Her tür işletmede, çalışanların dikkatini gerektiren, ancak gerçek becerilerini kullanmayan, belgeleri dosyalamak, veri yazmak veya rutin e-postaları yanıtlamak gibi binlerce görev vardır.
Tüm bu görevler bir işin yürütülmesi için gereklidir, ancak tekrarlayıcı ve zaman alıcı olmalarının yanı sıra, yeteneğin verimsiz bir şekilde kullanılmasıdır.
Neyse ki süreç otomasyonunun yükselişi, kuruluşlara bu rutin ancak değerli görevlerin çoğunu otomatikleştirme seçeneği sunarak çalışanlarını daha ilginç ve üretken işler yapmak ve hatta son derece karmaşık görevleri daha verimli ve etkili bir şekilde tamamlamak için serbest bıraktı.
Bankacılık sektöründe örnek
Büyük bir banka için süreçleri otomatikleştirmek yalnızca operasyonel verimliliği artırmak değil, aynı zamanda çalışanlarına daha değerli işlere odaklanmaları için zaman kazandırmak ve işyeri yönetimi teknolojisi açısından daha büyük ölçekte yenilikler yapmak anlamına geliyordu.
Büyük ve gelişen bir şirket olmasına rağmen banka, faaliyetleri arasında otomasyon için fırsatlar sunan çok çeşitli işlevler ve iş süreçleri belirlemişti. Banka otomasyon konusunda net bir vizyona sahip olmakla birlikte, desteği konsolide etme ve yaklaşımını net bir şekilde haritalandırma ve rafine etme ihtiyacının da farkındaydı.
Projenin başlamasından kısa bir süre sonra, banka otomasyon çözümleri için giderek artan sayıda fırsat buluyordu. Ancak, tekrarlayan ve zaman alıcı olmasına rağmen, otomasyon için gerçekçi adaylar olamayacak kadar karmaşık olduğu düşünülen süreçler hala vardı.
Ancak, bu alanların çoğu aslında çözülebilir sorunlardı. Sadece ek yeteneklere ihtiyaçları vardı. Belirli süreç görevleri analiz edildikçe, banka giderek daha karmaşık hale gelen işlemleri otomatikleştirmesine olanak tanıyacak yeni çözümler geliştirebildi.
Tüm fonksiyonları dönüştürmesini sağlayan başarılı otomasyon fırsatları arasında şunlar yer almaktadır:
Şikâyetlerin ele alınması
Otomasyon deneyiminin gerçek sonuçlar vermeye başladığı ilk alanlardan biri, bankanın tüketici şikayetlerini ele alma şeklini dönüştürmek oldu.
Şirket tarafından ele alınan şikayetlerin birçoğu ilk olarak işlem yapılması için merkez ofise gönderiliyordu, ancak bunların yaklaşık 75%'sinin şubelerde ele alınabileceği keşfedildi. Ancak bu e-postaların incelenmesi ve her bir vakada hangi işlemin yapılacağının belirlenmesi, şikayet başına yaklaşık bir dakika gibi uzun bir zaman alıyordu.
Şikayetleri ele almak için ilk kez otomasyon kullanıldı. E-postaları okumak, dilin tonunu ve tarzını tespit etmek, şikayetin niteliğini değerlendirmek ve hangi ekibin alması gerektiğini belirlemek için makine öğrenimi sınıflandırma teknikleriyle birleştirilmiş doğal dil işleme (NLP) algoritmaları uygulandı.
Ortaya çıkan yapay zeka sistemi daha sonra konuyla ilgili adımlarda iş akışına entegre edildi, böylece her şikayet ilgili yöneticiye iletilebildi. Bu çözüm sayesinde şikayetlerin 80%'si artık baştan sona otomatik olarak ele alınabiliyor.
Konut kredisi bilgilerinin çıkarılması
Mortgage kredileri, kredi ömürleri boyunca ileride başvurulmak üzere arşivlenmesi gereken çok sayıda önemli bilgi içerir ve bu, bu bilgilerin manuel olarak okunmasını, sıralanmasını ve arşivlenmesini gerektirir. Bankanın kredi ekibi bu işlemleri belge başına ortalama 2,5 dakika olmak üzere günde yaklaşık 150 kez gerçekleştiriyordu.
Süreç otomasyonunun yardımıyla banka, taranan ipotek kredisi belgelerini otomatik olarak yazıya dökmek, içeriği okumak ve önemli verileri çıkarıp arşivlemek için optik karakter tanıma (OCR), makine öğrenimi ve PLN'yi bir araya getiren bir çözüm oluşturmayı başardı.
2019'daki lansmanından bu yana, konut kredisi sözleşmelerinin 90%'den fazla gelen elektronik kopyası otomatik olarak işleniyor ve günlük olarak arşivleniyor.
Kurumsal bankacılık e-postaları
Her işletme gibi, bankanın günlük operasyonları da çok sayıda e-posta içeriyordu. Operasyon ekibi, müşteri e-postalarını doğru personele manuel olarak yönlendirmek için çok zaman harcıyordu.
Ekip, NLP ve makine öğrenimi tekniklerinin bir kombinasyonunu kullanarak, gelen e-postaların hizmet talebi numaralarını otomatik olarak belirleyen ve daha fazla işlem için bunları sıralayan akıllı bir sistem oluşturmayı başardı. Artık otomatik olarak 92% e-posta 92% doğrulukla sınıflandırılıyor ve 80% müşteri 85% doğrulukla tanımlanıyor.
Giderek daha karmaşık hale gelen bu otomatik çözümleri oluşturmak ve bunların sadece başarılı değil aynı zamanda güvenli olmasını sağlamak için çok çeşitli derinlemesine teknik uzmanlık içeren bir ekipten yararlanıldı.
Robotları verimliliğin merkezine yerleştirmek
Projenin başlangıcından itibaren banka kendisine iddialı bir otomasyon hedefi belirlemişti ve deneyim geliştikçe daha fazla otomasyon için ek fırsatlar olduğu anlaşıldı. Bugün banka yılda 100'den fazla süreci otomatikleştiriyor ve bu da çalışma saatlerinden tasarruf etmek ve çalışanların daha karmaşık görevlere odaklanmasını sağlamak için büyük bir adım.
Yapay zekadaki hızlı ilerlemelere rağmen, robotlar yine de kendi özelliklerinin ötesinde görevleri yerine getirmek zorunda kalacaktır. Bu nedenle, insan uzmanlığı ve yaratıcılığı kritik önemini koruyacaktır. Tam da otomasyon sayesinde insan yeteneği, kuruluştaki değerin gerçek itici gücü olarak güçlendirilmektedir.
Benzeri görülmemiş bir değişim çağında, teknolojinin başarılı ve zamanında entegrasyonu yalnızca hayatta kalmanın anahtarı değil, aynı zamanda yeni değer biçimlerini ortaya çıkarmanın da yoludur. Artan müşteri beklentileri karşısında, teknoloji ve iş dönüşümü yoluyla müşteriler için değer yaratmaya odaklanmak kritik önem taşımaktadır.
