В любом виде бизнеса существуют тысячи задач, требующих внимания сотрудников, но не использующих их реальные навыки, например, подшивка документов, набор текста или ответы на обычные электронные письма.
Все эти задачи необходимы для ведения бизнеса, но помимо того, что они повторяются и отнимают много времени, они еще и неэффективно используют таланты.
К счастью, развитие автоматизации процессов дало организациям возможность автоматизировать многие из этих рутинных, но ценных задач, освободив своих сотрудников для более интересной и продуктивной работы и даже для более эффективного и результативного выполнения очень сложных задач.
Пример в банковском секторе
Для одного крупного банка автоматизация процессов означала не только повышение операционной эффективности, но и предоставление сотрудникам времени, чтобы сосредоточиться на более важной работе, а также внедрение инноваций в более широком масштабе с точки зрения технологии управления рабочими местами.
Несмотря на то, что банк является крупной и процветающей компанией, среди своих операций он выделил широкий спектр функций и бизнес-процессов, которые представляли собой возможности для автоматизации. И хотя банк имел четкое видение автоматизации, он также осознавал необходимость консолидации поддержки и четкого определения и уточнения своего подхода.
Вскоре после начала проекта банк стал находить все больше возможностей для автоматизации. Однако все еще оставались процессы, которые, хотя и были повторяющимися и трудоемкими, считались слишком сложными, чтобы быть реальными кандидатами на автоматизацию.
Однако многие из этих областей на самом деле были решаемыми проблемами. Им просто требовались дополнительные возможности. По мере анализа конкретных технологических задач банк смог разработать новые решения, которые позволили бы ему автоматизировать все более сложные операции.
Успешные возможности автоматизации, позволившие преобразовать целые функции, включают:
Обработка жалоб
Одной из первых областей, где автоматизация начала приносить реальные результаты, стала трансформация методов работы банка с жалобами потребителей.
Многие жалобы, поступающие в компанию, сначала отправлялись в головной офис для принятия мер, но выяснилось, что около 75% из них могут быть рассмотрены в филиалах. Однако просмотр этих писем и определение действий, которые необходимо предпринять в каждом случае, занимали много времени - около минуты на одну жалобу.
Впервые для обработки жалоб была применена автоматизация. Алгоритмы обработки естественного языка (NLP) в сочетании с методами классификации машинного обучения читали электронные письма, определяли тон и стиль речи, оценивали характер жалобы и определяли, какая команда должна ее получить.
Полученная система искусственного интеллекта была интегрирована в рабочий процесс на всех этапах, связанных с темой, чтобы каждая жалоба могла быть направлена соответствующему менеджеру. Благодаря этому решению рассмотрение жалоб 80% теперь осуществляется автоматически, от начала и до конца.
Извлечение информации об ипотечных кредитах
Ипотечные кредиты содержат много важной информации, которую необходимо архивировать для последующего использования в течение всего срока кредитования, а это предполагает ручное чтение, сортировку и архивирование этой информации. Кредитная команда банка выполняла эти действия около 150 раз в день, в среднем 2,5 минуты на один документ.
С помощью автоматизации процессов банк смог создать решение, сочетающее оптическое распознавание символов (OCR), машинное обучение и PLN для автоматической расшифровки отсканированных документов по ипотечным кредитам, чтения их содержания, извлечения и архивирования ключевых данных.
С момента запуска в 2019 году ежедневно автоматически обрабатывается и архивируется более 90% входящих электронных копий договоров ипотечного кредитования.
Корпоративные банковские письма
Как и в любом другом бизнесе, в повседневной работе банка было много электронной почты. Операционная группа банка тратила много времени на ручную маршрутизацию писем клиентов к нужному сотруднику.
Используя сочетание технологий NLP и машинного обучения, команда смогла создать интеллектуальную систему, которая автоматически определяет номера запросов на обслуживание во входящих электронных письмах и сортирует их для дальнейшей обработки. Теперь автоматически классифицируется 92% электронных писем с точностью 92%, а 80% клиентов идентифицируются с точностью 85%.
Чтобы создать эти все более сложные автоматизированные решения и обеспечить их не только успешность, но и безопасность, была привлечена команда, обладающая широким спектром глубоких технических знаний.
Роботы в центре эффективности
С самого начала проекта банк поставил перед собой амбициозную цель по автоматизации, и по мере развития опыта стало ясно, что существуют дополнительные возможности для дальнейшей автоматизации. Сегодня банк автоматизирует более 100 процессов в год, что является большим шагом вперед в экономии рабочего времени и позволяет сотрудникам сосредоточиться на более сложных задачах.
Даже при стремительном развитии искусственного интеллекта роботам все равно придется выполнять задачи, выходящие за рамки их технических возможностей. Поэтому человеческий опыт и творческий подход по-прежнему будут иметь решающее значение. Именно благодаря автоматизации человеческий талант становится реальной движущей силой стоимости организации.
В эпоху беспрецедентных перемен успешная и своевременная интеграция технологий - это не только ключ к выживанию, но и путь к открытию новых форм стоимости. В условиях растущих ожиданий клиентов крайне важно сосредоточиться на создании ценности для них с помощью технологий и трансформации бизнеса.
