実行中の自動化に参加：3つの現実世界のシナリオ

最近のブログエントリでは、有人自動化と無人自動化の類似点と相違点、および各ブランドのRobotic Process Automation（RPA）ソリューションを活用する際の企業の価値提案について説明しました。各アプローチの明確な定義を明確にするという点で、無人自動化は基本的に人間の介入なしに機能し、バッチモードで自動化を正常に実行できることを発見しました。反対に、参加した自動化は、ロボットを直接トリガーおよび制御する会社の従業員と連携して機能します。

さらに、無人の自動化には一元化されたインターフェイスを介してリモートでアクセスできますが、有人の自動化は企業内の特定の部門または部門に収容されており、特定の自動化ワークフローにすぐに接続または関与する従業員がアクセスできます。

出席した自動化コンテキストの良い例は、コールセンターの技術者が、複数の画面またはインターフェイスを切り替える必要があるさまざまな機能を担当するコールセンターです。自動化により、コールセンターの従業員はデータ、ドキュメント、またはアカウント情報をリアルタイムで操作して、データや情報の呼び出しや入力のプロセスではなく、顧客に焦点を当てることができます。

しかし、この実用的な定義が手元にあるとしても、出席した自動化を実際の環境でどのように適用できるか、そしてそれが実際に競争の激しい市場でより少ない労力でより多くのことを行うのにどのように役立つかを理解していない企業がまだたくさんあります。 RPAのこのブランチが、企業がより速く、より効率的に作業し、より良い顧客サービスを推進するのにどのように役立つかを明らかにする3つの実際のユースケースを調べてみましょう。

雇用履歴の検証：実装に8週間、手作業を40％節約

候補者検証サービスプロバイダーは、毎年多くのクライアントと協力して、クライアントが新しい人員を採用するときに、従業員の照会と身元調査を実施します。このプロセスはバリアントが豊富で、以前の雇用主との面接を設定および促進し、電子メールの通信を追跡および調整し、記録を維持するために、手動による介入の方法で多くを必要とします。同社は、クライアントのコア業務を正常に完了するために、リソース、時間、および人的努力を大量に費やしていました。

人間の介入を補完するように設計されたコンポーネントを備えた自動化戦略により、会社は雇用の検証に関連するタスクの多くを標準化することにより、手動介入率を40％削減することができました。電子メールのやり取り、予定の設定、およびその他の事務作業が自動化されたため、従業員はクライアントと新入社員の間の人と人とのつながりにより集中することができました。わずか8か月の期間内に、同社は堅牢なROIを実現し、クライアントが適切なポジションに適切な従業員を見つけるのを支援する際の機動性と敏捷性を向上させました。

払い戻しの発行：ROIまで6か月、手作業を90％節約

信用調査会社は、運用プラットフォームの中核で重大な課題に直面しています。既存のワークフローを中断したり、新しい人員の流入に依存したりすることなく、顧客に払い戻しを行うなど、大量のプロセスを合理化する方法です。これは非常に困難です。費用がかかる —彼らが経験している払い戻し処理作業の量に対応するため。

毎日、毎週、毎月発生する膨大な量のトランザクションのために、会社はかなりの運用コストを負担しており、それは他の事業運営の分野を促進するために必要なリソースを損なっています。最後に、そしておそらく最も憂慮すべきことに、この信用調査会社は、データが正確で、アクセス可能で、最新であることを確認するために、統合戦略の類似性なしに払い戻しを追跡および管理するために、複数のレガシーまたはExcelベースのシステムとスプレッドシートに依存しています。

UiPath Attended自動化ソリューションは、8週間の迅速な実装期間で、自動化を払い戻しの発行に関連するプロセスの印象的な80％にまで高めることで、クレジットレポート会社に重要な価値提案を提供しました。

スプレッドシートまたはその他のレガシーレポートシステムからのデータが統合され、1つの集中ハブに統合され、実際に払い戻しを発行するプロセスは、外部通信と内部通信の両方の生成、保存、追跡を通じて合理化されました。これにより、運用コストが改善され、手作業が90％も削減され、わずか6か月でROIが向上しました。これは、中長期的な計画戦略において会社を支援するメリットです。

毎日の損益（P＆L）レポート：100％の精度、70％のAHTの削減

グローバルな金融サービス会社は、毎日のデータ分析とレポートの一部として、12を超える個別のレポートまたはメトリックシートで構成される毎日のP＆Lレポートを提出する必要があります。これらのレポートは、総勘定元帳（GL）データの再フォーマットされた表現であり、会社の製品管理チームは、より広い範囲のP＆Lレポートを作成するために、毎日多数のGLレポートをExcelスプレッドシートまたはレガシーシステムにインポートする必要があります。これらの編集されたレポートは、手動で編集および結合されてフロントオフィスに提出され、最終的なレビューが行われた後、分析とディスカッションのために会社のホームオフィスに送信されます。このプロセスは非効率的で時間がかかるだけでなく、複数のレポートを手動で作成すると、最終的な損益レポートで多くのエラーや不正確さが生じる可能性があります。

就業日ごとに、UiPathのAttended Robotがトリガーされ、レポートデータが自動的に入力され、検証され、最終レポートが生成されます。次に、ロボットはこれらのレポートをフロントオフィスに電子メールで送信し、本社のWebアプリケーションにアップロードする前にレビューできるようにします。 UiPath Robotは、手動による介入を必要とせずにこのタスクを完了するため、製品管理チームは他の重要なアクティビティに集中できます。

自動化の結果、グローバルな金融会社は、処理時間が60分から20分に短縮され、レポート生成の精度が100％になるとともに、生産性が約150時間節約されました。これはまた、私たちの金融サービス会社が、バリューストリーム全体の効率と敏捷性を向上させるために、タスクとジョブの再配置のための新しい領域を発見したことを意味します。

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