وقالت الشركة استخدامها Salesforce’s Einstein GPT داخل جانب Denplan كان من أهم أعمالها مساعدتها في الرد على رسائل البريد الإلكتروني للعملاء حول الأسئلة الثلاثة الأكثر شيوعًا، مثل “كيف يمكنني تغيير طبيب الأسنان؟”.
“لقد اتخذنا قرارًا واعيًا باتخاذ نهج الاختبار والتعلم لنشر هذه الإمكانية، وسنعمل على تنمية قاعدة معارفنا ببطء وبعناية بهدف دمج المزيد من الأسئلة،” قال دان إيدي، مدير خدمة العملاء في شركة سيمبلي هيلث، لـ Computer Weekly. .
في السابق، كان يتم الرد على جميع رسائل البريد الإلكتروني يدويًا، وكان الرد يستغرق حوالي 12 دقيقة. منذ طرح أداة الذكاء الاصطناعي، تمكن الفريق من الرد على هذه الأسئلة الشائعة في غضون دقيقة ونصف.
وقال إيدي: “لا يؤدي هذا إلى تحسين الإنتاجية فحسب، بل يوفر أيضًا مزيدًا من الوقت للفريق لحل الأسئلة الأكثر تعقيدًا وإكمال المزيد من الأعمال ذات القيمة المضافة لمرضانا وعملائنا”.
أجابت أداة GenAI على حوالي 10% من رسائل البريد الإلكتروني الخاصة بـ Simplyhealth في نوفمبر وديسمبر 2023.
للتأكد من أن الذكاء الاصطناعي يقوم بإنشاء الرسائل الصحيحة، قامت شركة Simplehealth ببناء قاعدة معرفية باستخدام 500 رد سابق عبر البريد الإلكتروني للأسئلة الثلاثة الأكثر شيوعًا. قال إيدي: “يضمن هذا أن لدينا قاعدة معلومات قوية ودقيقة يمكن من خلالها إنشاء الاستجابات”.
“لقد اتخذنا قرارًا واعيًا باتخاذ نهج الاختبار والتعلم لنشر هذه الإمكانية، وسنعمل على تنمية قاعدة معارفنا ببطء وبعناية بهدف دمج المزيد من الأسئلة”
دان إدي، سيمبلي هيلث
الشركة أيضا لديها دائما الإنسان في الحلقة، لذلك بمجرد إنشاء رد بواسطة Einstein GPT، تتم مراجعته والموافقة عليه دائمًا بواسطة أحد أعضاء الفريق للتأكد من صحة الرسالة ودقتها.
“لقد كنا صادقين وشفافين مع فرقنا بشأن الدور الذي يمكن أن يلعبه الذكاء الاصطناعي في أعمالنا. نحن، وسنستمر، في اعتماد نهج الاختبار والتعلم، وبناء استخدام الذكاء الاصطناعي في بيئة خاضعة للرقابة. وقال إيدي: “إن هذه التكنولوجيا الرائدة تهدف إلى استكمال العمل الحالي الذي تقوم به فرقنا”.
تتعامل شركة Simplyhealth الآن مع 35% من إجمالي حركة مرور العملاء من خلال الدردشة المباشرة باستخدام روبوتات Einstein المدعومة بالذكاء الاصطناعي من Saleforce. كما أنها تستخدم Salesforce Service Cloud لتسريع استجابات العملاء وتعزيز إمكانية الوصول إلى الخدمات. انخفض حجم المكالمات بنسبة 40% تقريبًا، وأصبح الوكلاء الآن قادرين على تشغيل العديد من المحادثات المباشرة في وقت واحد، وفقًا لـ قوة المبيعات. تستخدم شركة Simplyhealth أيضًا Service Cloud Voice لإنتاج نسخ وملخصات للمكالمات في الوقت الفعلي، والتي يمكن استخدامها “كمصدر وحيد للحقيقة” لكل عميل، مما يساعد في إعلام الوكلاء قبل المحادثات المستقبلية.
قالت شركة Simplehealth إنها تتبع “نهجًا خاضعًا للرقابة” لنشر قدرة الذكاء الاصطناعي هذه، وستخضع السرعة التي تتبنى بها هذه التكنولوجيا لمنتدى الذكاء الاصطناعي الداخلي الخاص بها، والذي يضم مديرين من مختلف الإدارات عبر الأعمال. والخطوة التالية هي زيادة عدد الأسئلة التي يستطيع الذكاء الاصطناعي الإجابة عليها من ثلاثة إلى خمسة.
