ZD至顶网CIO与应用频道 02月27日 北京消息:麦肯锡国际健康管理(北京)有限公司(McKinsey & Health)(以下简称麦肯锡健康)凭借着对全球医疗科技与资源的深入研究,以及对高净值人群健康需求的深入分析,麦肯锡健康创立了“三维海外医疗咨询服务体系”,为客户寻求全球领先的医疗科技解决方案,精准匹配并推介顶级海外医疗服务机构,让高端客户享受国际领先、可信赖的医学治疗方案,以及贵宾式的服务关怀,和更健康、更成功的人生。
然而随着业务的快速发展,麦肯锡健康的客户数量大规模增长,寻求海外生子的客户也越来越多。如何满足不断增长的客户需求,为客户提供更优质的服务,成为了麦肯锡健康亟待解决的问题。于是麦肯锡经过对多家CRM厂商的考察,最终选择了百会CRM,来为其进行业务信息化管理升级。百会CRM作为中国SaaS领域的先行者,已成功运营10年时间,拥有2500万注册用户和10万余家企业用户,以及130多个垂直细分行业解决方案。此次百会CRM根据麦肯锡健康的具体情况,为其进行了系统化梳理,并且还对其个性化需求进行了专业的模块定制,以使其对麦肯锡健康的业务匹配度更高,为客户提供更优质服务。
快速发展,塑造优质企业品牌
麦肯锡健康独创的“三维海外医疗咨询服务体系”帮助客户推介适合的海外医疗机构,包括了解客户身体健康指标,匹配相应专家机构,安排会诊以寻求恰当的医疗解决方案,并全程追踪,进行治疗前的行程规划,治疗期间的陪同,以及后续的健康管理指导。麦肯锡健康的优质服务获得了众多客户的高度赞扬,这为其迅速构建起了优质的企业品牌。目前麦肯锡健康与美国、以色列、俄罗斯、马来西亚等医疗技术发达国家、细分医学领域排名前十的医疗机构,建立了深入的合作关系,包括美国加州生殖健康中心(CCRH)、美国加州生殖和外科医疗协会/中心(FSAC)等,为数百位客户提供了优质的海外医疗咨询服务。百会CRM根据其需求,为其搭建了线索、联系人、商机、市场活动、报表、销售管理、售后服务等多个模块,为其在分类整理客户资源、跟进客户、提高成单率等方面实现了成功部署。
打造信息化管理流程,全面升级客户管理
对于成交客户的售后服务,一直是麦肯锡健康最为重视的环节,同时这也是最为复杂的一个环节。由于海外就医的流程烦琐冗长,并且信息处理繁杂,客户群体类别多等情况,百会CRM为其进行了专业的模块搭建及模块定制。在信息记录方面,可将客户的详细信息按照统一格式进行记录,包括客户姓名、年龄、性别、需求明细、医院名称、预算费用等,方便工作人员随时查找,提高工作效率。在客户的整个医疗服务阶段,如海外生子业务,百会CRM为麦肯锡健康的工作人员设置了系统提醒功能,方便工作人员开展工作,可按部就班地安排客户进行上门咨询、与医生见面、缴纳相关费用、购买机票、起飞航班、健康筛查、住院生产等环节,使得每位客户都能够得到最优质的服务体验,为每一位客户全权负责。
一直以来,麦肯锡健康都以“尊重、专业、快乐、隐私、诚信”为公司理念,以专业的医学知识、高素质的咨询服务团队、深入的研究与分析能力,及对客户的关注和对生命的尊重,致力于成为全球海外医疗私人订制咨询服务的旗舰企业。麦肯锡健康CEO樊琴女士表示:此次联手百会CRM,双方将携手共进,全面提升企业信息化管理,将麦肯锡健康打造成为行业领导者,为每一位客户送去最优质的服务,让生命更圆满!
好文章,需要你的鼓励
新加坡国立大学研究团队开发了名为IEAP的图像编辑框架,它通过将复杂编辑指令分解为简单原子操作序列解决了当前AI图像编辑的核心难题。研究发现当前模型在处理不改变图像布局的简单编辑时表现出色,但在需要改变图像结构时效果差。IEAP框架定义了五种基本操作,并利用思维链推理技术智能分解用户指令,实验证明其性能显著超越现有方法,尤其在处理复杂多步骤编辑时。
Character AI的研究者开发出TalkingMachines系统,通过自回归扩散模型实现实时音频驱动视频生成。研究将预训练视频模型转变为能进行FaceTime风格对话的虚拟形象系统。核心创新包括:将18B参数的图像到视频DiT模型改造为音频驱动系统、通过蒸馏实现无错误累积的无限长视频生成、优化工程设计降低延迟。系统可让多种风格的虚拟角色与人进行自然对话,嘴型与语音同步,为实时数字人交互技术开辟了新可能。
这项由中国人民大学高瓴人工智能学院研究团队发表的研究解决了大语言模型评判中的自我偏好问题。研究提出了DBG分数,通过比较模型给自身回答的分数与黄金判断的差异来测量偏好度,有效分离了回答质量与自我偏好偏差。实验发现,预训练和后训练模型都存在自我偏好,但大模型比小模型偏好度更低;调整回答风格和使用相同数据训练不同模型可减轻偏好。研究还从注意力分析角度揭示了自我偏好的潜在机制,为提高AI评判客观性提供了重要指导。
这篇研究提出了DenseDPO,一种改进视频生成模型的新方法,通过三大创新解决了传统方法中的"静态偏好"问题:使用结构相似的视频对进行比较,采集细粒度的时序偏好标注,并利用现有视觉语言模型自动标注。实验表明,DenseDPO不仅保留了视频的动态性,还在视觉质量方面与传统方法相当,同时大大提高了数据效率。这项技术有望推动AI生成更加自然、动态的视频内容。