AI से रिस्क नहीं, बल्कि कॉन्टेंट की एजिलिटी बढ़ाएँ.
बेहद अहम मेडिकल, कानूनी और रेग्यूलेटरी (MLR) प्रोसेसेज़ को ऑटोमेट करने के लिए EY Smart Reviewer में Adobe टूल्स का इस्तेमाल किया जाता है.
90%
बार MLR रिव्यूर्स द्वारा अप्रूव की गई एरर्स की पहचान करता है
मकसद
ज़्यादा एजाइल मार्केटिंग के लिए बेहद अहम MLR प्रमोशनल रिव्यूज़ की रफ़्तार बढ़ाएँ
MLR रिव्यूर्स की अपना समय अपनी एक्सपर्टीज़ की अपेक्षा वाले नए कॉन्टेंट और क्लेम्स पर फ़ोकस करने में मदद करें
लाइफ़ साइंसेज़ जानकारी के लिए सरकारी और इंडस्ट्री रेग्यूलेशन्स का पालन करें
परिणाम (मौजूदा MLR प्रोसेसेज़ की तुलना में)
MLR रिव्यू प्रोसेस को सपोर्ट करने वाले ऑटोमेशन की मदद से प्रमोशनल मटिरीअल्स को ज़्यादा तेज़ी से बाज़ार तक पहुँचाया गया
MLR रिव्यूर्स द्वारा प्रूफ़रीडिंग और आम एरर्स सुधारने में लगने वाले समय को कम करके लागतें कम की गई
MLR रिव्यूज़ की निष्पक्षता और कंसिस्टेंसी में बढ़ोतरी के ज़रिए कम्प्लायंस में सुधार
प्रमोशनल कॉन्टेंट को ट्रांसफ़ॉर्म करना
फार्मास्यूटिकल इंडस्ट्री में कई साल काम करने के बाद, Ernst & Young LLP में बिजनेस ट्रांसफॉर्मेशन, हेल्थ साइंसेज और वेलनेस मैनेजिंग डायरेक्टर शैनन हार्टले बेहद ज़्यादा रेग्यूलेशन वाली इंडस्ट्रीज़ में मार्केटिंग की पेचीदगी को समझती हैं. लाइफ़ साइंसेज़ में काम करने वाले मार्केटर्स को यह पक्का करने के लिए बेहद गहन MLR रिव्यू प्रोसेसेज़ का पालन करना होगा कि सारा एडवर्टाइज़िंग और प्रमोशनल कॉन्टेंट एक्युरेट हो और यह इंडस्ट्री और सरकारी रेग्यूलेशन्स का पालन करता हो.
हार्टले का कहना है, "लाइफ़ साइंसेज़ इंडस्ट्री में हर कोई MLR को बेहद गंभीरता से लेता है लेकिन इससे लंबे रिव्यू साइकल्स हो सकते हैं,". "प्रमोशनल मटिरीअल्स को बाजार तक पहुँचाने का औसत समय करीब 60 दिन है. इसका फार्मास्यूटिकल मार्केटिंग की एजिलिटी पर बहुत बड़ा असर पड़ता है."
इसका कोई बेहतर तरीका होना चाहिए. यही कारण है कि हार्टले EY और रिव्यूज़ को आसान और तेज़ बनाने के लिए बनाए गए AI ड्रिवन रिव्यू टूल — EY Smart Reviewer में अपना एक्सपीरिएंस लाने के प्रति उत्साहित थीं. EY US में अपने काम में शैनन Adobe PDF Extract API समेत AI और Adobe टेक्नोलॉजी का इस्तेमाल करके पूरी इंडस्ट्री में MLR को ट्रांसफ़ॉर्म करने में मदद कर रही हैं.
लाइफ़ साइंसेज़ मार्केटिंग में एजिलिटी लाना
लाइफ़ साइंसेज़ इंडस्ट्री भले ही बेहद कॉम्पटिटिव है, लेकिन मार्केटर के पास अकसर बाजार में होने वाले बदलावों पर तुरंत कार्रवाई करने का कोई तरीका नहीं होता है. प्रमोशनल मटिरीअल को ऑडिएंसेज़ के सामने पेश करने से पहले इसे रिव्यू करने में कई हफ़्ते लग सकते हैं. रिव्यूज़ में जल्दबाजी करने के परिणाम गंभीर होते हैं क्योंकि गलत या भ्रामक मेसेजिंग के नतीजे में भारी जुर्माने लगाए जा सकते हैं, कंपनी की साख/ब्रांड को नुकसान पहुँच सकता है और भरोसा खत्म हो सकता है.
