Українська страхова компанія UNIVERSALNA зіткнулася з неочікуваною проблемою під час впровадження штучного інтелекту в медичний кол-центр. Сучасні ШI-системи виявилися неготовими до реальної української мови – з її діалектами, регіональними особливостями та суржиком.
Про це під час конференції Tech Week in Odesa розповів виконавчий директор напряму медичного страхування компанії Сергій Сабарін, пише видання Dev.UA.
У медичному асистансі UNIVERSALNA працює близько 150 людей. Робота операторів передбачає не лише спілкування з клієнтами, а й аналіз медичних ситуацій, координацію лікування та ухвалення рішень у стресових умовах.
За словами Сабаріна, плинність кадрів у цьому підрозділі досягає 100% на рік.
«У нас дуже специфічні вимоги до працівників: це мають бути люди з медичною освітою, здатні швидко ухвалювати рішення та мати величезний рівень емпатії. Це пекельна робота. Щоб ви розуміли масштаби: ми щотижня наймаємо п'ять нових людей і щотижня п'ять людей звільняється. Штат стабільно тримається на рівні 150 осіб», – ділиться Сергій Сабарін.
Саме тому автоматизація за допомогою штучного інтелекту розглядалася як перспективний напрямок розвитку, що допоможе закрити процеси пошуку, довгого навчання й адаптації операторів.
Однак виникли проблеми. Для навчання системи компанія зібрала велику базу медичних сценаріїв, діалогів і внутрішніх знань. Але головною перешкодою стала не медицина, а мовна специфіка України.
Проблеми почалися вже на етапі розпізнавання голосових звернень клієнтів. Оскільки клієнти звертаються голосом, аудіо потрібно було перекладати в текст. Компанія має понад 60 тис. застрахованих по всій Україні.
Як пояснюють у компанії, люди телефонують з усіх регіонів країни – від Закарпаття до Полтавщини – і часто спілкуються місцевими говірками, використовують суржик або змішують українську й російську мови в одному реченні.
У результаті навіть сучасні моделі штучного інтелекту почали припускатися помилок під час транскрибації розмов, що автоматично впливало на якість подальшого аналізу.
Якщо в інтернет-магазині або службі підтримки неправильне розпізнавання фрази створює лише незручності, то в медицині наслідки можуть бути значно серйознішими.
Неправильно зрозумілий симптом або неправильно інтерпретована скарга клієнта здатні вплинути на діагноз і рекомендації щодо лікування пацієнта.
Саме тому компанія вирішила не ризикувати й поставила проєкт на паузу.
Крім того, через необхідність постійної ручної перевірки результатів роботи ШІ підтримка системи обходилася дорожче, ніж наймання та навчання нових операторів.
Компанія дійшла висновку, що за нинішнього рівня розвитку технологій повністю автоматизований медичний колцентр наразі не є економічно виправданим.
Історія з UNIVERSALNA демонструє одну з головних проблем розвитку штучного інтелекту в Україні. Більшість моделей навчені на літературній українській мові та значно гірше працюють із живою розмовною мовою, регіональними діалектами, суржиком і змішаним мовленням.
Тож, якщо розробникам вдасться створити систему, здатну стабільно розуміти реальну мовну картину України, попит на такі рішення матимуть не лише страхові компанії, а й банки, телеком-оператори, державні служби та контакт-центри.
У самій UNIVERSALNA вже заявили, що не відмовляються від використання ШІ й готові співпрацювати з українськими розробниками, які зможуть розв'язати проблему розпізнавання складної української розмовної мови в медичній сфері.
Бекграунд. Нагадаємо: Mind розбирався, за якими критеріями НБУ визначив значимих страховиків і що це означає для ринку загалом. Про це – в матеріалі «НБУ вводить посилений нагляд за страховиками: чому це вплине на ціни та уповільнить розвиток складних продуктів».