「それは人々を増強することです」とRPAとソフトウェアロボットのリーダーであるNICEは言います

ロボットプロセスの自動化とソフトウェアロボティクスは、人間の経験を強化することを目的としています。

人を増やす

NICEはロボットに名前を付けました。「NICE従業員の仮想アテンダント」は現在NEVAという名前になっています。

そして、NEVAとNICEのテクノロジーは、NICEの人々、つまりGarethHoleを増強するのに役立ちます。

つまり、有人ロボットと無人ロボットの違いです。 「たぶん」、Garethは、「組織があれば、活動の10〜20％をエンドツーエンドで自動化できると見積もっています。しかし、世界は複雑な場所です。」そして、ガレスが人々を増やすことについて話すとき、彼は他の80から90％について考えています。

例

コールセンターを利用してください。このコールセンターは、1年の特定の時期に特定のテーマに関する電話で溢れています。この間、他の分野からスタッフを引き込む必要があるかもしれませんが、専門知識が不足しています。

NICEは、まさにその課題で公共部門の組織をサポートしました。

「当時、コンタクトセンターのサイズを2倍にする必要があることがわかりました。」しかし、これは課題を生み出しました。

「多くの場合、スタッフは、進行するために必要な情報を把握するために、数十の異なる画面を見る必要があります。多くの場合、彼らが検討する必要のある複数の問題がありました。」人間の本性はそれ自体であり、これは彼らが「不注意に物事を見逃す可能性がある」ことを意味しました。

「デスクトップに仮想アシスタントを配置しました。」 「約6週間後に4,000人に公開されました」という迅速な対応でした。

新しいシステムは、ソフトウェアがすべての異なる画面からすべての情報を非常に迅速に収集し、それを解釈し、顧客からの電話を受けた人にフィードバックを提供することを意味しました。顧客と話すために。'“

新しいソフトウェアが適用される前に、コンタクトセンターに7分間電話をかけると、重要な情報を収集するのに3分かかる場合がありますが、必ずしも正確であるとは限りません。 「それで、顧客が最終的にアドバイザーに連絡するやいなや、彼らは保留にされるでしょう。仮想アシスタントでは、すべての情報を収集していました。時間の中央値は約16秒だったと思いますが、情報の最初のビットは2、3秒以内に戻ってきました。つまり、ロボットが情報を収集するときに、アドバイザーが顧客と話すことができます。」

だから彼らは文字通り会話を続けることができたのです。」

NICEとは誰ですか？

NICEは約30年前から存在しています。初期の頃、彼らはコンタクトセンターでの通話の録音に焦点を合わせていました。そこから、同社は「収集されたすべてのデータから価値を引き出す方法を検討し、データは新しいチャネル、チャット、電子メール、SMSで成長しました。」

AI、RPA、自動化への道はそこから成長しました。

現在、NICEはNASDAQにリストされており、世界中で約6,000人の従業員を擁し、約30の異なる製品ラインを持っています。

エンドツーエンドで自動化するのではなく、人を増やす

そして、その起源はNICEに独自のセールスポイントを与えているようです。この分野で活動している他の企業は、バックオフィスプロセスの自動化を開始することがよくあります。たとえば、財務や人事など、エンドツーエンドで効果的に自動化できるプロセスを検討しています。 NICEにとって、それは日々の仕事で労働者を支援することです。

「私たちは、コンタクトセンターのフロントオフィスでのリアルタイムのプロセス最適化から始めました。これは、エンドツーエンドで自動化できるプロセスを必ずしも探す必要はなく、人々の仕事を支援するものです。仕事をしながら人を増やし、会話をしたり、顧客の歴史のニュアンスを理解したりするなど、価値を付加できる適切な分野に焦点を当てることができれば、ロボットを持つことができると私たちは考えています。と一緒に働く人々。

「それは単に物事を自動化しようとするよりも強力です。」

時間を節約するだけではありません

メリットは、時間を節約することだけではありません。コールセンターの例に戻ると、ガレス氏は「顧客にとっても、電話を受ける人々にとっても、はるかに簡単な体験でした」と述べています。また、各通話をより迅速に完了することができるため、コンタクトセンターはより多くの通話を処理できるため、顧客は最初の応答をそれほど長く待つ必要がありませんでした。」

別の例

彼は別の例として、保険金請求を支援する仮想アシスタントを挙げました。バーチャルアシスタントはすべてのドキュメントを収集し、適切な形式で配置できるため、コンタクトセンターの従業員にガイドを提供し、時間と労力を集中させることができます。 「2時間のケースから1時間ノックアウトして、人々にもっと面白い仕事をさせることができる例があります。」

他の分野では、いくつかの決定を支援するために、その上に人工知能を追加することも検討しています。たとえば、トリアージでヘルスケアを検討しています。」

顧客とのギャップを埋める

「たとえば、明日コンタクトセンターに出勤して、1日8時間働き、顧客と70回の電話/会議を行い、各会議に7〜8分かかると想像してみてください。これは多くの会議であり、ほとんどの場合、顧客は実際よりもはるかに多くの情報を得ることができます。それは良い状況ではありません。

「私たちの概要は、仮想アシスタントがサポートを提供することで、競争の場を平準化することでした。顧客が電話をかけたときに、従業員はその顧客について、以前に何をしたか、何を呼んでいるかをできるだけよく知っていました。 、そして、その会話の中で、それを導きます。ですから、彼らは不利ではありませんでした。」

AIとRPAが調和している

データ！最近のデータは、まあ、それはおそらく次の石油です。そしてNICEは、AIとRPAがデータを生成する新しい方法を提供できると考えています。

「誰かがデスクトップ上のシステムと対話し、1日8時間タップすると、多くの対話、多くのマウスクリック、キーボード入力などが発生します。これらのイベントのそれぞれをデータのアイテムに変えることができます。

「1日8時間働いている人の場合、デスクトップ上のシステムとのやり取りに関するデータはおそらく8,000〜10,000ビットだと思います。約20人が数週間同じことをしていると、実際に機械学習とテキスト分析を使用して、これらのシステムで行っていることのパターンを見つけることができるデータのレベルに到達します。これは、人々がデスクトップで行っていることを支援できることを意味します—人々を増強します。

「私たちは自動化ファインダーを開発し、自動化機能または仮想アシスタント機能を使用する機会のポータルを作成しました。このテクノロジーを使用して、スコアリングシステムを作成しました。特定のアクションが発生した回数と、使用されたシステムです。

「または、カスタマージャーニーを利用します。お客様がどのようなジャーニーをたどったのか、どのチャネルを使用したのかを確認できます。彼らはコンタクトセンターに電話をかけたり、ウェブサイトにアクセスしたり、メールを送信したりしました。次に、ソフトウェアはこれを結び付けて、顧客が次に特定のアクションを実行する確率を計算します。これにより、データを使用して、プリエンプトすることができます。」