Dans tous les types d'entreprises, il existe souvent des milliers de t\u00e2ches qui requi\u00e8rent l'attention des employ\u00e9s, mais qui n'utilisent pas leurs v\u00e9ritables comp\u00e9tences, comme classer des documents, taper des donn\u00e9es ou r\u00e9pondre \u00e0 des courriels de routine.<\/p>\n
Toutes ces t\u00e2ches sont essentielles au fonctionnement d'une entreprise, mais en plus d'\u00eatre r\u00e9p\u00e9titives et de prendre du temps, elles constituent une utilisation inefficace des talents.<\/p>\n
Heureusement, l'essor de l'automatisation des processus a donn\u00e9 aux organisations la possibilit\u00e9 d'automatiser un grand nombre de ces t\u00e2ches routini\u00e8res mais pr\u00e9cieuses, lib\u00e9rant ainsi leurs employ\u00e9s pour qu'ils effectuent un travail plus int\u00e9ressant et plus productif, voire pour qu'ils accomplissent des t\u00e2ches tr\u00e8s complexes de mani\u00e8re plus efficace et plus efficiente.<\/p>\n
Pour une grande banque, l'automatisation des processus signifiait non seulement l'am\u00e9lioration de l'efficacit\u00e9 op\u00e9rationnelle, mais aussi la possibilit\u00e9 pour ses employ\u00e9s de se consacrer \u00e0 des t\u00e2ches plus importantes et d'innover \u00e0 plus grande \u00e9chelle en termes de technologie de gestion du lieu de travail.<\/p>\n
En d\u00e9pit de sa taille et de sa prosp\u00e9rit\u00e9, la banque avait identifi\u00e9 parmi ses activit\u00e9s un large \u00e9ventail de fonctions et de processus op\u00e9rationnels qui repr\u00e9sentaient des opportunit\u00e9s d'automatisation. Si la banque avait une vision claire de l'automatisation, elle \u00e9tait \u00e9galement consciente de la n\u00e9cessit\u00e9 de consolider le soutien et de d\u00e9finir clairement et d'affiner son approche.<\/p>\n
Peu apr\u00e8s le lancement du projet, la banque a constat\u00e9 un nombre croissant d'opportunit\u00e9s de solutions d'automatisation. Mais il restait encore des processus qui, bien que r\u00e9p\u00e9titifs et chronophages, \u00e9taient consid\u00e9r\u00e9s comme trop complexes pour \u00eatre des candidats r\u00e9alistes \u00e0 l'automatisation.<\/p>\n
Cependant, bon nombre de ces domaines \u00e9taient en fait des probl\u00e8mes r\u00e9solubles. Ils n\u00e9cessitaient simplement des capacit\u00e9s suppl\u00e9mentaires. Au fur et \u00e0 mesure de l'analyse de t\u00e2ches sp\u00e9cifiques, la banque a pu concevoir de nouvelles solutions lui permettant d'automatiser des op\u00e9rations de plus en plus sophistiqu\u00e9es.<\/p>\n
Parmi les opportunit\u00e9s d'automatisation r\u00e9ussies, qui lui ont permis de transformer des fonctions enti\u00e8res, on peut citer<\/p>\n
L'un des premiers domaines o\u00f9 l'automatisation a commenc\u00e9 \u00e0 produire des r\u00e9sultats concrets a \u00e9t\u00e9 la transformation de la mani\u00e8re dont la banque traitait les r\u00e9clamations des consommateurs.<\/p>\n
De nombreuses plaintes trait\u00e9es par l'entreprise ont d'abord \u00e9t\u00e9 envoy\u00e9es au si\u00e8ge pour \u00eatre trait\u00e9es, mais il s'est av\u00e9r\u00e9 qu'environ 75% d'entre elles pouvaient \u00eatre trait\u00e9es dans les succursales. Toutefois, l'examen de ces courriers \u00e9lectroniques et l'identification des mesures \u00e0 prendre dans chaque cas prenaient beaucoup de temps, environ une minute par plainte.<\/p>\n
Pour la premi\u00e8re fois, l'automatisation a \u00e9t\u00e9 utilis\u00e9e pour traiter les plaintes. Des algorithmes de traitement du langage naturel (NLP) combin\u00e9s \u00e0 des techniques de classification par apprentissage automatique ont \u00e9t\u00e9 appliqu\u00e9s pour lire les courriels, d\u00e9tecter le ton et le style de langage, \u00e9valuer la nature de la plainte et d\u00e9terminer l'\u00e9quipe qui doit la recevoir.<\/p>\n
