«Инвитро» создаёт голосового помощника для пациентов

Вот как он устроен.

Медлаборатория в представлении большинства — это колбы, люминесцентный свет и много ручной монотонной работы. Мы в «Инвитро» не хотим таких ассоциаций, тем более что современная лаборатория — это сложные высокотехнологичные процессы. Поэтому решили показать внутреннюю кухню компании, в которой часть рутинных задач поручили роботам.

В этом тексте мы расскажем, как самостоятельно делали первого в России голосового помощника для медицинской компании — что он умеет, на что не способны голосовые ассистенты из других сфер.

К 2022 году голосовой помощник — это тренд. Тренды не возникают на пустом месте, они формируются из потребностей клиентов и самих компаний. Для нас робот — способ сэкономить человеческие ресурсы и сократить затраты на сервис. Уже в 2020 году треть россиян была не против общаться с голосовыми роботами. Мы считаем, что через 5–10 лет все клиенты будут сначала говорить с голосовым ассистентом и просить соединить с оператором только в случаях, когда робот им не помог.

Наш помощник создан, чтобы быстро закрывать потребность клиента. Логику голосового ассистента мы прописываем так, чтобы он не донимал пациента лишними вопросами. Если мы понимаем, что клиент хочет поговорить с оператором, — сразу переводим звонок на человека.

Сначала определили сроки, бюджет и платформу, на которой будем создавать голосового помощника.

Разрабатывать голосового робота с нуля — это часто непредсказуемый результат. На рынке уже масса готовых решений, которые можно доработать под себя. Это как с приложением: мобильный разработчик определяется, iOS или Android, — и пишет программу под конкретную платформу. Здесь то же самое. Мы хотели, чтобы уже через 3–4 месяца помощник работал с клиентами.

Дальше мы определили, что хотим получить от робота, что он должен уметь. Нам нужно было, чтобы помощник выдавал результаты анализов, записывал пациентов к врачу и помогал выбрать медицинские исследования из каталога. На этом же этапе мы определили ключевые KPI для оценки голосового помощника:

Затем мы составили дорожную карту проекта. Зафиксировали необходимые сценарии и сроки, в которые будем их добавлять. Первый сценарий, в котором робот сообщает статус результатов анализов и отправляет пациентам эти результаты на почту, должны были запустить уже через два месяца.

Чтобы робот понимал потребность собеседника, он должен обращаться к словарю. На тот момент на рынке не было ни одного готового голосового помощника со словарём медицинских терминов. Менеджеры нашего контакт-центра начали обучать робота на записях диалогов с клиентами. В систему загрузили три тысячи аудиозаписей разговоров самой эффективной команды операторов и «скормили» их роботу. Он анализировал, как клиенты формируют запрос по разным темам, учился определять намерения клиента и отвечать ему. Так создавали критическую массу словаря, с которой можно начать тестировать голосового помощника в общении с клиентами. Работа со словарём заняла месяц.

Параллельно мы писали сценарий для тестирования. Он должен был быть простым, с линейной структурой. В нашем случае робот должен был по запросу клиента выдавать статус работы над анализами и высылать готовые результаты.

Для поиска данных пациента ассистенту нужен девятизначный номер заказа и дата рождения. Когда пациент называет эти данные, робот по ним находит в системе заказ и сообщает его статус. По желанию пациента помощник продублирует результаты на почту клиента.

С нашей стороны над проектом работали две команды — контакт-центра и врачей. Менеджеры контакт-центра описывали логику и тестировали робота, а коллеги-врачи проверяли, нет ли в сценариях ошибок. Затем ИТ-специалисты интегрировали робота во внутренние системы «Инвитро». Например, чтобы голосовой помощник мог находить в базе данные клиента, проверять расписание врачей или записывать пациентов на приём.

Через месяц мы подключили робота к контакт-центру и стали наблюдать, как с ним общаются клиенты. Отмечали, в каких моментах возникает непонимание, когда клиент просит соединения с оператором, когда кладёт трубку. Мы корректировали сценарий и словарь и продолжали наблюдать.

Например, помощник не понимал слова «двухтысячнова», когда пациент называл дату рождения 2000 года. Слово добавили в семантику, и проблема ушла. Сложности были и с буквой Ё: когда клиенты при выборе адреса медицинского офиса называли улицы Королёва или Ерёменко, робот не находил их в наших базах. В системе улицы называются «Королева» и «Еременко». После корректировки помощник уже не терялся.

На эту, пилотную часть проекта нам понадобилось ещё два месяца. Только потом мы стали разрабатывать остальные сценарии: подбор лабораторных исследований, запись на обследования и к врачу. В общем на проект ушёл год.

Мы определили портрет условного сотрудника, с которым клиентам приятно было бы общаться во время звонка в компанию. Это женщина 25–45 лет, врач или медсестра с доброжелательным, но не слишком бойким и звонким голосом. Мы прослушали около двух десятков записей голосов профессиональных дикторов и выбрали голос, который понравился всей команде.

После приветствия робот спрашивает, чем может помочь. По итогам пилотного запуска, он распознаёт тематику обращения пациента в 97,2% случаев. В зависимости от ответа — либо выбирает подходящий сценарий и предоставляет услугу (клиент спрашивает про ПЦР-тест — система заводит диалог по сценарию «Тесты на коронавирус»), либо переключает пациента на оператора (если вопрос боту непонятен или речь плохо слышно из-за помех в связи). Сотрудник контакт-центра при этом увидит историю разговора и сможет сразу продолжить беседу, не мучая клиента повторными расспросами.

Сейчас наш голосовой помощник выдаёт результаты анализов. И уже 52% клиентов, которые обращались за результатами, перестали требовать оператора-человека. В тестовом режиме мы запустили консультации по лабораторным исследованиям и запись на исследования и к врачу. На основе уже разработанных сценариев, словаря и интеграций робота с системами «Инвитро» мы можем создать цифрового помощника для мессенджеров, чатов на сайте и в приложении.

Наша цель — сделать удобного и эффективного голосового помощника, который будет решать каждый четвёртый вопрос клиентов без участия оператора.