AI ve NLP, sağlık hizmetleri çağrı merkezlerinin daha verimli olmasına nasıl yardımcı oluyor?

0
15

[ad_1]

AI, sağlık hizmetleri çağrı merkezlerine yardımcı olma potansiyeline sahiptir ve daha iyi bir zamanda gelemezdi. Arayanlar hüsrana uğradı ve her zamankinden daha fazla yardıma ihtiyaç duyuyor, bu nedenle bu çözüm büyük bir fark yaratabilir.

Ofiste çalışan çeşitli çağrı merkezi ekibi

Resim: Getty Images/iStockphoto

yüzde on üçü sağlık sektöründeki aramalar, arayan bir temsilciye yönlendirilmeden önce kesilirve bir birleşik iletişim satıcısı olan 8×8’in 2019 anketine göre, arayanların %67’si bir temsilciyle konuşamamaktan bıktıkları için telefonu kapatıyor. 2021’de, çoğu sağlık hizmeti müşterisi için çağrı merkezi hayal kırıklığı devam ediyor.

GÖRMEK: Yapay Zeka Etik Politikası (TechRepublic Premium)

Bir konuşma tanıma satıcısı olan LumenVox’un baş ürün sorumlusu Joe Hagan, “Sağlık hizmetleri çağrı merkezlerindeki en yaygın sorunlar, verimsiz ve pahalı operasyonlar etrafında dönüyor” dedi. “2020’nin başlarında uzaktan çalışmaya hızlı geçişin bir sonucu olarak, çağrı merkezlerinin çoğu zaman farklı sistemlere ve uyumsuz yazılımlara sahip olduğu ve artan çağrı hacimlerini ve canlı temsilcilere yönelik talepleri karşılamayı zorlaştırdığı ortaya çıktı.”

COVID-19 pandemisinin ortasında olmak da yardımcı olmadı. Sağlık çağrı merkezleri genellikle hasta ve çalışan şifrelerini sıfırlamak zorundadır ve bunu çağrı hacimleri yüksekken yapmanın sıkıcılığı süreci yavaşlatabilir.

Müşteri bağlılığı çözümlerinde uzman olan SpinSci’nin pazarlama ve iş geliştirme başkan yardımcısı Nick Kagal, “Çağrı merkezleri birçok sektörde müşteri hizmetlerinde temel bir unsur haline geldi ve sağlık hizmetlerinde merkezi bir rol oynuyorlar” dedi. “Çağrı yönetimi, zamanlama, reçete doldurma, bakım soruları, giden iletişim ve kritik bilgilerin yönetimi dahil olmak üzere hasta ihtiyaçlarını desteklemek için kritik öneme sahiptir.”

Sağlık hizmeti sağlayıcıları, yüksek müşteri hizmeti taleplerini karşılamak için verimliliği artırmak, performansı artırmak, maliyetleri azaltmak ve hasta deneyimini iyileştirmek için ses tanıma gibi otomasyon teknolojilerine yöneliyor. Çağrı merkezlerinde uyguladıkları teknolojilerden biri de bağlamdır. yapay zeka-tabanlı konuşma tanıma.

Kagal, “AI, bir insan aracının yapabileceği her şeyin yerini alamaz, ancak basit talepler için tatmin edici bir çözüme ulaşmak için genellikle yeterlidir.” Dedi. “İşletmeler, rutin, günlük soruları (şifre sıfırlama gibi) yapay zekaya bırakabilir, bu da insan aracıların daha karmaşık çağrılara yanıt vermesini ve diğer operasyonel verimlilikleri sağlamasını sağlar.”

Ayrıca her müşteri etkileşiminde bol miktarda bilgi bulunur ve çağrı merkezi yapay zekası bunu otomatik olarak yakalayabilen mekanizmadır. Diyaloğun basit duygu analizi, insanların bir marka, hizmet veya ürün hakkında nasıl hissettiklerine dair ipuçları sağlayabilir. gibi özelliklerle doğal dil işleme ve ses tanıma, çağrı merkezi temsilcileri hizmet etkileşimlerini kaydedebilir ve yazabilir. Deşifreler, denetçilerin konuşmaları bir bakışta incelemesini, gerekli ayrıntıları almasını ve temsilcilerin geliştirebileceği alanları belirlemesini kolaylaştırır.

Hagan, “NLP’nin çağrı merkezi operasyonlarına yardımcı olmasının en büyük yollarından biri, yazılım programlarının arayan konuşma kalıplarını ve düşünce satırlarını anlamalarına yardımcı olmaktır.” Dedi. “Bu anlayış, bu programların hastalara hizmet ederken daha doğru işler yapmasını sağlıyor. Ayrıca, iletişim merkezi teknoloji ekiplerinin otomatik sohbetlerde ve anlık mesajlarda kulağa daha doğal gelen etkileşimler oluşturmasına yardımcı oluyor.”

GÖRMEK: Metaverse hile sayfası: Bilmeniz gereken her şey (ücretsiz PDF) (Teknik Cumhuriyet)

Yapay zekada NLP uygulamak için BT ekipleri, çağrıları hızlı ve doğru bir şekilde nasıl işleyeceklerini doğru şekilde yorumlamak ve öğrenmek için öncelikle konuşma uygulamalarını eğitmelidir. Bu, yapay zekanın arayanın dilini ve amacını doğru bir şekilde anlaması için eğitilmesi ve aynı zamanda uygulamanın sorunsuz bir müşteri deneyimini desteklemesini sağlaması anlamına gelir.

Hagan, “İlk eğitim adımında, AI modeline bir dizi eğitim verisi verilir ve bu bilgilere dayanarak karar vermesi istenir.” Dedi. “BT ekipleri hataları tespit ettikçe, yapay zekanın daha doğru hale gelmesine yardımcı olacak ayarlamalar yaparlar. Yapay zeka temel eğitimi tamamladıktan sonra doğrulamaya geçebilir. Bu aşamada, BT ekipleri, yapay zekanın ne kadar iyi performans göstereceğine ilişkin varsayımları doğrulayacak. yeni veri seti.”

Doğrulamadan sonra BT, yapay zekanın aldığı yapılandırılmamış konuşma bilgilerine dayalı olarak doğru kararlar verip vermediğini görmek için testler yapar. AI modeli, test eden herkes, kullanıcılardan gelen çağrıları yanıtlayabileceği bir güvenilirlik derecesine ulaştığını hissedene kadar geliştirilmeye devam ediyor.

AI ve NLP gibi büyük veri teknolojileri, sağlık hizmetlerinde çağrı merkezi deneyimini iyileştirecek mi?

Sistemin talebi, randevu alma veya randevu iptali gibi basit ise, evet. Ancak bir laboratuvar testinin sonuçlarını tartışmak gibi daha karmaşık konular için arayanlar yine de bilgili bir kişiye yönlendirilmelidir.

Bu geçiş noktasının nerede olduğunu bilmek ve ardından çalışanlar ve hastalar için sorunsuz çalışan iş akışları hazırlamak, bir çağrı merkezinin etkin bir şekilde çalışmasının anahtarıdır. Bu, sağlık kurumları için halen devam eden bir çalışmadır, ancak AI teknolojilerinin eklenmesi kesinlikle yardımcı olur.

Ayrıca bkz.

[ad_2]

Source link

CEVAP VER

Lütfen yorumunuzu giriniz!
Lütfen isminizi buraya giriniz