Em todos os tipos de empresas, existem frequentemente milhares de tarefas que requerem a atenção dos empregados, mas que não utilizam as suas verdadeiras competências, como arquivar documentos, dactilografar dados ou responder a e-mails de rotina.
Todas estas tarefas são essenciais para o funcionamento de uma empresa, mas, para além de serem repetitivas e demoradas, são uma utilização ineficaz do talento.
Felizmente, o aumento da automatização de processos deu às organizações a opção de automatizar muitas destas tarefas rotineiras, mas valiosas, libertando os seus empregados para fazerem um trabalho mais interessante e produtivo, e até para completarem tarefas altamente complexas de forma mais eficiente e eficaz.
Exemplo no sector bancário
Para um grande banco, automatizar processos significava não só melhorar a eficiência operacional, mas também dar tempo aos seus funcionários para se concentrarem em trabalho mais valioso e inovar a uma escala maior em termos de tecnologia de gestão do local de trabalho.
Apesar de ser uma empresa grande e próspera, o banco tinha identificado entre as suas operações uma vasta gama de funções e processos empresariais que representavam oportunidades de automatização. E embora o banco tivesse uma visão clara da automatização, estava também consciente da necessidade de consolidar o apoio e de mapear e aperfeiçoar claramente a sua abordagem.
Pouco depois do início do projeto, o banco encontrou um número crescente de oportunidades para soluções de automatização. Mas ainda havia processos que, embora repetitivos e demorados, eram considerados demasiado complexos para serem candidatos realistas à automatização.
No entanto, muitas destas áreas eram, de facto, problemas solucionáveis. Apenas necessitavam de capacidades adicionais. À medida que as tarefas específicas do processo eram analisadas, o banco conseguia conceber novas soluções que lhe permitiam automatizar operações cada vez mais sofisticadas.
As oportunidades de automatização bem sucedidas, que lhe permitiram transformar funções inteiras, incluem:
Tratamento das queixas
Uma das primeiras áreas em que a experiência de automatização começou a produzir resultados reais foi na transformação da forma como o banco tratava as queixas dos consumidores.
Muitas das queixas tratadas pela empresa eram primeiro enviadas para a sede para serem tratadas, mas descobriu-se que cerca de 75% delas podiam ser tratadas nas sucursais. No entanto, a análise destes e-mails e a identificação das medidas a tomar em cada caso demorava muito tempo, cerca de um minuto por reclamação.
Pela primeira vez, foi utilizada a automatização para tratar as queixas. Foram aplicados algoritmos de processamento de linguagem natural (PNL) combinados com técnicas de classificação de aprendizagem automática para ler as mensagens de correio eletrónico, detetar o tom e o estilo da linguagem, avaliar a natureza da queixa e determinar a equipa que a deve receber.
O sistema de IA resultante foi então integrado no fluxo de trabalho, nas etapas relacionadas com os tópicos, para que cada reclamação pudesse ser encaminhada para o gestor relevante. Graças a esta solução, o 80% das reclamações pode agora ser tratado automaticamente, do princípio ao fim.
Extração de informações sobre empréstimos hipotecários
Os empréstimos hipotecários contêm muita informação importante que precisa de ser arquivada para referência futura durante a vida do crédito, o que implica ler, ordenar e arquivar manualmente essa informação. A equipa de crédito do banco realizava estas acções cerca de 150 vezes por dia, numa média de 2,5 minutos por documento.
Com a ajuda da automatização de processos, o banco conseguiu criar uma solução que combinava o reconhecimento ótico de caracteres (OCR), a aprendizagem automática e o PLN para transcrever automaticamente documentos digitalizados de empréstimos hipotecários, ler o conteúdo e extrair e arquivar dados importantes.
Desde o seu lançamento em 2019, mais de 90% de cópias electrónicas de entrada de contratos de empréstimo hipotecário são automaticamente processadas e arquivadas diariamente.
E-mails de bancos de empresas
Como qualquer empresa, as operações quotidianas do banco envolviam uma grande quantidade de e-mails. A sua equipa operacional passava muito tempo a encaminhar manualmente os e-mails dos clientes para o funcionário certo.
Utilizando uma combinação de técnicas de PNL e de aprendizagem automática, a equipa conseguiu criar um sistema inteligente que identificou automaticamente os números dos pedidos de serviço dos e-mails recebidos e os classificou para tratamento posterior. Agora, automaticamente, 92% de e-mails são classificados com uma precisão de 92% e 80% de clientes são identificados com uma precisão de 85%.
Para criar estas soluções automatizadas cada vez mais complexas e garantir que fossem não só bem sucedidas, mas também seguras, foi chamada uma equipa que incluía uma vasta gama de conhecimentos técnicos aprofundados.
Colocar os robots no centro da eficiência
Desde o início do projeto, o banco estabeleceu para si próprio um objetivo de automatização ambicioso e, à medida que a experiência se desenvolveu, tornou-se claro que existiam oportunidades adicionais para uma maior automatização. Atualmente, o banco está a automatizar mais de 100 processos por ano, o que representa um grande passo em frente na poupança de horas de trabalho e liberta os funcionários para se concentrarem em tarefas mais complexas.
Mesmo com os rápidos avanços da IA, os robots terão de realizar tarefas que vão para além das suas especificações. Como tal, a perícia e a criatividade humanas continuarão a ser fundamentais. É precisamente devido à automatização que o talento humano pode ser o verdadeiro motor de valor da organização.
Numa era de mudanças sem precedentes, a integração bem sucedida e atempada da tecnologia não é apenas a chave para a sobrevivência, mas também o caminho para desbloquear novas formas de valor. Face às crescentes expectativas dos clientes, é fundamental concentrarmo-nos na criação de valor para os clientes através da tecnologia e da transformação empresarial.
