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。
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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。
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