इसके साथ ही, आज ऑडिएंसेज़ ज़्यादा चैनल्स में पर्सनलाइज़्ड एक्सपीरिएंसेज़ की उम्मीद करती हैं जिससे मार्केटिंग टीम्स को बड़ी मात्रा में कॉन्टेंट बनाना पड़ता है. माँग पूरी करने के लिए कंपनियों के पास कुछ ही विकल्प हैं: प्रमोशनल कॉन्टेंट और रिव्यूज़ पर काम करने वाले लोगों की संख्या में बेहद बढ़ोतरी करना या रिव्यू प्रोसेस को स्ट्रीमलाइन करने के तरीके खोजना.
“PDF Extract API ने PDF को EY Smart Reviewer टूल द्वारा रिव्यू किए जा सकने वाले हिस्सों में बाँटकर हमारे लिए शुरुआती चैलेंज हल किया. Adobe से, कुछ अन्य टूल्स के अलावा, हमें EY Smart Reviewer बनाने के लिए ज़रूरी क्वालिटी रिज़ल्ट्स मिलते हैं.”
शैनन हार्टले
मैनेजिंग डायरेक्टर, बिज़नेस ट्रांसफ़ॉर्मेशन, हेल्थ साइंस और वेलनेस, Ernst & Young LLP
AI और Adobe APIs को कम्बाइन करना
EY Smart Reviewer में पाया गया है कि इससे प्रमोशनल मटिरीअल्स को एनालाइज़ करने, स्पेलिंग और ग्रामर संबंधी गलतियाँ, क्लेम्स मैच न होना और हेल्थ अथॉरिटी प्रमोशनल अपेक्षाओं का पालन जैसी प्रमोशनल दिक्कतें पहचानने के लिए AI और मशीन लर्निंग (ML) का लाभ उठाकर MLR रिव्यूर्स द्वारा 90% से ज़्यादा बार सही की गई और अप्रूव की गई एरर्स पहचानने से रिव्यू प्रोसेस की रफ़्तार तेज़ हुई है. इसे इस्तेमाल करने का सबसे आम तरीका यह है कि कॉन्टेंट को रिव्यूर्स की नज़र में आने से पहले जाँच की जाए जिससे प्रमोशनल पीस पर एनोटेट की गई सबसे आम दिक्कतों के साथ तेज़ शुरुआत मिलती है.
टूल के नौ मॉड्यूल्स में से कुछ रेग्यूलेटरी या इंडस्ट्री स्टैंडर्ड्स के आधार पर आम दिक्कतों की जाँच करते हैं, जैसे बुनियादी स्पेलिंग और ग्रामर संबंधी गलतियाँ या उचित फ़ुटनोट फ़ॉर्मैटिंग. अन्य मॉड्यूल्स के लिए, EY टीम्स बिज़नेस रूल्स का कस्टम सेट डिफ़ाइन करने के लिए क्लायंट्स के साथ घुल-मिलकर काम करती हैं, जैसे लैंग्वेज के लिए ब्रांड और कंपनी गाइडलाइन्स तय करना या किसी नए प्रमोशनल पीस में किए गए क्लेम्स की किसी क्लेम्स लाइब्रेरी में पहले से अप्रूव्ड क्लेम्स से तुलना करना. EY Smart Reviewer सुधारों के लिए किसी भी सुझाव को टैग करता है जिसमें एरर्स सुधारने के सुझाव ऑफ़र किए जाते हैं जिससे रिव्यूर्स को अपने रिव्यू पर फ़ोकस करने में मदद मिलती है और रिव्यू की तेज़ी में बड़ा सुधार होता है.
हार्टले का कहना है, "गलत कॉन्टेंट को एनोटेट करके और सुधारों के सुझाव देकर, EY Smart Reviewer रिव्यूर्स के लिए यह मुमकिन बनाता है कि वे प्रूफ़रीडिंग जैसे दोहराव वाले टास्कस पर अपना कीमती समय कम खर्च करें और क्लेम्स और नए कॉन्टेंट पर ध्यान देने में समय बिताएँ."
