有人曾提出一个有趣的问题：企业真的可以用人工智能来替代传统信息咨询人员吗？现如今，有不少现代化企业迫切地想知道问题的答案。医疗行业，同样如此。
你很难想象，作为国际制药巨头的阿斯利康，过去是依靠十多人的团队来完成合规咨询工作。在日常中，他们需要完成8000+医药代表的在线咨询，处理大量重复的报销、会议以及客户接待问题。其中80%的医疗代表，会问20%的重复性问题。在咨询后，医药代表时常会通过线上方式要求合规同事进行二次回复，以收集相关文本。
每当月末或活动推广日，该部门收到的在线问题更是达到峰值。那时，十多位合规部人员往往忙得连饭都来不及吃。
对企业而言，设立专人专岗夜以继日地回复问题，无疑是一种人才的浪费。忙碌与机械式的基础工作，消磨着从业者的意志。企业员工流失率不断攀升的同时，招到合适的人也成为了人力资源部门手中的难题。
因此，如何通过新的技术提升企业效率，替代原有的服务模式，是阿斯利康亟待解决的问题。人工智能技术的成熟，为信息咨询的智能化提供了可能性。对阿斯利康的合规人员而言，或将迎来一次极具战略意义的新生……
医疗领域的专业性较强，尤其是对于阿斯利康合规部这样严守秩序的部门，专业名词的合理使用显得至关重要，这将直接影响回复结果的准确性。因此，如何保证人工智能产品录入语言准确，保证足够专业的话术，是阿斯利康合规机器人最需要攻克和最重要的问题。
面对阿斯利康抛出的橄榄枝，一家神秘的AI创业公司接下了这份合同。
不到一个月时间，该团队从阿斯利康索取了70个记录常见问答的语料数据库，以及3个标准业务流程。在了解和学习了医药相关法律法规后，该团队迅速对资料进行了整理，运用AI技术，初步建立了包含100余个知识点的知识库。
在完成第一阶段的工作后，初级AI对话机器人便已打造完毕。
随后，该机器人在阿斯利康内部上线，通过相关销售人员进行“临床试验环节”。这一过程，就像一块干瘪的海绵被放在了水流处。在长达两个月的测试过程中，新的数据与问题成为了对话机器人的“营养快线”。
其核心知识库不断扩充，当整个产品“发育成熟”时，知识库已包含约374个知识点，收录了5232个问题，可覆盖员工与医药代表提出的82.3%的问题，且数据仍在不断上升之中。
这款成型的AI对话机器人包含三大模块：机器人问答模块、表格模块与任务集群模块。它们分别对应三种人与人之间的对话模式，并由智能中控台统一调控。
具体而言，智能中控台会将收集的问题进行归类识别处理，分析其对话模式，并把任务分发给适合处理该任务的模块。
“机器人问答模块”主要处理简单的问答式对话，即回答用户提出的一个单一语境的一维问题。对于这类问题，机器人将根据知识库对问题进行精准匹配回复，解决类似会议时间查询等常见问题是行之有效的。
不过，在医药领域更多的对话都不是简单的一维对话，常常会涉及产品的描述与对比，这意味着AI和用户必须将聊天内容限定在某一个范围（如一张表格）才能进行正常沟通，这便需要用到“表格模块”进行处理。
举例来说，医药代表在咨询阿斯利康的产品时，常常需要获取限定价格下的药品信息、对不同药品进行对比。对于这类问题情况，阿斯利康可将相关价格报表（如Excel形式）提前录入系统，帮助医疗代表确认交流范围，完成针对特定信息的多轮提问。
这样，当用户同AI对话机器人交流时，机器人可以结合相关信息理解用户所指的是什么样的问题，然后基于表格实现相关信息的查询、排序与筛选，解决二维信息的整理与输出，解决药价比较、有效期比较等问题。
第三个模块“任务集群模块”则是用于解决具体的问题。有的用户可能会问一些具体问题，例如尝试通过AI对话机器人系统进行项目申请咨询。对于这类问题，AI对话机器人将引导用户录入一些申请需要的信息，并为用户解答申请过程中的疑问，指引用户完成相关程序。
目前，这套AI对话机器人系统处理问题的准确率已超过90%，智能推荐触发率达98%。阿斯利康过去的十多位合规部成员，现在有时间和精力去做更有价值的工作。
这家神秘的AI团队，名为来也。从官方网站上你能查到，公司创办于2015年，由常春藤盟校（Ivy League）机器学习博士团队发起，致力于做人机共生时代具备全球影响力的智能机器人公司。
在接洽阿斯利康的合规机器人项目之前，来也的客户已有携程、惠氏这样的大体量To C企业。但在与阿斯利康沟通之后，来也发现其不同于那些面向C端客户的企业。
针对To C项目，来也在设计AI对话机器人时，往往会把更多的精力放在消费者体验上，使得整个聊天更有趣，以提升客户转化率。但阿斯利康是一家To B 的企业，因此来也更注重AI的专业性和准确性。
从成果来看，整个AI产品的搭建和打磨过程仅耗时三个月，换回的却是超过50%的成本缩减。对于医药、医疗相关企业而言，通过对话机器人优化人力、降低成本、实现数字化管理，显然是性价比极高的一件事。
不止于此，据阿斯利康项目负责人，来也商务总监韩锐透露：“在与阿斯利康合作的过程中，我们还发现了一些其他的合作可能。在一些偏远的地区，医药代表总是因为路程太远，推诿到该地区的次数。因此，当地医生遇到疑问或产生需求时，总是无法及时联系到医药代表解决疑问。对药企而言，这无疑会造成销量上的损失。对此，来也正计划打造一个面向医生的AI对话机器人，即通过手机端口为给药企所覆盖医院的医生提供专业的技术支持。”
比如当医生有药物需求时，可以先向机器人进行初步咨询。AI机器人一方面可以对医生的基本问题进行回答，另一方面会通知到负责这一区域的医药代表，并提醒他及时对相关区域进行回访。这种模式下，能显著增加医生们在药企平台上的活跃度和粘性，为药企带来更多的商机转化。
更值得一提的是，来也还开拓了运用小型知识库解决实际问题，并将其商业化的模式，使得AI技术逐渐由工业化走向消费者，并逐步解决消费者、工作人员的日常问题。
