デジタルワーカーの進化：インテリジェント・オートメーションが実現するより賢く、より速い働き方

デジタルワーカーの職場での能力が向上しています。

現在の厳しい環境下で、世界中の取締役会では、より少ないリソースで、より速く、より賢く、より効率的に仕事を遂行するためのデジタル変革への強い願望があります。この目標を達成するためのますます論理的なルートは、デジタル・ワークフォースを運営するインテリジェント・オートメーションの導入です。AIを搭載し、常に進化し、ビジネス・レディでIT承認済みのスーパー・リソースです。フロント、ミドル、バックオフィスだけでなく、あらゆる業界セクターにおいて、企業全体でより複雑な仕事を遂行するために、ビジネス担当者によってトレーニングされるデジタルワーカーのワークフォースが準備されています。

完全な誠実さを持って、人間の最大150倍の速度で、ゼロ・エラー、24時間365日稼働します。このデジタル・ワークフォースは、人間から学び、人間のように振る舞うことで、人間にますます近づいています。人々によって容易にトレーニングされ、仕事に就き、新しい仕事のために再トレーニングされ、人々と協働したり、人間の固有スキルにより適した仕事をしたりすることを可能にします。

デジタルワーカーは究極のチーム・プレーヤーであり、膨大なワークロードの共有者・管理者です。他のロボットとは異なり、AI機能を織り交ぜながら、常に変化するデジタル環境において、失敗することなくシームレスに相互運用します。異なる画面、レイアウト、フォント、アプリケーション・バージョン、システム設定、権限、言語を読み取れます。あらゆるソースから、全ITシステムを跨いで半構造化・非構造化データを取り込み、ソートし、品質チェックを行い、エラーを検出し、例外を人間に渡します。

デジタルワーカーはまた、現在および将来のあらゆるテクノロジーのユーザー・インターフェースに独自にアクセスし、読み取れます。コーディング不要です。このユニバーサル相互運用性こそが、『Digital Exchange』からの新技術、特にAIを、ビジネスが容易に消費し、安全にテストし、迅速にドラッグ＆ドロップでエンタープライズ・プロセス・フローに組み込める理由です。

デジタルワーカーを活用して、AI、ディープ・アナリティクス、NLP、音声認識、感情・リスク分析、ML、推論など、成長し続ける認知プラットフォームを容易に活用することを意味します。これらの能力はデジタルワーカーによって拡張され、企業全体のデジタル変革を、ビジネスが要求するペースで推進する、より複雑なエンドツーエンド活動を遂行します。

デジタル・ワークの実践

AIと認知技術を用いたデジタルワーカーのインパクトはますます説得力を増しています。ここでは彼らが遂行する仕事の2つの例を紹介します。

銀行業務

大手複数業務銀行が、大量の支払い、振替、融資処理において、コストのかかるエラーの多い手作業に悩んでおり、この業務を自動化しています。デジタルワーカーは、複数技術の統合接着剤とトランザクション・エンジンとして機能し、クライアントからの着信指示の画像を取得・作成してコンピュータ・ビジョン・ツールにルーティングします。機械学習機能の更なる統合により、機械的検査で発見されたパターンに基づき、データを解釈し、構造化された作業処理フォームを生成できるようになりました。

フォーム開発に必要な時間は、推定400人月だったのが、3ヶ月未満に短縮されました。その結果得られるデータがデジタル化されたため、デジタルワーカーはビジネス・ルールに照らし合わせて処理し、APIやシステムUIを通じて適切なシステムに自動的に入力できます。銀行は年間の人件費で数百万ドルを節約し、キーストローク・エラーを排除し、処理速度を向上させました。新規顧客獲得の競争力が生まれ、大幅なビジネス成長を実現。実際、このソリューション導入以来、融資ビジネスが倍増し、増大した需要はデジタルワーカーのスケールアップで対応しています。

ヘルスケア

大手地域公立医療提供者が、デジタルワーカーを用いて、割り当てられた臨床治療経路に沿った患者ケアを自動化しており、人間の介入を要する例外は1%未満です。従来の手作業では、患者ごとに最大15件のデータ（スキャン、臨床検査、受診履歴等）を収集・印刷し、単一のPDFファイルにスキャンしていました。

デジタルワーカーは今、コンテンツを読み取り、紹介理由を抽出し、セキュア・スマート・カード技術を用いて必要なデータを取得・統合・アップロードし、コンサルタントにファイル準備完了を通知します。デジタルワーカーは、週平均2,000件の紹介ケースを24時間365日監視し、処理時間を25分から5分に短縮しました。

この成功を受け、同提供者はデジタルワーカーと認知eフォーム技術を用いて、産科患者の自己紹介も自動化しました。データを受信・検証し、患者登録、予約割り当て、詳細確認を患者に行います。クリニックから患者への手紙は自動的に患者の主要言語に翻訳され、患者ポータルで公開されます。

現在、眼科と内視鏡患者の臨床コーディングについて、デジタルワーカーと認知ツールを用いて非構造化データを分析し、共通テーマを特定、データを分類し、治療記録の推奨コーディング出力を提案する新たな自動化を構築中です。

最終考察

究極的に、デジタルワーカーが提供する仕事の可能性は事実上無限です。大手保険会社がMLとビジュアル処理をデジタルワーカーと組み合わせ、事故請求の査定時間を56分から5秒に短縮した例があります。初期パイロットだけで年間500万ドルの節約と39,000時間の労働時間解放を実現しました。この作業速度の変化と時間節約を考えてみてください。今こそ、前向きな思考を持つ人々は、後戻りできないことを知っています。インテリジェント・オートメーションと共に働かない人々は、やがて低成長またはゼロ成長の組織で働くことになるでしょう。

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