在每种类型的企业中，往往都有成千上万的任务需要员工关注，但却无法利用他们的真正技能，例如归档文件、键入数据或回复例行电子邮件。
所有这些任务都是企业运营所必需的，但它们不仅重复耗时，而且人才使用效率低下。
幸运的是，流程自动化的兴起让企业可以选择将许多这些常规但有价值的任务自动化，从而将员工解放出来，从事更有趣、更有成效的工作，甚至更高效、更有效地完成高度复杂的任务。
银行业实例
对于一家大型银行来说，流程自动化不仅意味着提高运营效率，还能让员工有时间专注于更有价值的工作，并在工作场所管理技术方面进行更大规模的创新。
尽管该银行是一家规模庞大、业务蒸蒸日上的公司，但在其业务中却发现了大量的功能和业务流程，这些功能和流程代表着自动化的机会。虽然该银行对自动化有着清晰的愿景，但也意识到有必要整合支持，并明确规划和完善其方法。
项目启动后不久，银行发现自动化解决方案的机会越来越多。但仍有一些流程虽然重复且耗时，但被认为过于复杂，无法实现自动化。
然而，这些领域中的许多问题实际上是可以解决的。它们只是需要额外的能力。随着对具体流程任务的分析，银行能够设计出新的解决方案，使其能够实现日益复杂的自动化操作。
成功的自动化机遇使其能够转变整个职能，其中包括
投诉处理
自动化体验最先产生实际效果的领域之一，是转变银行处理消费者投诉的方式。
公司处理的许多投诉都是先发送到总部进行处理，但发现其中约 75% 的投诉可以在分支机构处理。然而，审查这些电子邮件并确定对每个案件采取何种行动需要花费很长时间，每项投诉大约需要一分钟。
这是第一次使用自动化来处理投诉。自然语言处理（NLP）算法与机器学习分类技术相结合，用于阅读电子邮件、检测语气和语言风格、评估投诉性质以及确定哪个团队应接收投诉。
由此产生的人工智能系统随后被整合到工作流程中与主题相关的步骤中，以便将每项投诉转发给相关管理人员。有了这个解决方案，80% 投诉现在可以自始至终自动处理。
提取抵押贷款信息
按揭贷款包含大量重要信息，需要在其信贷有效期内存档供日后参考，这就需要人工阅读、分类和存档这些信息。该银行的信贷团队每天大约要执行 150 次这些操作，平均每份文件耗时 2.5 分钟。
在流程自动化的帮助下，该银行能够建立一个结合光学字符识别 (OCR)、机器学习和 PLN 的解决方案，自动转录扫描的抵押贷款文件、读取内容并提取和存档关键数据。
自 2019 年推出以来，每天自动处理和存档的抵押贷款合同电子副本超过 90%。
企业银行电子邮件
与其他企业一样，该银行的日常运营涉及大量电子邮件。其运营团队花费了大量时间手动将客户电子邮件转发给正确的工作人员。
团队结合使用 NLP 和机器学习技术，创建了一个智能系统，能够自动识别收到的电子邮件中的服务请求编号，并将其分类以便进一步处理。现在，92% 的电子邮件被自动分类，准确率达到 92%；80% 的客户被自动识别，准确率达到 85%。
为了创建这些日益复杂的自动化解决方案，并确保它们不仅成功，而且安全，我们需要一个由各种精深技术专家组成的团队。
让机器人成为提高效率的核心
从项目一开始，银行就为自己设定了一个雄心勃勃的自动化目标，随着经验的积累，银行发现还有更多进一步自动化的机会。如今，该银行每年可实现 100 多个流程的自动化，在节省工时和解放员工以专注于更复杂的任务方面迈出了一大步。
即使人工智能飞速发展，机器人仍需执行超出其规格的任务。因此，人类的专业知识和创造力仍将至关重要。正是因为有了自动化，人才才有能力成为企业价值的真正驱动力。
在一个前所未有的变革时代，成功、及时地整合技术不仅是生存的关键，也是释放新价值的途径。面对不断提高的客户期望，通过技术和业务转型为客户创造价值至关重要。
