에이미 브라운전 의료 분야 임원이었던 는 의료 조직이 고객 상호 작용 데이터의 잠재력을 활용할 수 있도록 돕기 위해 2018년 Authenticx를 설립했습니다. 의료 및 보험 산업에서 20년의 경험을 쌓은 그녀는 고객과의 대화를 통해 비즈니스 성장을 촉진하고 수익성을 향상시킬 때 놓친 기회를 보았습니다.
정통 AI와 자연어 처리를 활용하여 통화, 이메일, 채팅 등 기록된 상호 작용을 분석함으로써 이러한 격차를 해결하고 의료 기관에 더 나은 비즈니스 결정을 내릴 수 있는 실행 가능한 통찰력을 제공합니다.
의료 운영 및 사회 복지 분야에서 경력을 쌓다가 기술 중심 AI 회사인 Authenticx를 설립하게 된 계기는 무엇입니까?
사회 복지 분야의 교육 배경과 컨택 센터 운영 분야의 20년 업무 경험을 바탕으로 의료 분야에서 개인을 옹호하려는 열망이 저의 열정이자 사명이 되었습니다.
보험 및 의료 부문에서 근무하는 동안 조직이 반복적인 설문조사와 자동녹음전화를 통해 고객의 요구 사항을 진정으로 이해하려고 애쓰는 것을 보았습니다. 이로 인해 응답률이 낮고 측정 기준이 신뢰할 수 없는 경우가 많았습니다.
그래서 Authenticx가 등장했습니다. AI를 활용하여 녹음된 고객 대화를 분석함으로써 저는 의료 서비스가 고객의 목소리에서 직접 귀중한 통찰력을 추출하고 업계가 고객과 진정으로 연결하여 전략을 세우고 투자하고 조치를 취할 수 있도록 지원한다는 것을 깨달았습니다.
개인적인 경험, 특히 아버지의 진료와 자신의 작업을 통해 의료 시스템을 직접 관찰한 것이 Authenticx에 대한 비전을 어떻게 형성했습니까?
나의 경험은 아버지가 의사로서의 역할을 통해 의료 분야에서 어떻게 봉사했는지 이해하는 것에서 시작되었습니다. 그는 항상 경청과 가족 중심의 돌봄을 실천해왔기 때문에 나에게 그는 여러분이 자주 듣는 전형적인 마찰에서 예외였습니다. 환자의 말이 답을 찾는 데 도움이 될 수 있다고 말씀하셨던 기억이 납니다. 그리고 그것은 저에게 고착되었고, 경청을 통해 시스템을 개선하는 데 제 경력과 열망에 집중하게 되었습니다. 그것은 핵심입니다.
정부 업무와 컨택센터 운영을 통해 직접 헬스케어에 입문했을 때, 헬스케어 시스템에 얽혀 이를 작동시키려는 다양한 주체를 모두 보았습니다. 이것이 변화에 영향을 미치는 것에 대한 거시적인 관점을 발전시켰지만 그들은 여전히 고객과 공유되는 수많은 상호 작용에서 얻을 수 있는 모든 데이터를 자세히 살펴보지는 않았습니다. 저는 무시된 대화 데이터를 조명하고 조직이 고객 경험을 개선하는 동시에 결과를 보다 효율적이고 효과적으로 달성할 수 있도록 돕고 싶었습니다.
전통적인 기술 배경이 없는 사람으로서 AI 회사를 설립하면서 어떤 어려움에 직면했고, 이를 어떻게 극복했나요?
저는 AI 회사를 창업하는 과정에서 많은 마찰을 겪었습니다. 비평가를 탐색하는 것은 창립자로서나 SaaS 기술 개발에 대한 기술적 전문 지식이 없는 사람으로서 모두 힘든 일이었습니다. 그러나 나는 내 지식 격차를 보완해 주는 사람들과 함께하는 것이 회사를 구축하기 위해 함께 일하는 강력한 방법이라는 것을 배웠습니다.
회사를 그만두고 Authenticx를 시작한 후에는 데이터 집계 및 분석에 가장 잘 접근하는 방법에 중점을 두었습니다. 그래서 저는 기술 분야에서 인상적인 배경을 갖고 있는 Michael Armstrong이라는 파트너를 찾았고(현재는 최고 기술 책임자입니다) 오늘날 Authenticx가 무엇인지 구축하기 시작했습니다.
