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2025-09-03

「藥訊通」(Pharma Voice):醫藥電話客服的智慧語音架構

在醫藥產業,電話客服系統面臨資訊量大、流程重複性高及即時性需求等挑戰。「藥訊通」透過整合 AI 語音識別、自然語言理解(NLU)與數據庫串接技術,為藥局、診所、學會及醫院提供一套高效的語音客服解決方案,將結構化語音資料查詢流程自動化。

【PatientsForce 技術專題】

核心技術與運作流程

「藥訊通」的技術核心是一個多層次的處理架構,旨在將語音輸入轉換為精準的數據輸出:

  1. 語音輸入與識別 (ASR): 系統自動接聽來電,並利用 AI 語音識別技術(Automatic Speech Recognition)將使用者的口語內容轉換為文字。此過程針對醫藥領域的專有名詞進行優化,確保高準確度。
  2. 自然語言理解 (NLU): 轉換後的文字會經由 NLU 模組進行解析。該模組能辨識語句中的意圖(例如「查詢營業時間」或「是否有庫存」)、實體(例如「台北市大安區」或「某藥品名稱」)及關鍵詞。
  3. 數據庫串接與查詢: 根據 NLU 模組解析出的意圖和實體,「藥訊通」會自動與後端資料庫進行實時串接。此資料庫可包含藥局營業時間、診所門診表、學會活動行事曆或醫院科別資訊等結構化數據。
  4. 智慧邏輯判斷: 系統內建邏輯引擎,根據查詢結果與預設規則進行判斷。例如,如果查詢的藥局目前已打烊,系統會優先播報營業時間或提供其他鄰近且仍在營業的選項。
  5. 語音回覆生成 (TTS): 查詢結果會被轉換為標準化的文字,再透過文字轉語音技術(Text-to-Speech, TTS)生成清晰、標準的語音回覆給使用者。
  6. 真人轉接機制: 針對無法被 NLU 精準判斷的複雜語句,或當使用者明確要求轉接人工服務時,系統會啟動真人回電服務,確保服務流程不中斷,並將未解決的查詢記錄下來供後續分析。

數據價值與商業應用

每一次透過「藥訊通」進行的通話,都會被記錄與分析。後台系統會自動產生多維度數據報告,例如:

  • 查詢模式分析: 統計不同時段或地區的熱門查詢內容,洞察用戶需求。
  • 熱點地區分佈: 透過來電者所查詢的地區數據,分析不同區域的市場活動與需求強度。
  • 問題類型分類: 將來電意圖進行分類,了解大部分用戶的常見問題,以便機構優化公開資訊或服務流程。

這些數據能幫助機構從被動回應轉為主動決策,將電話客服從單純的服務管道提升為具備市場情報價值的數據來源。

「藥訊通」以其自動化、標準化與數據化的技術架構,提供了醫藥客服領域一個高效、可擴展且具備高價值的解決方案。