Amazon Bedrock 및 Amazon SageMaker를 사용하여 고객 관리를 개선한 Amazon Pharmacy

연구에 따르면 미국인의 20-30% 가 처방전을 채우지 못하는 것으로 나타났습니다. “비용과 접근성 문제로 인해 사람들은 종종 자신의 종적 건강에 중요한 의약품을 복용하지 않는다”고 Amazon Pharmacy의 John Love 부사장은 말합니다. “더 많은 사람들이 더 길고 건강한 삶을 지원하는 약물을 이용할 수 있도록 돕는 것이 목표입니다.”

Amazon Pharmacy는 출시 이후 의약품 배송 시간을 개선하기 위한 수요 예측부터 시작하여 AWS에서 AI 및 ML 솔루션을 개발했습니다. 그 후, Amazon Pharmacy는 생성형 AI가 고객에게 더 큰 즉각적인 가치를 제공할 수 있는 기회를 포착했습니다. 여기에는 예상 보험 가격 제공, 데이터 입력 개선, 고객 관리팀이 정보를 더 빨리 찾을 수 있도록 지원하는 것이 포함됩니다.

Amazon Pharmacy는 AWS에서 HIPAA 적격 생성형 AI 및 ML 도구를 사용하여 고객에게 더 높은 가격 투명성을 제공하고 있습니다. 예를 들어, 2023년에 Amazon Pharmacy는 Amazon SageMaker에서 호스팅되는 딥 러닝 통계 모델을 사용하여 처방의 99% 에 대한 예상 보험료를 제공하기 시작했습니다. Amazon SageMaker는 데이터 과학자와 ML 엔지니어가 완전 관리형 인프라, 도구 및 워크플로를 사용하여 거의 모든 사용 사례에 대해 ML 모델을 구축, 교육 및 배포할 수 있는 서비스입니다. 예상 가격은 고객이 정보에 입각한 결정을 내리는 데 도움이 됩니다. 고객의 처방전이 Amazon Pharmacy로 발송되면 고객은 명확하고 투명한 맞춤형 보험 및 현금 지불 옵션, PrimeRx를 통해 이용할 수 있는 할인 및 결제 전에 비용을 절감할 수 있는 기타 잠재적 방법을 확인할 수 있습니다. “이는 고객에게 큰 이익을 가져다줍니다.”라고 Love는 말합니다. “이들은 의약품을 신속하게 수령하는 동시에 더 투명한 가격으로 이용하고 있습니다.”

2023년에 Amazon Pharmacy는 대규모 언어 모델을 기반으로 하는 챗봇이 고객 지원을 개선하는 데 어떻게 도움이 될 수 있는지 알아보기 시작했습니다. Amazon Pharmacy는 고객 관리 담당자가 고객 경험 개선에 집중할 수 있도록 Amazon SageMaker를 사용하여 LLM 기반 챗봇을 만들었습니다. 챗봇은 Amazon Pharmacy의 고객 관리 상담원의 시간을 크게 절약하는 데 도움이 됩니다. “오프라인 약국에 가보면 단 한 사람이 모든 일을 처리하느라 바쁜 와중에도 상담을 하며 상세한 내용을 파악하느라 애를 먹는 모습을 볼 수 있습니다.”라고 Love는 말합니다. “AI를 사용하면 방해 요소가 전혀 없습니다.”

Amazon Pharmacy는 챗봇을 생성할 때 임베딩 모델과 대규모 언어 모델이라는 두 가지 모델을 사용했습니다. 첫 번째 모델은 인덱싱 검색에 도움이 되며 이 모델은 Amazon Pharmacy의 광범위한 고객 센터 지식 기반에서 관련 답변을 추출하는 데 매우 중요합니다. 개발팀은 Amazon SageMaker JumpStart를 사용하여 다양한 모델을 빠르게 실험했습니다. Amazon SageMaker JumpStart는 기본 모델, 기본 제공 알고리즘, 클릭 몇 번으로 배포할 수 있는 사전 구축된 ML 솔루션을 갖춘 ML 허브입니다. Amazon Pharmacy 개발팀은 Amazon SageMaker JumpStart를 사용하여 모델을 처음부터 학습시키는 데 필요했던 몇 개월의 작업을 단축했습니다.

두 번째 모델은 조직이 보안, 개인 정보 보호 및 책임 있는 AI를 갖춘 제너레이티브 AI 애플리케이션을 구축하는 데 필요한 광범위한 기능과 함께 주요 AI 기업의 고성능 기반 모델을 선택할 수 있는 완전 관리형 서비스인 Amazon Bedrock을 통해 액세스할 수 있는 기반 모델을 기반으로 고객 관리 담당자가 검토할 수 있도록 추출된 정보를 요약합니다. 고객 관리 담당자는 자연어를 사용하여 질문을 하고 응답을 받으므로 생산성이 향상됩니다. “고객이 지원 센터에 문의하면 모델이 담당자에게 간편하게 정보를 가져다줍니다.”라고 Love는 말합니다. “이 프로세스의 속도와 품질은 고객의 접근성을 향상시킵니다.”

Amazon Pharmacy는 추가 AWS 서비스를 사용하여 원활한 고객 경험을 제공하는 데 도움이 됩니다. Amazon Pharmacy는 진료실에서 팩스로 보내는 처방전을 필사하기 위해 Amazon Textract를 사용합니다. Amazon Textract는 지능형 문서 처리를 통해 거의 모든 문서에서 인쇄된 텍스트, 필기 및 데이터를 자동으로 추출하는 서비스입니다. “AWS에서는 여러 기술을 결합하여 문제를 해결함으로써 조합적 혁신을 달성했습니다.”라고 Love는 말합니다. “다양한 기술을 유연하게 사용하여 의료 서비스를 점점 더 개선할 수 있습니다.”

Amazon Pharmacy는 자체 사용자 지정 솔루션을 사용하여 처방 처리를 위한 데이터를 구조화합니다. Amazon Comprehend Medical은 구조화되지 않은 의료 텍스트에서 의료 데이터를 이해하고 추출하도록 사전 학습된 ML을 사용하는 HIPAA 적격 자연어 처리 서비스입니다.

“고객 지원에서 생성형 AI를 사용하여 지급인 정보를 추출하고, 다음 조치 권장 사항에 대해 생각하고, 보험을 점검하고, 수신한 모든 데이터를 해석하는 데 도움을 받습니다.”라고 Amazon Pharmacy의 선임 수석 엔지니어인 Alex Alves는 말합니다. “이를 통해 프로세스가 더 빠르고 정확해집니다. AWS를 사용하여 보안 및 프라이버시에 우선 순위를 두면서 업계 특성에 맞도록 솔루션을 사용자 지정할 수 있습니다.”