ऑथर्स रिव्यू के लिए कॉन्टेंट को PDF के रूप में सबमिट करते हैं लेकिन कॉन्टेंट का टाइप और PDF का सटीक फ़ॉर्मैट बेहद अलग हो सकते हैं. हार्टले को EY Smart Reviewer के लिए किसी भी तरह के PDF से कॉन्टेंट को इंटेलिजेंट रूप से इन्जेस्ट करने और उसे नैचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग (NLP) इंजन में फ़ीड करने के तरीके की ज़रूरत थी. यह दिक्कत हल करने के लिए, EY Smart Reviewer टीम ने PDF फ़ाइल्स के एक्सपर्ट्स: Adobe का रुख किया.
Adobe Acrobat Services का हिस्सा Adobe PDF Extract API स्ट्रक्चर्ड JSON फ़ाइल में — पैराग्राफ़्स, सेक्शन्स और रीडिंग ऑर्डर जैसे — स्ट्रक्चरल कॉन्टेक्स्ट को बरकरार रखते हुए PDF कॉन्टेंट को एक्सट्रैक्ट करता है. इसका मतलब है कि यह मुख्य कॉन्टेंट और कानूनी फ़ुटनोट के बीच सटीक रूप से फ़र्क कर सकता है – यह EY Smart Reviewer की बेहद अहम खासियत है. यह टेबल्स या लिस्ट्स में फ़ॉर्मैटिंग को भी बनाए रख सकता है जिससे EY Smart Reviewer स्टेटमेंट्स के बीच संबंध तय कर पाता है.
हार्टले का कहना है, "PDF Extract API ने PDF को EY Smart Reviewer टूल द्वारा रिव्यू किए जा सकने वाले हिस्सों में बाँटकर हमारे लिए शुरुआती चैलेंज हल किया." "हमने कुछ अन्य टूल्स के अलावा कई विकल्पों और Adobe का मूल्यांकन किया, इससे हमें EY Smart Reviewer बनाने के लिए हमारे लिए ज़रूरी क्वालिटी परिणाम मिले."
"Adobe की सपोर्ट से, हम प्रमोशनल रिव्यूज़ में तेज़ी लाने के लिए ऑटोमेशन का इस्तेमाल कर रहे हैं जिससे हमारे क्लायंट्स कस्टमर्स तक अधिक तेज़ी से कॉन्टेंट पहुँचा पा रहे हैं और कॉन्टेंट बढ़ने पर ज़्यादा रिसोर्सेज़ जोड़ने की ज़रूरत खत्म करके लागतें बचा पा रहे हैं."
शैनन हार्टले
मैनेजिंग डायरेक्टर, बिज़नेस ट्रांसफ़ॉर्मेशन, हेल्थ साइंस और वेलनेस, Ernst & Young LLP
MLR का भविष्य
EY US फ़र्म के EY Smart Reviewer के बारे में बड़े प्लान्स हैं. जबकि डॉक्युमेंट्स प्रोसेस करने के लिए EY Smart Reviewer मुख्य रूप से NLP पर निर्भर रहता है, वहीं EY प्रोफ़ेशनल्स ने टूल का विस्तार करने और नई फ़ंक्शनैलिटी और नए मॉड्यूल्स जोड़ने के लिए उन्नत AI और GenAI क्षमताओं को जोड़ा है. जबकि EY Smart Reviewer हालाँकि पहले ही Veeva के साथ इंटीग्रेटेड है, वहीं EY US का ज़्यादा गहन इंटीग्रेशन्स से विस्तार करने का प्लान है जिनमें Adobe Workfront जैसे आम रूप से इस्तेमाल किए जाने वाले वर्कफ़्लो सॉल्यूशन्स शामिल हैं.
हार्टले का कहना है, " EY Smart Reviewer में हमारा गोल मेडिकल, कानूनी और रेग्यूलेटरी प्रमोशनल रिव्यूर्स को हटाने के बजाय उनकी सपोर्ट करना है." "यह अहम है कि आखिरी फ़ैसला रिव्यूर्स का हो जिसमें प्रमोशनल रिव्यूज़ के दौरान रिस्क के नापतौल के लिए वे अपनी एक्सपर्टीज़ का इस्तेमाल करें. Adobe की सपोर्ट से, हम प्रमोशनल रिव्यूज़ की रफ़्तार बढ़ाने के लिए ऑटोमेशन का इस्तेमाल कर रहे हैं जिससे हमारे क्लायंट्स कस्टमर्स तक तेज़ी से कॉन्टेंट पहुँचा पा रहे हैं और कॉन्टेंट बढ़ने पर ज़्यादा रिसोर्सेज़ जोड़ने की ज़रूरत खत्म करके लागतें बचा पा रहे हैं."
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