I alle typer virksomheter er det ofte tusenvis av oppgaver som krever de ansattes oppmerksomhet, men som ikke utnytter deres reelle kompetanse, for eksempel å arkivere dokumenter, skrive data eller svare på rutinemessige e-poster.
Alle disse oppgavene er viktige for driften av en virksomhet, men i tillegg til at de er repetitive og tidkrevende, er de en ineffektiv bruk av talent.
Heldigvis har prosessautomatisering gjort det mulig for organisasjoner å automatisere mange av disse rutinemessige, men verdifulle oppgavene, slik at de ansatte får tid til å utføre mer interessant og produktivt arbeid, og til og med utføre svært komplekse oppgaver på en mer effektiv måte.
Eksempel fra banksektoren
For en stor bank betydde automatiseringen av prosesser ikke bare at driften ble mer effektiv, men også at de ansatte fikk tid til å fokusere på mer verdifullt arbeid og innovere i større skala når det gjaldt teknologi for arbeidsplassadministrasjon.
Til tross for at banken var en stor og blomstrende bedrift, hadde den identifisert en lang rekke funksjoner og forretningsprosesser som representerte muligheter for automatisering. Og selv om banken hadde en klar visjon for automatisering, var den også klar over behovet for å konsolidere støtten og tydelig kartlegge og avgrense tilnærmingen.
Kort tid etter at prosjektet hadde startet, fant banken stadig flere muligheter for automatiseringsløsninger. Men det var fortsatt prosesser som, selv om de var repetitive og tidkrevende, ble ansett som for komplekse til å være realistiske kandidater for automatisering.
Men mange av disse områdene var faktisk løsbare problemer. De trengte bare flere muligheter. Etter hvert som spesifikke prosessoppgaver ble analysert, kunne banken utvikle nye løsninger som ville gjøre det mulig å automatisere stadig mer sofistikerte operasjoner.
Blant de vellykkede automatiseringsmulighetene, som har gjort det mulig å transformere hele funksjoner, er
Håndtering av klager
Et av de første områdene der automatiseringsopplevelsen begynte å gi resultater, var i forbindelse med måten banken håndterte kundeklager på.
Mange av klagene som ble håndtert av selskapet, ble først sendt til hovedkontoret for behandling, men det ble oppdaget at rundt 75% av dem kunne håndteres i filialene. Det tok imidlertid lang tid å gå gjennom disse e-postene og finne ut hva som skulle gjøres i hvert enkelt tilfelle, omtrent ett minutt per klage.
For første gang ble klager håndtert automatisk. Algoritmer for naturlig språkbehandling (NLP) kombinert med maskinlæringsteknikker for klassifisering ble brukt til å lese e-postene, oppdage tonen og språkstilen, vurdere klagens art og avgjøre hvilket team som skulle motta den.
Det resulterende AI-systemet ble deretter integrert i arbeidsflyten, på de temarelaterte trinnene, slik at hver klage kunne videresendes til den relevante lederen. Takket være denne løsningen kan 80% av klager nå håndteres automatisk, fra start til slutt.
Utvinning av informasjon om boliglån
Boliglån inneholder mye viktig informasjon som må arkiveres for fremtidig referanse i løpet av lånets levetid, og dette innebærer manuell lesing, sortering og arkivering av denne informasjonen. Bankens kredittteam utførte disse handlingene omtrent 150 ganger om dagen, noe som i gjennomsnitt tok 2,5 minutter per dokument.
Ved hjelp av prosessautomatisering kunne banken bygge en løsning som kombinerte optisk tegngjenkjenning (OCR), maskinlæring og PLN for automatisk transkribering av skannede boliglånsdokumenter, lesing av innholdet og uthenting og arkivering av nøkkeldata.
Siden lanseringen i 2019 har mer enn 90% innkommende elektroniske kopier av boliglånskontrakter blitt automatisk behandlet og arkivert hver dag.
E-poster fra bedriftsbanker
Som enhver annen virksomhet, involverte bankens daglige drift mange e-poster. Det operasjonelle teamet brukte mye tid på å manuelt dirigere e-poster fra kunder til riktig medarbeider.
Ved hjelp av en kombinasjon av NLP- og maskinlæringsteknikker klarte teamet å skape et intelligent system som automatisk identifiserte serviceforespørsler i innkommende e-poster og sorterte dem for videre håndtering. Nå klassifiseres 92% e-poster automatisk med en nøyaktighet på 92%, og 80% kunder identifiseres med en nøyaktighet på 85%.
For å skape disse stadig mer komplekse automatiserte løsningene og sørge for at de ikke bare var vellykkede, men også trygge, ble det satt sammen et team med et bredt spekter av dyptgående teknisk ekspertise.
Roboter i sentrum for effektivitet
Fra starten av prosjektet hadde banken satt seg et ambisiøst automatiseringsmål, og etter hvert som erfaringene utviklet seg, ble det klart at det var flere muligheter for ytterligere automatisering. I dag automatiserer banken mer enn 100 prosesser i året, noe som er et stort skritt fremover når det gjelder å spare arbeidstid og frigjøre ansatte til å fokusere på mer komplekse oppgaver.
Selv med raske fremskritt innen kunstig intelligens vil robotene fortsatt måtte utføre oppgaver som overgår deres spesifikasjoner. Derfor vil menneskelig ekspertise og kreativitet fortsatt være avgjørende. Det er nettopp på grunn av automatiseringen at menneskelige talenter får muligheten til å være den virkelige drivkraften bak verdiskapningen i organisasjonen.
I en tid med endringer uten sidestykke er vellykket og tidsriktig integrering av teknologi ikke bare nøkkelen til overlevelse, men også veien til å skape nye former for verdi. I en tid med stadig høyere kundeforventninger er det avgjørende å fokusere på å skape verdi for kundene ved hjelp av teknologi og forretningstransformasjon.
