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却在人工智能的海洋里乘风破浪|学医的小姐姐,却在人工智能的海洋里乘风破浪( 二 )


韩佳芮回忆 ， “常规来说 ， 每一个问题背后 ， 至少要有四五百个问法去支撑 。 最多的一个问题 ， 我记得补充了1000多条问法 。 不仅要根据客户实际问题去做搜集和整理 ， 也需要自己去联想 。 ”
更难的是 ， 人工智能要根据用户已提出的问题 ， 去预判他下一个问题 ， 在多轮互动中给出准确答案 ， 缩短用户咨询流程 。
目前 ， 在阿里健康大药房 ， 通过智能客服直接解答的比例大约在60% 。 这个数字听起来似乎不是太高 ， 但却已经是韩佳芮和同事们努力3年的结果 。 接下来每一点提升都会是难上加难 。
原因是什么?在于医药行业的特殊性 。 智能客服不仅要保证回答的专业度 ， 同时还要对用药风险进行把控 ， 保证用户的用药安全 。
包括韩佳芮在内 ， 阿里健康人工智能训练师队伍所有人员都有医药、护理等相关专业背景 。 “其实我们更多的还是要保证用药安全和用户体验 ， 而不是说单纯的去提升智能客服的解决能力 。 ”在实际工作中 ， 韩佳芮会与阿里健康的风控等相关团队合作 ， 给疾病、药品、客户问题进行风险等级打分 ， 遇到高风险情况 ， 智能客服会自动转接给人工客服进行解答 。
举个例子 ， 当客户反馈有药物过敏史 ， 比如说起红疹或者发热 ， 这时候如果还用机器人去处理 ， 患者的体验不好 ， 这时候智能客服就会自动转接给人工客服去跟进 。
3、“亲 ， 我随时都在”
人工智能的专业性得到了保障 ， 接下来的另一个重要任务是 ， 让机器人更像人 。
“好的 ， 等待您的召唤”“亲 ， 我随时都在”“您有什么问题的话 ， 可以随时找我” 。
为了让用户接受并习惯于智能客服 ， 阿里健康人工智能训练师会精细化表述每一款药品的使用说明 ， 针对用户不同的问题给专业的答案 ， 提前预测客户可能想问的问题从而简化客户咨询流程 。 与此同时 ， 会增加一些口语化、拟人化的对话内容让客户更容易接受 。
举例来说 ， 当用户第一次问：这个药怎么吃怎么用 ， 智能客服会按照说明书内容给基本答案 。 当用户再问有针对性的问题 ， 比如是给儿童用药 ， 智能客服就会针对患者年龄 ， 进一步讲解用药注意事项 ， 需要注意什么 ， 观察用药之后的反应等 ， 在这个过程中会采用人和人日常沟通的口语化内容 。
再比如 ， 在疫情最严重的时候 ， 很多用户会来咨询关于口罩的问题：到底什么样的口罩对于新冠病毒是有效的?应该怎么佩戴?
这时候 ， 智能客服在解答的同时 ， 会给用户一些安抚 ， 告诉用户不需要过度紧张 ， 正常饮食 ， 注意外出时戴口罩就ok了 。 这些不仅能给患者指导 ， 同时也能帮助缓解患者的紧张情绪 。
3年多来 ， 韩佳芮和同事们一直在努力 ， 把智能客服训练得更人性化 ， 让用户感知到 ， 这是一个有温度的服务 ， 而不是冷冰冰的机器人对答 。


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