Authenticx는 AI를 사용하여 의료 대화를 분석합니다. 귀하의 AI 모델이 의료용으로 특별히 맞춤화되는 방법과 이를 특별하게 만드는 요소에 대해 설명해 주시겠습니까?
Authenticx의 모델은 의료 서비스를 위해 만들어졌습니다. 우리는 모든 단계에서 의료, 사회 복지, 기술 분야의 전문가와 함께 모델에 접근합니다. 그것은 인간 참여형(Human-In-The-Loop) AI입니다. 그리고 우리는 시장과 고객에게 마찰을 일으킬 수 있는 편견 위험, 맥락의 격차, 잘못된 의사소통을 이해하는 사람들이 검토한 결과와 통찰력을 갖춘 의료 관련 데이터를 사용하여 모델을 교육합니다.
우리는 정서, 마찰, 규정 준수, 부작용, 주제, 기타 지표 및 문제점에 대해 데이터에 라벨을 붙입니다. 이러한 레이블은 AI 기계 학습 및 딥 러닝 모델의 기초가 됩니다. 우리는 보안 및 거버넌스 지침을 충족하는 신뢰할 수 있는 AI를 구축하기 위한 반복 프로세스에 대한 모델을 지속적으로 평가, 테스트 및 재교육합니다.
‘Eddy Effect’란 무엇이며, 귀하의 AI 플랫폼은 의료 기관이 이 문제를 해결하는 데 어떻게 도움이 됩니까?
Eddy Effect™는 고객 경험 여정에서 고객 마찰을 식별하고 측정하는 독점적인 기계 학습 모델 및 지표입니다. 물을 소용돌이치게 하는 큰 바위와 같은 강의 소용돌이처럼 Eddy Effect™는 고객에게 실망스러운 루프를 유발하는 원인에 대한 통찰력을 제공합니다. 이는 긍정적인 경험을 만드는 데 방해가 되는 방해 요소(또는 큰 바위)를 식별하는 데 도움이 됩니다.
Eddy Effect™ AI 모델의 결과는 대화 데이터에서 발견된 다양한 마찰 신호를 강조하는 대시보드 내에서 조명됩니다. 그리고 통화 길이, 감정, 정확성, 예상 낭비 비용 등의 일반적인 지표를 모니터링하여 고객 마찰을 확인하는 것도 바로 이러한 대시보드입니다. 예를 들어, 타사 연락 센터를 통해 품질과 문제점에 대한 통찰력이 부족한 클라이언트가 있었습니다. Authenticx를 통해 그들은 마찰 지점, 테마, 주제, 품질을 목표로 하여 식별된 마찰의 존재를 10% 줄였습니다.
Authenticx는 AI 모델이 환자 치료를 진정으로 개선하고 의료 시스템의 마찰을 줄이는 통찰력을 제공하도록 어떻게 보장합니까?
우리는 고객 상호 작용에 대한 귀중한 통찰력을 제공하고 다른 데이터 소스에서 간과될 수 있는 중요한 문제와 기회를 찾아내는 대화형 데이터 분석을 우선시합니다. Authenticx는 GenAI 모델을 사용하여 복잡하고 미묘한 데이터를 단순화하고 특히 의료에 대해 실행 가능한 권장 사항을 제공합니다. 당사의 보고 도구는 성과 지표 및 추세에 대한 종합적인 보기를 제공합니다. 내장된 워크플로를 통해 사용자는 적시에 대응할 수 있습니다.
무엇보다도 우리는 모델과 그 결과를 일관되게 검토합니다. 제품에 대한 피드백을 제공하는 고객 자문 위원회와 조직이 받는 통찰력의 신뢰성을 보장하는 데이터 과학자 및 분석가로 구성된 사내 팀을 통해 인간 참여형 접근 방식은 위험, 편견 및 잘못된 정보를 완화하는 데 도움이 됩니다. AI 정확도를 높이기 위해.
AI는 운영 비효율성을 해결하는 데 어떤 역할을 하며 의료 조직이 손상된 프로세스를 식별하고 해결하는 데 어떻게 도움이 됩니까?
