NICE、高度なRPAとソフトウェアロボティクスで人間拡張をリード

ロボティックプロセスオートメーションとソフトウェアロボティクスは、人間の経験を拡張することについてです。

人を拡張する

NICEはそのロボットに名前を付けました。「NICE従業員バーチャルアテンダント」ことNEVAです。

NEVAとNICEの技術は、人を拡張するのに役立つと、NICEのギャレス・ホール氏は語ります。

これはアテンド型と無人型ロボットの違いに帰着します。「おそらく」とホール氏は推定します。「組織において、活動の10〜20%をエンドツーエンドで自動化できるかもしれません。しかし、世界は複雑な場所です。」そしてホール氏が人を拡張するについて語るとき、彼は残りの80〜90%について考えています。

事例

コールセンターを例に取りましょう。このコールセンターは、年間の特定時期に特定のテーマに関する大量のコールで溢れます。この時期には他部署からスタッフを引き抜く必要がありますが、彼らは専門知識を欠いています。

NICEは、まさにこの課題を抱える公共部門組織を支援しました。

「その時期にはコールセンターの規模を倍増させ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ました、

「スタッフは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した。多くの場合、複数の問題を同時に確認する必要がありました。」人間の本性ゆえに、これは彼らが「うっかり見落とす」ことを意味しました。

「デスクトップにバーチャルアシスタントを配置しました。」短期間で導入でき、「約6週間で4,000人に対してライブ開始しました。」

新しいシステムにより、ソフトウェアがすべての異なる画面から情報を非常に迅速に収集し、解釈し、顧客の電話を受ける担当者にフィードバックを与えます。「これは問題ない、これは問題ない、ここに顧客と話すべきいくつかのポイントがあります」と。

新しいソフトウェア適用前は、コールセンターへの7分間の通話で、3分間が主要情報の収集に費やされ、必ずしも正確ではありませんでした。「だから、顧客がようやくアドバイザーに繋がると、保留にされていました。一方、バーチャルアシスタントでは、すべての情報を収集しました。中央値で約16秒、最初の情報は2〜3秒で返ってきました。要するに、アドバイザーはロボットが情報を収集している間、顧客と会話を続けられたのです。」

文字通り、会話を継続できたのです。」

NICEとは

NICEは約30年の歴史があります。初期にはコンタクトセンターでの通話録音に注力していました。そこから、「収集されたすべてのデータから価値を抽出する方法を模索し、チャット、メール、SMSなどの新しいチャネルとともにデータが増大しました。」

AI、RPA、自動化への道はそこから開かれました。

現在、NICEはNASDAQ上場で、世界中に約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。

エンドツーエンドの自動化ではなく、人を拡張する

その起源がNICEに独自のセールスポイントを与えているようです。この分野で活動する他の企業は、バックオフィスプロセス（財務、HRなど）の自動化から始め、エンドツーエンドで効果的に自動化できるプロセスを探してきました。NICEにとっては、日々の仕事で働く人々をサポートすることです。

「コンタクトセンターのフロントオフィスでリアルタイムプロセス最適化から始め、人々の仕事を助け、必ずしもエンドツーエンドで自動化できるプロセスを探していたわけではありません。人々が働いている最中に彼らを拡張し、会話をしたり顧客履歴のニュアンスを理解したりなど、彼らが価値を加えられる適切な領域に集中させられれば、ロボットと人が一緒に働けると考えています。」

「それは単に自動化を試みるよりも強力です。」

時間節約だけではない

メリットは時間節約だけではありません。コールセンターの例に戻ると、ホール氏は「顧客にとっても、電話を受ける人々にとっても、はるかに楽な体験になりました。」そして各通話がより速く完結できるため、コールセンターはより多くの通話を処理でき、顧客は最初の返答をそれほど長く待つ必要がなくなりました。」

もう一つの事例

もう一つの例として、保険金請求を支援するバーチャル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文書を収集し、適切な形式に整え、コンタクトセンター従業員にガイドを提供することで、時間と労力を集中させます。「2時間のケースから1時間短縮し、人々をより興味深い仕事に振り向けられた例があります。」

他の分野でも、その上に人工知能を追加して一部の意思決定を支援しようとしています。例えば医療分野でのトリアージなどを検討しています。」

顧客とのギャップを埋める

「明日、例えばコンタクトセンターで働きに行くと想像してください。8時間のシフトで、顧客との70回の電話/会議をこなし、各会議は7〜8分かかると予想されます。それは大量の会議であり、ほとんどの場合、顧客の方がはるかに情報を持っています。それは好ましくない状況です。」

「そこで私たちのミッションは、バーチャルアシスタントがサポートを提供することでプレイングフィールドを平らにすることでした。顧客が電話をかけてきたとき、従業員がその顧客について可能な限り多くを知り、以前何をしたか、何について電話してくるかもしれないかを把握し、その会話の中でガイドできるようにする。そうすれば不利な立場に置かれません。」

AIとRPAの調和

データ！ 現代ではデータは、まあ、次のオイルだと言われています。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でシステムとやり取りし、1日8時間キーボードを叩いているとき、そこには大量のやり取り、大量のマウスクリック、キーボード入力などがあります。それら一つ一つのイベントをデータの一項目に変換できます。」

「1日8時間働く人なら、おそらくデスクトップ上のシステムとのやり取りに関する8,000〜10,000ビットのデータが得られます。約20人が数週間同じことをすれば、実際に機械学習やテキスト分析を使って、彼らがこれらのシステムで何をしているかのパターンを発見できるレベルのデータが得られます。これは人々がデスクトップで行っていることを支援することを意味します。人を拡張するのです。」

「オートメーションファインダーを開発し、自動化機能やバーチャルアシスタント機能を活用する機会のポータルを作成しました。作成したテクノロジーでスコアリングシステムを作りました。特定のアクションが何回起こり、どのシステムが使われたか。」

「あるいは、カスタマージャーニーを見てみましょう。顧客がどのようなジャーニーを辿ったか、どのチャネルを使ったか。コンタクトセンターに電話し、ウェブサイトを訪れ、メールを送ったなど。ソフトウェアはこれらを結びつけ、顧客が次に特定のアクションを取る確率を計算できます。データを武器にすれば、先回りできるのです。」