前,靠人工逐个下载通话录音,再进行质检,效率低下,每天仅能下载约100通录音

竹间智能将独有的NLP技术与RPA融合,预先梳理编辑好业务流程,机器人打通各个独立系统,先访问存储录音位置自动下载,再将录音及录音涉及的ID、姓名、分机号等随录信息一起上传至质检系统,方便后续的AI质检分析。机器人既能跨系统操作,又保证了自动化流程中内网访问的安全性。

目前,每一个NLP+RPA机器人每天可跨系统批量调取2000-3000通录音,效率提高至少20倍。

2

RPA就如“双手”,只能解决流程执行的问题,缺失思考分析的能力,在RPA机器人自动上传3000通录音之后,更重要的质检工作还需要通过竹间智能ASR、NLP、深度学习等AI能力来实现。达到对复杂语境中沟通话语的语音文字转换,对语音、语义、情绪的精准识别及智能解析。

AI语音+语义+情感智能 质检

项目负责人:我们对医药代表在通话中的质检考核要素很多,比如要按照行业规范进行问候、不能提及敏感信息、需保持友好稳定的沟通态度等。这些之前完全依赖人工进行打分,不仅费时费力,而且人的主观判断无法保证结果的公平公正。

依靠人工每天仅能完成约30通电话的质检工作。基于竹间NLP平台27个AI能力模块,平台自动识别音频数据进行ASR语音转译,并按预设规则自动执行质检审核工作,每天仅需30分钟,即可完成3000通录音的全部质检工作。

语音语义质检:医药是高精尖行业,专业名词多,机器识别起来难度大,不同于通用ASR的技术,竹间智能的ASR可以基于竹间自有的ASR模型平台上让客户进行二次训练,为该公司定制专属医药行业ASR,并提供私有化部署,保护客户训练数据安全。专属医药行业ASR保证即使通话环境复杂,也能精准地将医疗专门术语,精准实现语音转文字。

基于高准确率的ASR引擎和长文本分析能力,机器人根据该公司规则中设定的必要话术、敏感词等信息进行识别定位,方便人工抽检时快速查看。

情绪质检:了解病人的情绪对于整个医疗辅助至关重要。通过情绪识别,针对患者的主诉内容和情绪波动,机器人抓取到患者长期治疗过程中的痛点和难点,推荐适当的话语对患者进行安抚,并提出合理的治疗建议。竹间的多模态识别技术不仅可以对语音中的声音情绪进行识别,更能结合文字语义对医药代表和医生、患者微波动情绪进行综合判断,保证情绪识别的准确性。

话术提取:基于语义理解和挖掘技术的文本智能引擎,可以实现高精度的业务识别,理解意图和上下文的理解,对话流程状态的追踪,实现优秀话术的自主识别与抽取,用户画像的标签自动抽取与绘制,以及完成用户反馈的根源分析,做到深入业务维度的分析和知识沉淀。