V vseh vrstah podjetij je pogosto na tisoče nalog, ki zahtevajo pozornost zaposlenih, vendar ne izkoriščajo njihovega pravega znanja, kot so arhiviranje dokumentov, tipkanje podatkov ali odgovarjanje na rutinsko elektronsko pošto.
Vse te naloge so bistvene za delovanje podjetja, vendar so poleg tega, da se ponavljajo in zahtevajo veliko časa, tudi neučinkovita raba talentov.
Na srečo je razmah avtomatizacije procesov organizacijam omogočil avtomatizacijo številnih rutinskih, a dragocenih opravil, s čimer so zaposleni lahko opravljali bolj zanimivo in produktivno delo ter celo bolj učinkovito in uspešno opravljali zelo zapletene naloge.
Primer v bančnem sektorju
Za eno od velikih bank avtomatizacija procesov ni pomenila le izboljšanja operativne učinkovitosti, temveč tudi to, da so se zaposleni lahko posvetili dragocenejšemu delu in obsežnejšim inovacijam na področju tehnologije upravljanja delovnih mest.
Čeprav je bila banka veliko in uspešno podjetje, je med svojimi dejavnostmi prepoznala vrsto funkcij in poslovnih procesov, ki so predstavljali priložnosti za avtomatizacijo. In čeprav je imela banka jasno vizijo za avtomatizacijo, se je zavedala tudi potrebe po konsolidaciji podpore ter jasnem načrtovanju in izpopolnjevanju svojega pristopa.
Kmalu po začetku projekta je banka našla vse več priložnosti za rešitve za avtomatizacijo. Vendar so še vedno obstajali procesi, ki so se sicer ponavljali in zahtevali veliko časa, vendar so veljali za preveč zapletene, da bi bili realni kandidati za avtomatizacijo.
Vendar so bila mnoga od teh področij dejansko rešljivi problemi. Potrebovali so le dodatne zmogljivosti. Ko so bile analizirane posamezne procesne naloge, je banka lahko zasnovala nove rešitve, ki bi ji omogočile avtomatizacijo vse bolj zapletenih operacij.
Uspešne možnosti avtomatizacije, ki so ji omogočile preoblikovanje celotnih funkcij, vključujejo:
Obravnava pritožb
Eno od prvih področij, kjer je izkušnja avtomatizacije začela prinašati prave rezultate, je bilo preoblikovanje načina, kako banka obravnava pritožbe potrošnikov.
Veliko pritožb, ki jih je obravnavalo podjetje, je bilo najprej poslanih v reševanje na sedež podjetja, vendar je bilo ugotovljeno, da bi jih bilo mogoče približno 75% obravnavati v podružnicah. Vendar je pregledovanje teh elektronskih sporočil in ugotavljanje, katere ukrepe je treba sprejeti v vsakem primeru, trajalo dolgo časa, približno eno minuto na pritožbo.
Prvič je bila za obravnavo pritožb uporabljena avtomatika. Algoritmi za obdelavo naravnega jezika (NLP) v kombinaciji s tehnikami strojnega učenja za razvrščanje so bili uporabljeni za branje e-poštnih sporočil, zaznavanje tona in sloga jezika, oceno narave pritožbe in določitev ekipe, ki naj jo prejme.
Sistem umetne inteligence je bil nato vključen v potek dela v fazah, povezanih s temami, tako da je bilo mogoče vsako pritožbo posredovati ustreznemu vodji. Zahvaljujoč tej rešitvi je zdaj mogoče 80% pritožbe obravnavati samodejno, od začetka do konca.
Pridobivanje informacij o hipotekarnih posojilih
Hipotekarna posojila vsebujejo veliko pomembnih informacij, ki jih je treba arhivirati za poznejšo uporabo v času trajanja kredita, kar vključuje ročno branje, razvrščanje in arhiviranje teh informacij. Kreditna ekipa banke je ta dejanja opravila približno 150-krat na dan, v povprečju 2,5 minute na dokument.
S pomočjo avtomatizacije procesov je banka lahko izdelala rešitev, ki je združevala optično prepoznavanje znakov (OCR), strojno učenje in PLN za samodejno prepisovanje skeniranih dokumentov o hipotekarnih posojilih, branje vsebine ter pridobivanje in arhiviranje ključnih podatkov.
Od začetka delovanja v letu 2019 se dnevno samodejno obdela in arhivira več kot 90% prejetih elektronskih kopij pogodb o hipotekarnih posojilih.
Elektronska sporočila o bančništvu za podjetja
Kot vsako podjetje je tudi banka pri vsakodnevnem poslovanju uporabljala veliko e-pošte. Njena operativna ekipa je porabila veliko časa za ročno usmerjanje e-poštnih sporočil strank k pravemu uslužbencu.
S kombinacijo tehnik NLP in strojnega učenja je ekipi uspelo ustvariti inteligenten sistem, ki je samodejno prepoznal številke zahtevkov za storitve v prejetih e-poštnih sporočilih in jih razvrstil za nadaljnjo obdelavo. Zdaj je samodejno razvrščenih 92% elektronskih sporočil z natančnostjo 92%, 80% strank pa je prepoznanih z natančnostjo 85%.
Za izdelavo teh vse bolj zapletenih avtomatiziranih rešitev in zagotovitev, da so ne le uspešne, temveč tudi varne, je bila angažirana ekipa, ki je imela široko paleto poglobljenega tehničnega znanja in izkušenj.
Roboti v središču učinkovitosti
Banka si je že na začetku projekta zastavila ambiciozen cilj avtomatizacije, z razvojem izkušenj pa je postalo jasno, da obstajajo dodatne možnosti za nadaljnjo avtomatizacijo. Danes banka avtomatizira več kot 100 procesov na leto, kar je velik korak naprej pri prihranku delovnih ur in sprostitvi zaposlenih, da se lahko osredotočijo na bolj zapletene naloge.
Tudi ob hitrem napredku na področju umetne inteligence bodo morali roboti še vedno opravljati naloge, ki presegajo njihove specifikacije. Zato bosta človeško strokovno znanje in ustvarjalnost še naprej ključnega pomena. Prav zaradi avtomatizacije je človeški talent pooblaščen, da postane pravo gonilo vrednosti v organizaciji.
V dobi sprememb brez primere je uspešno in pravočasno vključevanje tehnologije ne le ključ do preživetja, temveč tudi pot do novih oblik vrednosti. Zaradi vse večjih pričakovanj strank je ključnega pomena, da se osredotočimo na ustvarjanje vrednosti za stranke s pomočjo tehnologije in preoblikovanja poslovanja.
