有人曾经问过一个有趣的问题：企业真的能用人工智能取代传统的信息顾问吗？如今，许多现代企业都渴望知道问题的答案。医疗行业也是如此。
很难想象阿斯利康作为一家国际制药巨头，过去依靠十几个人的团队来完成合规咨询。在日常生活中，他们需要完成8000+医疗代表的在线咨询，处理大量重复报销、会议和客户接待问题。80%的医疗代表会问20%的重复性问题。咨询结束后，医疗代表经常要求合规同事在网上进行二次回复，以收集相关文本。
每个月底或活动推广日，该部门收到的在线问题都达到了顶峰。当时，十几名合规部门人员经常忙得连饭都吃不下。
对于企业来说，设立专人夜间回答问题无疑是对人才的浪费。忙碌而机械的基础工作扼杀了从业者的意志。随着员工流失率的上升，招聘合适的人员已经成为人力资源部门的一个难题。
因此，如何通过新技术提高企业效率，取代原有的服务模式，是阿斯利康亟待解决的问题。人工智能技术的成熟为智能信息咨询提供了可能性。对于阿斯利康的合规人员来说，它可能会迎来一个具有重大战略意义的新生活
创建知识库，定制人工智能对话机器人
医疗领域的专业性很强，特别是对于像阿斯利康合规部这样严格遵守秩序的部门，合理使用专业术语非常重要，这将直接影响回复结果的准确性。因此，如何确保人工智能产品输入语言的准确性和足够的专业脚本是阿斯利康合规机器人最需要克服和最重要的问题。
面对阿斯利康抛出的橄榄枝，一家神秘的人工智能初创公司接受了合同。
在不到一个月的时间里，该团队从阿斯利康获得了70个记录常见问答的语料数据库和3个标准业务流程。在了解和学习了医学相关法律法规后，团队迅速整理了数据，并利用人工智能技术初步建立了包含100多个知识点的知识库。
初级AI对话机器人在完成第一阶段的工作后就完成了。
随后，机器人在阿斯利康内部推出，并通过相关销售人员进行“临床试验环节”。这个过程就像一块干海绵被放在水流中。在两个月的测试中，新的数据和问题成为对话机器人的“营养快线”。
其核心知识库不断扩大。当整个产品“成熟”时，知识库已经包含了大约374个知识点，包括5232个问题，可以覆盖员工和医疗代表提出的82.3%问题，数据仍在上升。
智能回复的准确率超过90%
该成型的人工智能对话机器人包括三个模块：机器人问答模块、表格模块和任务集群模块。它们对应三种人与人之间的对话模式，并由智能中控台控制。
具体来说，智能中控台将对收集到的问题进行分类和识别，分析其对话模式，并将任务分发给适合处理任务的模块。
“机器人问答模块”主要处理简单的问答对话，即回答用户提出的单一语境的一维问题。对于这类问题，机器人将根据知识库准确匹配和回答问题，并有效解决类似会议时间查询等常见问题。
然而，在制药领域，更多的对话并不是一个简单的一维对话，通常涉及到产品的描述和比较，这意味着人工智能和用户必须将聊天内容限制在一定范围内（如表格）进行正常沟通，这需要使用“表格模块”进行处理。
例如，当医疗代表咨询阿斯利康的产品时，他们通常需要在有限的价格下获得药品信息，并比较不同的药品。对于此类问题，阿斯利康可以提前将相关价格报表（如Excel形式）输入系统，帮助医疗代表确认沟通范围，完成针对特定信息的多轮问题。
这样，当用户与人工智能对话机器人沟通时，机器人可以结合相关信息了解用户所指的问题，然后根据表格实现相关信息的查询、排序和筛选，解决二维信息的排序和输出，解决药品价格比较、有效期比较等问题。
第三个模块“任务集群模块”用于解决具体问题。有些用户可能会问一些具体的问题，比如试图通过人工智能对话机器人系统进行项目应用咨询。对于这些问题，人工智能对话机器人将引导用户输入一些应用程序所需的信息，并在应用程序中回答问题，并引导用户完成相关程序。
目前，人工智能对话机器人系统处理问题的准确性已超过90%，智能推荐触发率已达到98%。阿斯利康过去的十多名合规成员现在有时间和精力做更有价值的工作。
更多的场景可能有自己的知识库
这个神秘的AI团队叫来也。从官网可以看出，公司成立于2015年，常春藤盟校（IvyLeague）由归国博士和MBA团队发起，致力于成为人机共生时代具有全球影响力的智能机器人公司。
在联系阿斯利康的合规机器人项目之前，携程、惠氏等大型ToC企业也有客户。但在与阿斯利康沟通后，我也发现它不同于那些面向C端客户的企业。
对于ToC项目，在设计人工智能对话机器人时，往往会更加关注消费者体验，使整个聊天更加有趣，从而提高客户转化率。然而，阿斯利康是一家ToB企业，因此它也更注重人工智能的专业性和准确性。
从结果来看，人工智能产品的整个建设和抛光过程只需三个月，但成本降低了50%以上。对于医药和医疗相关企业来说，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一件非常划算的事情。
不仅如此，据阿斯利康项目负责人、商务总监韩瑞介绍，“在与阿斯利康合作的过程中，我们还发现了其他一些合作可能性。在一些偏远地区，医学代表总是推诿到这个地区，因为距离太远。因此，当地医生遇到问题或需求时，总是无法及时联系医疗代表解决问题。对于制药公司来说，这无疑会造成销售损失。在这方面，我们计划建立一个面向医生的人工智能对话机器人，即通过手机端口为制药企业覆盖的医院的医生提供专业的技术支持。”
例如，当医生需要药物时，他可以首先咨询机器人。一方面，人工智能机器人可以回答医生的基本问题，另一方面，它将通知负责该地区的医疗代表，并提醒他及时回访相关地区。在这种模式下，医生在制药企业平台上的活动和粘性可以显著增加，为制药企业带来更多的商机转型。
更值得一提的是，我们还开发了利用小型知识库解决实际问题，并将其商业化的模式，使人工智能技术逐步从工业化转向消费者，逐步解决消费者和员工的日常问题。
在这方面，韩瑞说：“目前，机器人已经深深扎根于医药、母婴等行业。未来，当基于人工智能知识库的行业越来越丰富，越来越多的企业受益时，商业管理的数字时代才真正到来。”
韩锐，「来也」高级商务总监。本科毕业于清华大学，曾任麦肯锡顾问、埃森哲高级顾问。
人工智能企业「来也」常春藤盟校成立于2015年，成立于2015年（IvyLeague）由归国博士和MBA团队发起。核心技术涵盖深度学习，加强学习，自然语言处理（NLP）、个性化推荐和多轮多模交互。该公司已获得数十项专利和国家高新技术企业认证。「来也」首款C端陪伴机器人“小来”已通过微信服务近千万个用户。
2017年，公司推出B端产品-智能对话机器人平台，帮助企业客户建立、培训和管理对话机器人超级员工。目前已成功应用于零售、母婴、旅游、教育、通信、汽车、金融等行业，并与中国移动、美团、麦当劳、沃尔玛、流利英语、惠氏等领先企业进行了深入合作。
