RPAと会話型AIの違い、および両方の利点

違いがあるため、どちらのテクノロジーも企業にとって有益です。

RPAはバックエンドの自動化を対象としていますが、会話型AIは、人間との対話やよりパーソナライズされた対話の自動化に役立ちます。いくつかのユースケースでは、2つのテクノロジーが交差しています。しかし、バックエンドプロセスの自動化は会話主導の自動化とどこで出会うのでしょうか？

違いを見つける

RPAには、要求にあいまいさがない、厳密で予測可能なプロセスの管理が含まれます。これは、要求に応じて実行されるタスクをユーザーの意図によって決定する会話型AIとは対照的です。チャットボットまたはデジタルアシスタントは、メッセージングインターフェイス、つまり音声制御を使用して、会話型の対話を行います。会話の流動性には、自然言語処理（NLP）の自動化が非常に柔軟である必要があります。これにより、意図が正しく解釈され、要求を解決するための適切なタスクが実行されます。

カスタマージャーニーのサポート

顧客や人事担当者とのやり取りなど、プロセスに人間の会話が含まれる場合は常に、会話型AIが機能します。

新しい保険証券を購入するシナリオを考えてみましょう。通常、保険代理店は顧客と行ったり来たりして、ポリシーを完成させるために検証して顧客レコードに添付する必要のある複数の証明文書を収集します。多数の新規顧客に対応し、そのオンボーディングを管理することは、保険会社にとって時間とコストがかかります。

チャットボットまたはデジタルアシスタントを使用して、「ここに運転免許証の画像をアップロードしてください」または「最近の銀行取引明細書のコピーをアップロードできますか？」と尋ねます。ヒューマンエージェントの責任を取り除いて、これらのドキュメントを追跡し続けます。また、オンボーディングジャーニーを通過する際に、よりシームレスで便利なカスタマーエクスペリエンスを提供します。これが会話型AIの本質です。これにより、デジタルカスタマーエンゲージメントとサービスの成果が向上すると同時に、ユーザージャーニーの日常的な手順を管理するコストが削減されます。

バックエンドでは、RPAはオンボーディングシナリオで機能し、収集されたドキュメントの繰り返しのコンプライアンスチェックを自動化し、顧客情報で記録システムを更新します。この2つを組み合わせることで、完全なカスタマージャーニーをシームレス、高速、効率的にすることができます。

補完的なテクノロジー

会話型AIにより、企業は顧客や従業員との主要なやり取りを自動化できるようになり、RPAと組み合わせることで、エンドツーエンドのビジネスプロセスへの人間の介入の必要性を大幅に減らすことができるまったく新しい自動化の可能性が可能になります。
RPAと会話型AIは連携して機能します。たとえば、顧客が住宅ローンを申し込むとき、彼らが通過しなければならない多くのステップがあり、それは銀行が顧客を失う結果となる可能性のある摩擦と非効率をもたらします。

アプリケーションの開始時に顧客とやり取りし、ID、収益、最近の光熱費の証明を要求し、検証のためにこれをバックオフィスプロセスに渡すことができる住宅ローンボットは、この摩擦の多くを取り除きます。 RPAは検証プロセスに使用できますが、デジタルアシスタントは顧客からの質問を管理し、意図を理解し、関連するドキュメントを収集して、顧客に問題を通知し続けます。不動産の評価は、不動産市場データを使用してRPAを介して自動的に提供できるため、顧客はデジタルアシスタントを介して住宅ローンの申し込み状況を事前に更新できます。

担当者は誰ですか？

RPAイニシアチブは通常、ITが主導し、財務、生産、流通などのビジネス部門からの情報を取り入れており、手動プロセスを減らして人的関与を最小限に抑えることで、コストを削減し、効率を高めることを主な目標としています。

会話型AIは、エンゲージメントを改善および自動化し、コストを削減すると同時に、ボットが必要に応じて人間に引き継ぐことを可能にするように設計されています。そのため、通常はカスタマーサービス、人事、営業などのビジネス部門が主導し、ITからのインプットは限られています。

データサイエンティストのいないAI？

多くの組織は、人工知能は複雑でコストがかかると考えており、自然言語モデルと機械学習アルゴリズムを構築するには、多額の予算とデータ科学者のチームが必要です。ただし、会話型AIボットの構築には、必ずしもこのレベルの投資は必要ありません。 Google DialogFlow、Amazon Lex、MicrosoftLUISなどの自然言語処理（NLP）エンジンは広く利用可能であり、自動化に使用できる会話体験の設計の中心となるインテントと発話をボットに簡単に取り込むことができます。相互作用。

ローコード

さらに、チャットボットの構築、ワークフローの作成、一般的なビジネスシステムへの安全な統合へのローコードアプローチを提供する会話型AIプラットフォームが登場したため、ビジネスマンはコーディングやAIスキルを必要とせずに独自のデジタルアシスタントを設計および展開できます。すぐに使用できるボットの青写真とツールにより、企業はチャットボットをより早く市場に投入でき、ITリソースやデータサイエンティストへの依存度が低くなり、クリック、ドラッグ、ドロップが簡単になります。

結論

企業は、コアビジネスプロセスをデジタル変換して、バックエンドプロセスの自動化を促進し、フロントエンドでのよりシームレスなカスタマーエクスペリエンスとセルフサービスを促進するよう取り組んでいます。銀行、保険会社、小売業者、エネルギープロバイダー、電話会社が、一貫したブランドエクスペリエンスを提供しながら、スキルの数が増えている独自のデジタルアシスタントの開発に取り組んでいます。

ボットの開発は複雑である必要はありません。これらのテクノロジーが最小限の労力で明確なROIを実現する適切なユースケースを注意深く特定することがより重要です。

企業がRPAまたは会話型AI、あるいはその両方を適用しているかどうかにかかわらず、最初に解決する必要のあるビジネス上の問題を理解してから、ボットがすぐに違いを生む場所を特定することが重要です。次に、必要な投資、実装を成功させるための障壁、および期待されるビジネス成果を検討します。一度に多くのことをやろうとするよりも、焦点を絞ったユースケースと達成可能なKPIから始めたほうがよいでしょう。

会話型AIとRPAは、非常に強力な自動化テクノロジーです。適切に設計されている場合、チャットボットはカスタマーサービスセンターまたはITヘルプデスクに送られるルーチンクエリの最大80％を自動化できるため、組織の時間と費用を節約し、運用を拡大できます。ただし、外れ値や専門家のケースは、人間のエージェントによってより適切に処理されます。パレートの法則はRPAにも適用されます。自動化は、日常的で反復的なタスクの大部分を最大限に処理し、人間にとってよりユニークで価値のある、やりがいのある仕事を残します。