AI+RPA对话机器人
人口老龄化加剧、慢性病患者群体增长、优质医疗资源紧缺、公共医疗费用攀升等，都是近年来医疗领域暴露出来的新问题。来也科技创建了多种应用场景下的RPA+AI对话式机器人，协助解决临床试验管理问题、赋能医药代表提升销售效率、优化病人服务和企业经营管理水平。
（一）应用场景
1.临床试验管理机器人
建立病人入口、企业入口、实验人员入口以及供应商入口，通过对话机器人的整体控制，实现文档检索、患者管理、日程管理、实验信息管理，完成对药企研发人员、实验人员、病人以及供应商的全方位管理。
2.医药代表助手机器人
通过建立专业医学知识库，打破医药代表的专业壁垒。利用NLP理解用户意图并抽取检索条件，满足医药代表和专业从业人员对医学文献的大量检索和下载需求，同时利用机器人实现对医药代表的岗前培训及考核，快速提升销售能力。
3.患者服务、慢病管理机器人
结合就医指南及人卫知识库，机器人从疾病知识、药品知识、生活方式、科学监测和并发症管理这五个方面进行主动推送，针对不同用户标签实现信息个性化推荐，每小时可触达72 000名患者，每七天触达一次，一周可对超过100万用户进行多频次的个性化服务。
4.企业员工智能服务机器人
机器人为企业员工提供的智能化服务，涉及人力资源部门的招聘咨询、入职引导以及行政管理，财务部门的报销管理，法务部门的合规审查及合同查询等反馈周期长、人工接线时间长、无值班客服以及高峰期咨询量几何数增长的业务，可以有效解决实际问题，提升办公效率。
图5-4 来也科技AI+RPA对话式机器人界面示例
（二）技术构成
1.深度学习
基于深度学习模型的对话引擎，不需要特征工程，比基于规则的对话引擎更加智能。
2.语义理解
支持将自然语言转化为检索条件，对结构化或非结构化的数据库内容进行检索，常见的有文档知识库、业务系统数据库、知识图谱等。
3.文档理解
支持直接将文档结构化，实现基于文档的问答，无须编辑知识库。
4.知识图谱
结合二维表格，使代表相同意图、关联不同实体的句子不再出现意图混淆，通过读表找到对应的答案。(https://www.daowen.com)
5.数据监控
提供实时的数据统计和可配置的报表展示，满足不同行业的数据分析要求。
6.知识发现
语义相似问题的自动聚类，自动学习和发现新的知识点。
7.人机协同
支持在线标注和持续学习，人机协作不断提升机器人工作效果。
8.多语言交互
支持90+种对话语言，并支持快速语言扩展。
9.富媒体交互
支持文本、图片、视频、文件、超链接等富媒体交互方式。
10.用户画像
支持根据不同的用户画像信息，给用户提供不同内容的推荐回复，实现专属的个性化问答体验。
（三）流程模块
AI+RPA对话机器人包含三大模块，即机器人问答模块、表格模块与任务集群模块，分别对应人与人之间不同的对话模式，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。
1.机器人问答模块
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。
2.表格模块
在医药领域，大部分对话都不是简单的一维对话，而是会包括产品的描述与对比等信息，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。例如，医药代表在咨询药品时，常常需要获取限定价格下的药品信息，并将不同药品进行对比。对于这类问题情况，医药公司可将相关价格报表（如Excel形式）提前录入系统，帮助医药代表确认交流范围，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，完成二维信息的整理与输出，解决药价比较、有效期比较等问题。
3.任务集群模块
任务集群模块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等。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。