近年來，公衆對于人口老齡化的不斷加劇、國家醫療改革的深入推進都尤爲關注，線上購藥、互聯網醫療和醫藥新零售模式的的快速發展，也推動了醫療醫藥行業數字化轉型的加速。

大模型技術的興起，又爲醫藥零售行業開啓了"數智化"的可能，客戶服務作爲醫藥零售服務鏈條中的重要一環，也逐漸展露出許多難點。

如何在維持紙成本的前提下，不斷提升溝通效率，打造更爲智能的溝通系統，是醫藥零售企業不得不面臨的挑戰，更是已經成爲限制品牌增長的關鍵問題。

“老百姓大药房”作为中国药品零售行业头部企业，也正在面临同样的转型升级问题。其创立于 2001 年，总部位于长沙，门店覆盖全国 18 个省级市场，拥有门店 15000 多家、员工 5 万余人（含加盟）。

面對龐大且日益增長的呼叫與客戶接待需求，老百姓大藥房是如何通過大模型智能客服進行改進的呢？

醫藥連鎖店的咨詢挑戰，需求複雜多樣化

作爲醫藥零售行業，老百姓大藥房的經營要比其他零售藥店更加多元。

除了琳琅滿目的實體藥品外，老百姓大藥房還提供種類豐富的線上購藥服務，包括企業平台小程序、外賣APP等渠道，以及健康咨詢、電子處方、醫保卡結算等等。相應地，客戶咨詢的種類和頻次也隨之攀升。

其一，部分咨詢難以通過機器人處理

客戶在咨詢藥品用途、病症相關問題時，會上傳圖片或描述具體場景，傳統機器人無法准確識別圖，內容涵蓋藥品信息、用法用量、購買流程、退換貨政策以及線下門店的相關咨詢等，大量問題需要人工座席介入。

其二，人工客服時間限制

由于上線下咨詢量激增，人工客服的精力和服務時間有限，老百姓大藥房的智能服務體系已經覆蓋線上小程序、外賣平台和線下門店，無法覆蓋全天候客戶的大量需求，特別是夜間及非工作時段的咨詢高峰。

其三，投訴問題處理效率低

消費者咨詢藥品信息複雜，涉及圖片內容較多，傳統的客服機器人，難以准確處理圖片上傳，使用傳統的NLP機器人進行窮舉和訓練，不僅成本高昂，而且難以覆蓋所有可能的咨詢場景。

其四，多渠道信息整合難度大

线上服务涵盖多个渠道和平台，如官方网站、APP、第三方電商平台等，导致订单查询、药品信息、退款处理等客户问题分散在不同的系统中，人工客服需要在多个平台之间反复切换。

大模型智能客服，實現有效協同管理

針對老百姓大藥房面臨的核心難題，容聯七陌新一代大模型智能客服，結合AI大模型文本機器人和智能工單系統，爲其打造了一套智能化解決方案。

大模型文本機器人&智能工單系統

大模型文本機器人准確識別客戶的意圖，展開多輪對話，幫助客戶在藥品用途、病症咨詢等複雜場景中快速找到答案，特別是在藥品信息複雜且多樣化的情況下，通過冷啓動知識庫的快速導入，使得機器人能夠及時適應新的藥品信息。

結合智能語義分析技術，機器人還能夠有效理解客戶上傳的訂單信息或圖片內容，減少因識別錯誤導致的轉人工比例，通過智能工單系統實現自動化生成與准確流轉，縮短問題處理時間，自助服務功能減少了人工介入，支持客戶自主完成訂單查詢、退款申請等操作。

7X24 小时自助服务&外呼任务

大模型智能机器人实现了夜间时段的全面接管，早上8: 30 至23: 00 的高峰时段，由人工客服提供接待服务；晚上23: 00 至次日早上8: 30 的夜间时段，则大模型智能机器人接管，确保客户咨询得到及时响应，实现服务的无缝衔接。

外呼系统能够为遍布全国 20 个省份的 3 万名店员提供统一而有效的外呼服务，所有客服人员共享同一外呼任务池，无需单独分配，根据各省份的特定需求，划分不同的外呼任务，同时设定每日的工作目标，以实现准确的客户沟通和服务。

老百姓大藥房的服務升級，是容聯七陌大模型智能客服在醫藥零售行業的一次重要應用。AI大模型在醫藥行業的應用將不斷擴展，特別是在藥品查詢、藥物推薦、健康監測等領域的突破，爲企業創造更大的商業價值，同時爲消費者提供更加有效、准確的服務體驗。

結語

容聯七陌的全渠道客服解決方案已服務于多家行業標杆品牌，包括醫藥零售、食品連鎖、生活服務等多個領域。爲更多行業和企業提供智能化解決方案，推動客服行業以及整個醫藥行業邁向更加數字化、智能化的未來。

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