وكيل ذكاء اصطناعي على مركز الاتصال الطبي: كيف يُؤتمت «سوفكومبانك» المكالمات المعقدة

أدخل «سوفكومبانك» وكيل ذكاء اصطناعي في عمل مركز الاتصال الطبي التابع لشركة التأمين. وهذا ليس مشروعًا تجريبيًا بهدف «اللهو بالشبكات العصبية»، بل نشر فعلي لنموذج لغوي كبير (LLM) في عملية ترتفع فيها كلفة الخطأ، وينتظر فيها العميل حلًا سريعًا.

أين يعمل الوكيل

على الخط، يستمع المشغّل إلى العميل المؤمَّن عليه وهو يشرح مشكلته الطبية. يستمع الوكيل إلى الحوار ويساعد المشغّل على استيعاب الحالة:

• فهم جوهر مشكلة العميل بسرعة
• إدخال البيانات الطبية في النظام بصورة صحيحة
• حفظ سياق الحوار وعدم إضاعة التفاصيل المهمة
• اقتراح الخطوة التالية في العمل

يبقى المشغّل هو المحور: فهو من يتخذ القرارات ويتحمل المسؤولية. أما الوكيل فيعمل بمثابة زميل ذي خبرة يجلس بجانبه.

لماذا الأمر أعقد من مجرد روبوت دردشة

في مركز اتصال شركة التأمين، قد يؤدي الخطأ إلى تشخيص غير صحيح، أو فقدان بيانات العميل، أو معالجة غير سليمة للحادثة المؤمَّن عليها. والسرعة حاسمة أيضًا: فالعميل ينتظر المساعدة، والاستشارة الطبية تتطلب الانتباه إلى التفاصيل.

يجب على الوكيل أن يفهم في آن واحد المصطلحات الطبية، وسياق وثيقة التأمين، ومتطلبات تسجيل البيانات، وحالة التوتر التي يمر بها العميل. أما نموذج LLM العادي، من دون تدريب خاص على حالات حقيقية، فلا يتعامل مع ذلك بنجاح.

كيف جرى التنفيذ

لم يبدأ الفريق بالأتمتة الكاملة، بل بدعم المشغّل. يقترح الوكيل صيغًا للإدخال، ويقدم تلميحات، ويستوضح التفاصيل استنادًا إلى السياق الطبي. وكل شيء يمر عبر المشغّل، فهو من يتحقق من كل خطوة.

«لم تكن المهمة مجرد اللهو بالشبكات العصبية، بل دمج LLM فعليًا في

العملية»، بحسب مطوّري «سوفكومبانك».

شملت عملية الضبط الاختبار على مكالمات حقيقية، وجمع الملاحظات من المشغّلين والأطباء، والتحسين المتكرر. ولكي لا يخطئ النظام، جرى تدريبه على أمثلة لأخطاء حقيقية وحالات معقدة.

ماذا يعني ذلك

تنتقل وكلاء الذكاء الاصطناعي من فئة التجارب الطريفة إلى فئة الأدوات الحرجة في العمليات الفعلية. فإذا كانت شركة تثق بنموذج LLM ليساعد في محادثات العملاء حتى في قطاع التأمين، حيث يكلّف الخطأ مالًا، فهذا يعني أن التقنية قد نضجت.

المرحلة التالية هي دمج الوكلاء في الدعم التقني، والاستشارات القانونية، والتقييم الائتماني.