قال إيدي: “بينما نعمل على تعزيز قاعدة معارفنا داخل النظام، سنكون قادرين بعد ذلك على مراجعة واستكشاف الفرص المتعلقة بكيفية دمج استخدام هذه التكنولوجيا ضمن قنوات الاتصال الرقمية الأخرى”.
وجدت الأبحاث التي أجرتها Salesforce العام الماضي أن 90٪ من محترفي الخدمة الذين استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي وقال إنه يساعدهم على التعامل مع العملاء بشكل أسرع. ومع ذلك، وجدت أيضًا أن العاملين في مجال المبيعات والخدمات أقل احتمالية لاستخدام أدوات GenAI مقارنة بالأشخاص العاملين في مجال التسويق، ربما بسبب انعدام الثقة.
تعد الرعاية الصحية أحد المجالات التي يعتقد محبو GenAI أنها يمكن أن تحقق أكبر تأثير، سواء كان ذلك عن طريق تبسيط العمليات وتوفير الوقت للأطباء، مثل تلخيص الاستشارة تلقائيًا، أو عن طريق إنشاء خدمات جديدة.
ويرجع ذلك جزئيًا إلى وجود كمية هائلة من البيانات في مجال الرعاية الصحية – بدءًا من التجارب الطبية وحتى سجلات المرضى – والتي يمكن تحليلها لتحسين الخدمات المقدمة للمرضى؛ شيء يجيده الذكاء الاصطناعي التوليدي.
على سبيل المثال، يتم استخدام GenAI بالفعل في اكتشاف الأدوية أو لتحليل التاريخ الطبي للمريض لتقديم خطة رعاية شخصية. منظمة الصحة العالمية التوجيهات المنشورة مؤخرًا على استخدام نماذج لغوية كبيرة في مجال الرعاية الصحية، مما يعكس النمو السريع في الاهتمام بهذا المجال.
هناك أيضًا شهية واضحة لمزيد من GenAI في مجال الرعاية الصحية بشكل عام. وفقا لبحث أجراه الاستشارات Capgemini العام الماضيبعنوان لماذا يحب المستهلكون الذكاء الاصطناعي التوليدي؟، يعتقد 67% من المستهلكين أن بإمكانهم الاستفادة من تلقي المشورة الطبية من الذكاء الاصطناعي التوليدي و63% متحمسون بشأن إمكانيات GenAI في اكتشاف الأدوية وتطويرها بشكل أسرع وأكثر دقة.
في حين أن بعض حالات الاستخدام هذه لا تزال قيد التطوير، إلا أن هناك بالفعل أمثلة على كيفية استخدام GenAI لتقديم خدمات أفضل. على سبيل المثال، قامت أمازون مؤخرًا بتفصيل كيفية استخدام GenAI لملء الوصفات الطبية بسرعة أكبر وبدقة أكبر خدمة صيدلية أمازون.
وقالت أمازون إنه على الرغم من أن شهرة الأطباء بخط اليد السيئ لم تعد مشكلة كبيرة الآن، فمع وصول الوصفات الطبية إلى الصيدلية إلكترونيًا، لا يزال من الممكن أن تحتوي على لغة مربكة أو غير متسقة، مثل “يؤخذ عن طريق الفم” أو “يؤخذ عن طريق الفم”.
ولمعالجة هذه المشكلة، قامت أمازون بتشغيل البيانات الأصلية غير المنظمة من خلال نموذج الذكاء الاصطناعي التوليدي الذي استخدم “التعرف على الكيانات المسماة” لإنشاء هيكل للنص، باستخدام فئات مثل “الجرعة” و”التكرار” مما يسهل على الموظفين السريريين ملؤها. الوصفات الطبية بسرعة.
لا يزال الصيدلي يراجع كل وصفة طبية في حالة وجود أخطاء لا يمكن للذكاء الاصطناعي اكتشافها – على سبيل المثال، في بعض الأحيان يضع الواصف “الحجم” في الحقل المخصص لـ “القوة”. وقالت أمازون إنه من خلال الجمع بين نهج GenAI وخبرة الصيدلي، يمكن زيادة سرعة معالجة الطلب بنسبة 90% وتقليل معدل الخطأ البشري.
كما أنها تستخدم الذكاء الاصطناعي التوليدي لمساعدة الفريق السريري وفريق رعاية العملاء في صيدلية Amazon على الإجابة على الأسئلة بشكل أسرع من خلال مراجعة صفحات التوثيق الداخلية وقواعد المعرفة وتلخيصها “بطريقة مفيدة ومناسبة سريريًا”. ثم يقوم ممثلو الخدمة السريرية وخدمة العملاء بمراجعة كل شيء قبل التحدث مع العميل.