Le syst\u00e8me d'IA ainsi cr\u00e9\u00e9 a ensuite \u00e9t\u00e9 int\u00e9gr\u00e9 dans le flux de travail, au niveau des \u00e9tapes li\u00e9es au sujet, afin que chaque plainte puisse \u00eatre transmise au gestionnaire concern\u00e9. Gr\u00e2ce \u00e0 cette solution, la 80% des plaintes peut d\u00e9sormais \u00eatre trait\u00e9e automatiquement, du d\u00e9but \u00e0 la fin.<\/p>\n
Les pr\u00eats hypoth\u00e9caires contiennent un grand nombre d'informations importantes qui doivent \u00eatre archiv\u00e9es pour r\u00e9f\u00e9rence future pendant leur dur\u00e9e de vie, ce qui implique de lire, de trier et d'archiver manuellement ces informations. L'\u00e9quipe de cr\u00e9dit de la banque effectuait ces op\u00e9rations environ 150 fois par jour, soit en moyenne 2,5 minutes par document.<\/p>\n
Gr\u00e2ce \u00e0 l'automatisation des processus, la banque a pu mettre en place une solution combinant la reconnaissance optique de caract\u00e8res (OCR), l'apprentissage automatique et la PLN pour transcrire automatiquement les documents de pr\u00eats hypoth\u00e9caires num\u00e9ris\u00e9s, lire le contenu et extraire et archiver les donn\u00e9es cl\u00e9s.<\/p>\n
Depuis son lancement en 2019, plus de 90% de copies \u00e9lectroniques entrantes de contrats de pr\u00eats hypoth\u00e9caires sont automatiquement trait\u00e9es et archiv\u00e9es quotidiennement.<\/p>\n
Comme toute entreprise, les op\u00e9rations quotidiennes de la banque impliquaient une grande quantit\u00e9 d'e-mails. Son \u00e9quipe op\u00e9rationnelle passait beaucoup de temps \u00e0 acheminer manuellement les courriels des clients vers le bon membre du personnel.<\/p>\n
En utilisant une combinaison de techniques NLP et d'apprentissage automatique, l'\u00e9quipe a pu cr\u00e9er un syst\u00e8me intelligent qui identifie automatiquement les num\u00e9ros de demande de service des courriels entrants et les trie en vue d'un traitement ult\u00e9rieur. D\u00e9sormais, 92% de courriels sont class\u00e9s automatiquement avec une pr\u00e9cision de 92%, et 80% de clients sont identifi\u00e9s avec une pr\u00e9cision de 85%.<\/p>\n
Pour cr\u00e9er ces solutions automatis\u00e9es de plus en plus complexes et veiller \u00e0 ce qu'elles soient non seulement r\u00e9ussies, mais aussi s\u00fbres, une \u00e9quipe compos\u00e9e d'un large \u00e9ventail de comp\u00e9tences techniques approfondies a \u00e9t\u00e9 mise \u00e0 contribution.<\/p>\n
D\u00e8s le d\u00e9but du projet, la banque s'\u00e9tait fix\u00e9 un objectif ambitieux en mati\u00e8re d'automatisation et, au fur et \u00e0 mesure que l'exp\u00e9rience se d\u00e9veloppait, il est apparu clairement qu'il existait d'autres possibilit\u00e9s d'automatisation. Aujourd'hui, la banque automatise plus de 100 processus par an, ce qui constitue une avanc\u00e9e majeure pour \u00e9conomiser des heures de travail et permettre aux employ\u00e9s de se concentrer sur des t\u00e2ches plus complexes.<\/p>\n
M\u00eame avec les progr\u00e8s rapides de l'IA, les robots devront toujours accomplir des t\u00e2ches qui d\u00e9passent leurs sp\u00e9cifications. L'expertise et la cr\u00e9ativit\u00e9 humaines resteront donc essentielles. C'est pr\u00e9cis\u00e9ment \u00e0 cause de l'automatisation que le talent humain peut devenir le v\u00e9ritable moteur de la valeur au sein de l'organisation.<\/p>\n
\u00c0 une \u00e9poque de changements sans pr\u00e9c\u00e9dent, l'int\u00e9gration r\u00e9ussie et opportune de la technologie n'est pas seulement la cl\u00e9 de la survie, mais aussi le moyen de d\u00e9bloquer de nouvelles formes de valeur. Face aux attentes croissantes des clients, il est essentiel de se concentrer sur la cr\u00e9ation de valeur pour les clients gr\u00e2ce \u00e0 la technologie et \u00e0 la transformation de l'entreprise.<\/p>\n
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