Разбор кейса
#3.14
Открытый разбор кейса от 11.11
- Внедрение ИИ в колл-центр и запись пациентов Главная задача — снизить нагрузку на операторов и повысить эффективность записи пациентов.
- В течение шести месяцев разработаны два решения колл-центра на базе генеративного ИИ, но штат из 50 операторов не сократился, а расходы выросли (05:42)
- Илья и команда считают, что в текущей реализации колл-центра ограничения связаны скорее с внутренними процессами, а не с технологией (24:30)
- Видео-аватар для первичного опроса пациентов Видео-аватар призван снизить нагрузку на врачей, проводя первичный опрос и определяя нужные обследования.
- Создан MVP видео-аватара на платформе Хейген, который через SMS приглашает пациентов пройти первичный опрос, но промышленного запуска пока нет из-за технических ограничений (11:07)
- Для решения задачи массового профилактического консультирования 20% населения по четырём диагнозам в августе аватар будет применён в обратном формате — рассылка SMS с предложением пройти школу здоровья (14:24)
- Автоматизация заполнения медицинских карт Автоматизация документооборота помогает снизить нагрузку на врачей и повысить качество медицинской документации.
- Разработан продукт автоматического заполнения медицинских карт, экономящий до 35% времени врачей на приём (18:04)
- Текущая бизнес-модель продукта требует поиска партнеров и клиентов для расширения, но рынок заполнения карт очень конкурентный (34:32)
Видеозапись