W każdym rodzaju działalności często istnieją tysiące zadań, które wymagają uwagi pracowników, ale nie wykorzystują ich rzeczywistych umiejętności, takich jak wypełnianie dokumentów, wpisywanie danych lub odpowiadanie na rutynowe wiadomości e-mail.
Wszystkie te zadania są niezbędne do prowadzenia firmy, ale oprócz tego, że są powtarzalne i czasochłonne, stanowią nieefektywne wykorzystanie talentów.
Na szczęście rozwój automatyzacji procesów dał organizacjom możliwość zautomatyzowania wielu z tych rutynowych, ale cennych zadań, uwalniając ich pracowników do wykonywania bardziej interesującej i produktywnej pracy, a nawet do wykonywania wysoce złożonych zadań w sposób bardziej wydajny i skuteczny.
Przykład w sektorze bankowym
Dla jednego z dużych banków automatyzacja procesów oznaczała nie tylko poprawę wydajności operacyjnej, ale także dała pracownikom czas na skupienie się na bardziej wartościowej pracy i wprowadzaniu innowacji na większą skalę w zakresie technologii zarządzania miejscem pracy.
Pomimo tego, że bank był dużą i dobrze prosperującą firmą, zidentyfikował wśród swoich operacji szeroki zakres funkcji i procesów biznesowych, które stanowiły okazję do automatyzacji. I choć bank miał jasną wizję automatyzacji, był również świadomy potrzeby konsolidacji wsparcia oraz jasnego mapowania i udoskonalania swojego podejścia.
Wkrótce po rozpoczęciu projektu bank znajdował coraz więcej możliwości automatyzacji. Wciąż jednak istniały procesy, które, choć powtarzalne i czasochłonne, były uważane za zbyt złożone, aby mogły być realistycznymi kandydatami do automatyzacji.
Jednak wiele z tych obszarów było w rzeczywistości możliwymi do rozwiązania problemami. Potrzebne były tylko dodatkowe możliwości. W miarę analizowania konkretnych zadań procesowych, bank był w stanie opracować nowe rozwiązania, które pozwoliłyby mu zautomatyzować coraz bardziej zaawansowane operacje.
Udane możliwości automatyzacji, które umożliwiły przekształcenie całych funkcji, obejmują:
Obsługa reklamacji
Jednym z pierwszych obszarów, w których automatyzacja zaczęła przynosić rzeczywiste rezultaty, było przekształcenie sposobu, w jaki bank rozpatrywał skargi konsumentów.
Wiele skarg rozpatrywanych przez firmę było najpierw wysyłanych do centrali w celu podjęcia działań, ale odkryto, że około 75% z nich można było rozpatrzyć w oddziałach. Jednak przeglądanie tych e-maili i określanie, jakie działania należy podjąć w każdym przypadku, zajmowało dużo czasu, około minuty na skargę.
Po raz pierwszy do obsługi skarg wykorzystano automatyzację. Algorytmy przetwarzania języka naturalnego (NLP) w połączeniu z technikami klasyfikacji uczenia maszynowego zostały zastosowane do odczytywania wiadomości e-mail, wykrywania tonu i stylu języka, oceny charakteru skargi i określenia, który zespół powinien ją otrzymać.
Powstały system AI został następnie zintegrowany z przepływem pracy, na etapach związanych z tematem, tak aby każda skarga mogła zostać przekazana do odpowiedniego menedżera. Dzięki temu rozwiązaniu, 80% reklamacji może być teraz obsługiwany automatycznie, od początku do końca.
Pozyskiwanie informacji o kredytach hipotecznych
Kredyty hipoteczne zawierają wiele ważnych informacji, które muszą zostać zarchiwizowane w celu późniejszego wykorzystania w okresie kredytowania, a to wymaga ręcznego czytania, sortowania i archiwizowania tych informacji. Zespół kredytowy banku wykonywał te czynności około 150 razy dziennie, średnio 2,5 minuty na dokument.
Dzięki automatyzacji procesów bank był w stanie zbudować rozwiązanie, które łączyło optyczne rozpoznawanie znaków (OCR), uczenie maszynowe i PLN w celu automatycznego transkrybowania zeskanowanych dokumentów kredytów hipotecznych, odczytywania treści oraz wyodrębniania i archiwizowania kluczowych danych.
Od momentu uruchomienia w 2019 r. ponad 90% przychodzących elektronicznych kopii umów kredytów hipotecznych jest automatycznie przetwarzanych i archiwizowanych każdego dnia.
Wiadomości e-mail dotyczące bankowości korporacyjnej
Jak każda firma, codzienne operacje banku obejmowały wiele wiadomości e-mail. Jego zespół operacyjny spędzał dużo czasu na ręcznym przekierowywaniu e-maili klientów do odpowiednich pracowników.
Korzystając z kombinacji technik NLP i uczenia maszynowego, zespół był w stanie stworzyć inteligentny system, który automatycznie identyfikował numery zgłoszeń serwisowych w przychodzących wiadomościach e-mail i sortował je do dalszej obsługi. Teraz, automatycznie, 92% wiadomości e-mail jest klasyfikowanych z dokładnością 92%, a 80% klientów jest identyfikowanych z dokładnością 85%.
Aby stworzyć te coraz bardziej złożone zautomatyzowane rozwiązania i zapewnić, że będą one nie tylko skuteczne, ale także bezpieczne, wezwano zespół składający się z szerokiego zakresu dogłębnej wiedzy technicznej.
Roboty w centrum wydajności
Od samego początku projektu bank wyznaczył sobie ambitny cel w zakresie automatyzacji, a wraz z rozwojem doświadczenia stało się jasne, że istnieją dodatkowe możliwości dalszej automatyzacji. Obecnie bank automatyzuje ponad 100 procesów rocznie, co stanowi duży krok naprzód w oszczędzaniu czasu pracy i uwalnianiu pracowników, aby mogli skupić się na bardziej złożonych zadaniach.
Nawet przy szybkich postępach w dziedzinie sztucznej inteligencji roboty nadal będą musiały wykonywać zadania wykraczające poza ich specyfikacje. W związku z tym ludzka wiedza i kreatywność pozostaną kluczowe. To właśnie z powodu automatyzacji ludzki talent może być prawdziwym motorem wartości w organizacji.
W erze bezprecedensowych zmian udana i terminowa integracja technologii jest nie tylko kluczem do przetrwania, ale także drogą do odblokowania nowych form wartości. W obliczu rosnących oczekiwań klientów kluczowe znaczenie ma skupienie się na generowaniu wartości dla klientów poprzez technologię i transformację biznesową.
