过去，Humana 的交互式语音应答 (IVR) 系统将过多的呼叫转移至人工座席，给公司及其客户满意度评分造成了巨大的成本。医疗保健服务提供商的行政人员会通过电话联系到 Humana，询问有关 Humana 会员的健康计划福利和资格的相关信息。Humana 每月能接到超过一百万次提供商的电话，大多数呼叫者选择跳过 IVR 系统，直接转至外包客户服务中心，而 Humana 为此类通话付费。其中 60% 以上的这类通话与常规、具体、服务前问题相关，并已有明确的答案。

为了满足不断攀升的用户期望，Humana 需要一种方法来彻底重新思考如何解决客户问题。Humana 提供商服务创新 (PSI) 团队负责寻找解决方案，以更好地处理这些昂贵的服务前呼叫并改善提供商体验。

Humana 于 2016 年踏上这段旅程，当时的会话助手并不像现在那么普遍或先进，但公司已认识到 AI 在客户服务方面的深远前景。Humana 选择与企业级 AI 行业领导者 IBM Watson 合作，并开始与 IBM Data and AI Expert Labs & Learning (DAELL) 协作。经过三个月的概念验证 (POC) 后，Humana 和 IBM 开始开发后来的 Provider Services Conversational Voice Agent with Watson。该解决方案将多个 Watson 应用程序整合在一个会话助手中，在 IBM^® Cloud 上运行，而 watsonx Assistant for Voice 则在 Humana 内部运行。

Humana 的 Voice Agent with Watson 为医疗保健服务提供商的行政人员提供了一种更快、更友好、更一致的方式，来获取服务前信息、医疗资格、验证、授权和转诊信息，而无需与真人客服交谈。该解决方案依靠 AI 来了解提供商的呼叫意图，验证他们是否具备访问系统和会员信息的权限，然后确定如何以最佳方式提供所需的信息。

此语音助手采用具有七种语言模型和两种声学模型的重点语音定制，每个模型均针对 Humana 收集的一种特定类型的用户输入。通过语音定制训练，该解决方案在重要数据输入上实现了平均 90%-95% 的句子错误率准确性水平。该实施可处理资格、福利、理赔、授权和转诊等主要分组内的多个子意图，支持 Humana 快速回答以前无法回答的问题。旧版 IVR 系统的“福利”请求可能会产生一份七页的传真。现在，Watson 解决方案能够提供特定“金额”的福利，例如“脊椎按摩治疗的费用为 100 美元”。

该解决方案于 2019 年 4 月开始处理来自医疗保健服务提供商的实时呼叫，这一年中进行了多次更新，以扩展功能和用户群。它已能够通过现有系统三分之一左右的成本处理查询，且总体回复率更高，几乎是以前自动 IVR 系统的两倍。

开发过程中，IBM Watson Expert Services Lab 团队通过定制训练和模型推动了 Watson 服务的改进，这类训练和模型能够更好地理解低带宽客户服务中心环境中的医疗保健术语。这产生了多项待决专利申请，团队也发布了用于构建、测试和调整大型 Watson 语音助手解决方案的工具、指南和方法。Humana 的语音助手解决方案模式最近在 watsonx Assistant for Voice Interaction 解决方案产品中得到正式确定。

“Humana 的语音助手极大地提高了 Humana 医疗保健服务提供商的自助服务能力，支持其快速有效地跨多个数据点获取有关患者保险范围的信息。提供商现在可以呼叫基于 Watson 的解决方案，并在大约两分钟内完成咨询，而无需等待联系客户服务中心代表。“通过这些互动，我们获得了前所未有的洞察信息，”Humana 提供商体验与联络总监 Sara Hines 谈到。

该解决方案每个工作日可接听来自 120 个提供商的 7,000 多次语音呼叫，用户反馈非常正面。“Humana 与 Watson 的计划历经三年的开发，即使在实施之后仍在继续发展，”Hines 谈到，“这只是 Humana 加强我们的提供商沟通的开始，我很乐意去继续探索人工智能的无限可能性。”