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探討了如何運用生成式AI來提升健康保險計劃成員的使用體驗。文中強調，成員在面對繁複的保險門戶時，常常感到困惑，傳統的用戶界面需要多次點擊和繁瑣的搜索，這使使用者感到沮喪。生成式AI能夠讓成員使用自然語言進行提問，並提供精確且個性化的回應，大大簡化這個過程。
此解決方案將生成式AI與Amazon Bedrock及AWS數據服務整合，以簡化信息檢索，減少對客戶服務的需求。方案分為四個主要步驟：文本轉SQL生成、SQL驗證、數據檢索與數據摘要。後端使用Amazon API Gateway、AWS Lambda和Amazon RDS等服務，前端則可以在Amazon S3上進行托管。該架構確保了通信和數據處理的安全性，並符合HIPAA和GDPR等合規標準，保障了客戶數據的安全與隱私。
通過應用生成式AI，醫療機構能顯著提升成員的滿意度，並有效降低運營成本，使得採用這些創新技術成為醫療機構的趨勢和必要。
文章擷取
網頁重點整理：
這篇AWS Machine Learning Blog的文章探討了生成式人工智能（Generative AI）如何幫助提升健康保險計劃成員的整體體驗，特別是在導航複雜的保險入口網站時提供更好的解決方案。
挑戰與機會
成員在使用傳統保險入口網站時，通常需要進行繁瑣的點擊和多次搜索，這讓他們感到沮喪。生成式AI的引入則可以讓成員直接以自然語言進行提問，並獲得精確且個性化的回答，從而大大簡化流程並提升用戶體驗。
解決方案概述
這一解決方案整合了Amazon Bedrock的生成式AI和Amazon RDS等AWS數據服務，主要目的是簡化信息檢索過程，並減少對人工客服的需求。整個解決方案的設計圍繞以下四個步驟展開：
- 文本轉SQL生成：從成員的自然語言查詢中生成相應的SQL查詢。
- SQL驗證：確保生成的SQL語句正確且符合查詢需求。
- 數據檢索：根據SQL語句檢索數據庫中的相關數據。
- 數據總結：將檢索到的數據進行分析和總結，生成個性化的回應。
這些步驟的結合確保了成員能夠得到快速、準確且有針對性的回答。
架構設計
後端使用了Amazon API Gateway、AWS Lambda和Amazon RDS等服務進行數據處理，前端則可在Amazon S3上進行托管。這樣的設計不僅確保了數據處理的高效性，還保障了系統的安全性和穩定性。
合規性與安全性
此解決方案遵循HIPAA和GDPR等嚴格的合規標準，確保了客戶數據的安全和隱私，避免了數據洩露和不當使用的風險。
結論
通過整合生成式AI技術，醫療組織不僅能顯著提升成員的滿意度，還能有效降低運營成本。因此，這些創新技術對於未來的健康保險計劃至關重要，並為醫療機構提供了提升競爭力的新機會。