전화를 듣고 문제의 맥락을 이해하기 위해 잡음을 제거할 수 있으면 중단된 프로세스의 근본 원인이 되는 중요한 문제를 식별할 가능성이 더 높아집니다. 근본 원인이 발견되면 조직은 데이터 기반 접근 방식으로 전략을 세워 리소스에 투자하고 추측을 효과적으로 지워 효율적인 해결 방법을 찾을 수 있습니다.
AI는 대규모 데이터를 합성하여 운영 비효율성과 중단된 프로세스를 대규모로 식별, 정량화 및 동향을 파악하는 데 사용할 수 있는 도구입니다.
우리는 고객이 Authenticx를 활용하여 처방전 문의 과정에서 환자의 혼란을 야기하는 요인이 무엇인지 파악하도록 했으며 이는 통화의 20%를 차지했습니다. 리필 문제의 근본 원인에 대한 통찰력을 바탕으로 전화 트리를 재구성하고 상담원 프롬프트를 수정하여 두 달 동안 접수 통화가 약 550건 감소하여 시간과 리소스가 절약되었습니다.
Authenticx의 AI가 의료 서비스 제공자의 운영이나 환자 결과를 어떻게 변화시켰는지에 대한 예를 공유할 수 있습니까?
Authenticx는 지역 병원 시스템이 중앙 일정 프로세스 내에서 마찰의 주요 동인을 식별하는 데 도움을 주었습니다. 발신자는 의학적 조언을 구하는 동안 막혔고, 상담원이 통화를 전환한 후 전문 프로세스에 대한 가시성이 부족했으며, 약속 일정을 신속하게 잡을 수 없다는 불만이 반복되었습니다.
Authenticx AI는 통화에 대한 전체 볼륨 분석을 활성화하여 특정 장벽을 식별하고 코치 상담원에게 통찰력을 제공하여 품질 이니셔티브를 개선할 수 있는 방법을 강조했습니다. 두 달 만에 팀은 상담원 품질 기술을 12% 향상시키고 Authenticx 통찰력을 사용하여 향후 마찰 지점을 예측하고 사전에 해결했습니다.
Authenticx의 AI는 인간의 의사결정을 어떻게 강화하며, AI 모델을 개선하는 데 의료 전문가는 어떤 역할을 합니까?
우리는 AI의 윤리적이고 안정적인 배포 및 구현을 보장하기 위해 인간 참여형(Human-In-The-Loop) 접근 방식을 실천합니다. 당사의 플랫폼은 이러한 접근 방식을 반영합니다. 즉, 고객 경험, 운영 성과, 규정 준수 등에 대한 피드백을 제공하는 AI 및 인간 분석입니다.
사내 팀이 플랫폼의 모든 수준에서 작업하는 동안 GenAI 모델은 의료 관련 데이터로 훈련되어 상황에 맞는 요약, 주제 집계 및 자동화된 코칭 노트와 같은 통찰력을 생성하며 통합 AI를 발표했습니다. 즉각적으로 의미 있는 통찰력을 제공하는 어시스턴트입니다.
향후 5년 동안 AI가 의료를 어떻게 변화시킬 것이라고 보시나요? 그리고 Authenticx는 이러한 변화에서 어떤 역할을 하게 될까요?
헬스케어 AI의 향후 5년은 혁신적일 것입니다. AI가 세계에 미치는 영향은 이미 상당합니다. 따라서 더 많은 데이터, 통찰력, 보안 및 거버넌스가 확립되면 예측 기술, 직원 및 고객 경험, 그리고 궁극적으로 치료를 모니터링하는 고급 방법의 정확성과 효율성이 향상될 것입니다. 전체 의료 시스템을 개선합니다.
모델을 개선하고, 수정하고, 만들기 위해 계속해서 귀를 기울이면 의료 및 환자 치료가 긍정적으로 발전하는 데 도움이 될 것입니다. 이러한 영향은 새로운 AI 도구 및 모델 개발의 산업별 특성에서 비롯될 것이며 우리는 이에 대해 기쁘게 생각합니다.
훌륭한 인터뷰에 감사드립니다. 더 자세히 알고 싶은 독자들은 방문하시기 바랍니다. 정통.
게시물 Amy Brown, Authenticx CEO – 인터뷰 시리즈 처음 등장한 Unite.AI.