コミュニケーションオートメーション:ロボットに人間の言語を話すよう教える

編集者注:最新情報については、UiPath Communications Mining ページをご覧ください .

ビジネスは会話で成り立っています。考えてみてください。誰かにメッセージを送らずに 1 日の仕事をどこまでこなせるでしょうか?

顧客は何かが欲しいときに手を差し伸べます。同僚はタスクを完了するためにコミュニケーションをとります。電話、電子メール、または直接会ってのあらゆる会話は、やるべき仕事があることを意味します。解決すべき問題、または得るチャンス。そして、優れたサービスを提供しようとする場合、すべてのメッセージが重要になります。

しかし、困難な数年間を経て、ビジネス サービスは限界点に達しています。前例のない量のデジタル コミュニケーションが流入し続けています。人々は職場での顧客や同僚の会話に行き詰まりを感じています。現在、平均的な従業員は週の勤務時間の 28% を電子メールだけに費やしています。ほぼ 4 分の 1 (22%) が、仕事を辞めたいと思う主な理由はメールの量だと答えています。

素晴らしい会話は今も続いています。取引を成立させ、顧客を喜ばせ、同僚を教育する会話。しかし、これらはフォローアップ、確認メール、アップデートの海の中に埋もれつつあります。過度に緊張している従業員は重要なメッセージを見逃してしまいます。待ち時間が長くなり、リクエストがキューの最後尾に追いやられると、顧客は不満を感じます。

コンタクトチャレンジ

企業は会話へのアプローチを進化させる必要があります。優れたサービスを提供するには、企業は待ち時間の短縮と成果の向上に重点を置く必要があります。重要なのは、サービス チームを反復的で単調な要求から解放し、最も重要な会話に集中できる時間を増やすことです。パスワードのリセット要求が減り、顧客との 1 対 1 の対応が増えます。

自動化は、人々を最も嫌いな仕事から解放する上で極めて重要です。ロボットはあらゆる場所に存在し、無駄を削減し、応答時間を改善し、生産性を大幅に向上させます。今度は、それらをサービスチームの手に委ねます。ヘルプデスクのリクエストの半数は複雑さが小さく、解決するには 1 つまたは 2 つのアクションが必要であると推定されています。このようなリクエストは、コミュニケーションの自動化にとって理想的な機会となります。

ただし、問題があります。質問に正しく答えたり、要求を解決したりするには、人間の言語を真に理解する必要があります。しかし、ロボットは長い間、私たちの会話のニュアンスを理解するのに苦労してきました。

人間の会話は自由形式です。私たちは話すときに一貫したルールに従っていません。私たちはいつも自分の言いたいことを言うわけではありません。言葉は文脈に応じてまったく異なる意味を持ちます。 「フレンドリーなリマインダー」は必ずしもフレンドリーであるとは限りません。さらに、多くの業界には部外者には理解できない独自の用語があります。

会話は複雑です。チャットボットは、FAQ への回答などの単純なタスクを実行するための優れたツールです。しかし、サービス業は多くの場合、より困難です。複雑なクエリには、顧客が何を望んでいるのかだけでなく、顧客がどのように感じているか、要求がどれほど緊急であるかを正確に理解するツールが必要です。このツールも、顧客のニーズに応じて学習し、変化する必要があります。

今日では、ロボットに何かをさせるように訓練するのは簡単です。しかし、コミュニケーションの自動化には理解と行動の両方が必要です。ソフトウェア ロボットは、リクエストに基づいてアクションを簡単に実行できます。ただし、それが正しいアクションであることを常に確認する必要があります。これまで、これには人間に特有の文脈的および意味論的な知性が必要でした。今、それは変わりつつあります。

コミュニケーションの自動化:サービスの変革

最近の進歩のおかげで、企業は最も一般的なリクエストや時間のかかる会話を最初から最後まで自動化できます。サービスと変革のリーダーは、人工知能 (AI) と自動化を組み合わせることでこれを実現しています。人間の知能と機械学習 (ML) を組み合わせて、ビジネスの成果を向上させます。

ノーコード ML テクノロジーのおかげで、ヒューマン サービス チームはロボットに業務内で行われている会話を理解できるように教えることができるようになりました。たとえば、UiPath ファミリの一部である Re:infer を使用すると、従業員であれば誰でも簡単にロボットのトレーニングに貢献できます。アクティブ ラーニングと呼ばれるプロセスを通じて、従業員はビジネスで使用される独特の言語や専門用語の知識と理解を伝えます。

サービス自動化の次の段階は通信マイニングです。トレーニングされた ML モデルは、電子メールからオンライン チャットや通話に至るまで、すべてのチャネルにわたるすべての受信コミュニケーションをリアルタイムで監視します。次に、ML モデルは分析のために最も重要な情報を抽出します。

通信マイニングでは、すべてのチャネルを顕微鏡で観察します。組み込みの分析により、サービス機能全体で何が起こっているかを正確に知ることができます。カスタム アラートによりサービス品質の変化が通知されるため、新たな問題に先手を打つことができます。

最も重要なことは、通信マイニングは自動化を可能にするまったく新しい情報ソースを作成することです。初めて、通信に依存するプロセスをエンドツーエンドで自動化できるようになりました。

顧客が住所の更新を要求したと想像してください。通常、エージェントは顧客のメッセージを読み、場合によってはそれを別のチームに転送する必要があります。次に、誰かがそのメッセージを調べて重要な情報をすべて抽出し、関連するシステムに手動で入力する必要があります。これは重要なプロセスですが、これを楽しんで行う人はいませんし、うまくやったことに感謝する顧客もいません。

しかし、AI と自動化を組み合わせることで、このプロセスはほぼ瞬時に行われるようになります。通信マイニングはメッセージをスキャンし、すべての重要な情報を自動的に抽出します。その後、ソフトウェア ボットが必要なすべての更新を実行します。顧客はより短い時間でリクエストに応えることができ、エージェントはより価値のある仕事に集中できるようになります。

今後は、ビジネス内のすべてのトランザクション サービスにわたってこの自動化を繰り返すことができます。その影響は非常に大きいでしょう。何百ものサービスデスクと何千ものエージェントを擁する大規模な国際的なビジネスを想像してみてください。コミュニケーションの自動化により、毎年何百万時間もの時間が節約できる可能性があります。価値の創造と最も重要な顧客へのサービスに何百万時間も費やすことができます。

サービスの会話を理解し、対応する

最高のサービスを提供するには常に人間が必要です。コミュニケーションの自動化の価値は、コミュニケーション プロセスを合理化することです。これにより、人間は貴重な時間を確保して、本当に重要な会話に集中できるようになります。

顧客が応答を何日も待つ必要がないビジネスを想像してみてください。従業員と顧客にとってシームレスで満足のいくサービス体験。コミュニケーションの自動化は、完全に自動化されたエンタープライズ™ への道の新たな一歩です。

今年の FORWARD 5 で、UiPath ファミリーの最新メンバーである Re:infer を紹介することができて光栄でした。 Re:infer と通信マイニングの動作を確認したい場合は、FORWARD 5 での私のセッション「Meet Re:infer a UiPath Company」のリプレイを見ることができます。録画にアクセスするには、FORWARD 5 サイトで「録画を見る」を選択してください。録画へのアクセスは無料です。

今すぐ登録してリプレイを視聴してください。