Ein globaler Healthcare-Konzern hat sich mit freya fusion zusammengeschlossen, um jahrelange Interaktionen mit Gesundheitsbehörden im Rahmen von RTQs (Anfragen/Rückfragen) in einem einzigen, durchsuchbaren Wissensarchiv zusammenzuführen. Durch eine Kombination aus regelbasierter Verarbeitung und KI/ML wurden historische Korrespondenzen bereinigt und angereichert, während ein neuer Betriebsprozess künftige Behördeninteraktionen kontinuierlich erfasst. Teams können nun ähnliche frühere Anfragen finden, mit dem RTQ-Datenbestand chatten und Analysen durchführen, um qualitativ hochwertige Antworten und Entscheidungen zu beschleunigen. Laden Sie die vollständige Fallstudie herunter, um mehr über das Datenmodell, den Ansatz für die Datenerfassung und -anreicherung, die Such- und Chat-Funktion sowie die messbaren Geschäftsergebnisse zu erfahren.
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