Чем RPA отличается от диалогового ИИ и преимущества обоих

Несмотря на различия, обе технологии могут быть полезны компаниям.

В то время как RPA больше ориентирован на автоматизацию бэкэнда, диалоговый ИИ подходит для автоматизации взаимодействия с человеком и более персонализированных взаимодействий. В некоторых случаях использования эти две технологии пересекаются. Но где автоматизация серверных процессов встречается с автоматизацией на основе диалогов?

Найди отличия

RPA включает в себя управление жесткими, предсказуемыми процессами, в которых нет двусмысленности в отношении запроса, что контрастирует с диалоговым ИИ, где намерения пользователя диктуют, какие задачи выполняются в ответ на запрос. Чат-боты или цифровые помощники используют интерфейсы обмена сообщениями или голосовое управление для диалогового взаимодействия. Текучесть разговора требует, чтобы автоматизация обработки естественного языка (NLP) была очень гибкой, чтобы намерение правильно интерпретировалось и выполнялись правильные задачи для решения запроса.

Поддержка пути клиента

Везде, где процесс включает человеческое общение, например взаимодействие с клиентами или отделом кадров, в игру вступает диалоговый ИИ.

Рассмотрим сценарий приобретения нового страхового полиса. Обычно страховые агенты ходят туда-сюда с клиентом, чтобы собрать несколько подтверждающих документов, которые необходимо проверить и прикрепить к записи клиента, чтобы можно было окончательно оформить полис. Работа с большим количеством новых клиентов и управление их адаптацией требует много времени и средств для страховых компаний.

Используя чат-бота или цифрового помощника, чтобы спросить:«Пожалуйста, загрузите сюда изображение ваших водительских прав» или «Можете ли вы загрузить копию своей недавней банковской выписки?» снимает с человека ответственность за поиск этих документов, а также предлагает более плавный и удобный опыт работы с клиентами на этапе адаптации. В этом суть разговорного ИИ; это улучшает взаимодействие с цифровыми клиентами и качество обслуживания, а также снижает затраты на управление рутинными этапами пути пользователя.

На бэкэнде RPA может вступить в игру в сценарии адаптации, автоматизируя повторяющиеся проверки соответствия собранных документов и обновляя системы записи с информацией о клиенте. Эти два фактора вместе могут быть очень эффективными для обеспечения беспрепятственного, быстрого и эффективного взаимодействия с клиентом.

Дополнительные технологии

Диалоговый ИИ теперь позволяет компаниям автоматизировать ключевые взаимодействия с клиентами и/или сотрудниками, открывая совершенно новую волну потенциала автоматизации, которая в сочетании с RPA может значительно снизить потребность в человеческом вмешательстве в сквозные бизнес-процессы.
RPA и диалоговый ИИ могут работать рука об руку. Например, когда клиент подает заявку на получение ипотечного кредита, ему необходимо пройти много шагов, что приводит к трениям и неэффективности, которые могут привести к тому, что банк потеряет клиента.

Ипотечный бот, который может взаимодействовать с клиентом прямо в начале подачи заявки, запрашивать его удостоверение личности, доход и недавние счета за коммунальные услуги, а затем передавать это в процессы бэк-офиса для проверки, устраняет большую часть этих трений. RPA можно использовать для процессов проверки, в то время как цифровой помощник обрабатывает вопросы клиентов, понимает намерения, собирает соответствующие документы и информирует клиента о любых проблемах. Оценка имущества может быть автоматически предоставлена ​​через RPA с использованием данных рынка недвижимости, чтобы клиент мог заранее получать информацию о статусе своей заявки на ипотеку с помощью цифрового помощника.

Кто главный?

Инициативы RPA, как правило, возглавляются ИТ-отделами при участии таких бизнес-подразделений, как финансы, производство или сбыт, и преследуют основную цель снижения затрат и повышения эффективности за счет сокращения ручных процессов и минимального участия человека.

Разговорный ИИ предназначен для улучшения и автоматизации взаимодействия и снижения затрат, при этом позволяя ботам при необходимости передаваться людям. Таким образом, им обычно руководят такие бизнес-подразделения, как отдел обслуживания клиентов, отдел кадров и отдел продаж, при ограниченном участии ИТ-отдела.

ИИ без специалистов по данным?

Многие организации считают, что искусственный интеллект является сложным и дорогостоящим, требующим больших бюджетов и команд специалистов по данным для создания моделей естественного языка и алгоритмов машинного обучения. Однако создание диалоговых ботов с искусственным интеллектом не обязательно требует такого уровня инвестиций. Механизмы обработки естественного языка (NLP), такие как Google DialogFlow, Amazon Lex и Microsoft LUIS, широко доступны и позволяют достаточно легко заполнять бота намерениями и высказываниями, которые лежат в основе разработки диалогового опыта, который можно использовать для автоматизации. взаимодействия.

Низкий код

Кроме того, появились диалоговые платформы искусственного интеллекта, которые предлагают подход с низким уровнем кода для создания чат-ботов, создания рабочих процессов и безопасной интеграции с общими бизнес-системами, чтобы деловые люди могли разрабатывать и развертывать своих собственных цифровых помощников без необходимости навыков кодирования или искусственного интеллекта. Готовые схемы и инструменты для ботов помогают компаниям быстрее выводить чат-ботов на рынок, меньше полагаясь на ИТ-ресурсы или специалистов по обработке и анализу данных, а также с легкостью нажимая, перетаскивая и опуская.

Заключение

Предприятия работают над цифровым преобразованием основных бизнес-процессов, чтобы обеспечить большую автоматизацию серверных процессов и способствовать более удобному обслуживанию клиентов и самообслуживанию во внешнем интерфейсе. Мы видим, как банки, страховые компании, розничные продавцы, поставщики энергии и телекоммуникационные компании работают над созданием собственных цифровых помощников с растущим числом навыков, но при этом обеспечивают единообразие бренда.

Разработка ботов не должна быть сложной. Более важно тщательно определить правильные варианты использования, при которых эти технологии обеспечат четкую рентабельность инвестиций с минимальными усилиями.

Независимо от того, применяет ли предприятие RPA, диалоговый ИИ или и то, и другое, важно сначала понять бизнес-проблему, которую необходимо решить, а затем определить, где боты будут иметь непосредственное значение. Затем подумайте о необходимых инвестициях, препятствиях на пути к успешной реализации и ожидаемых бизнес-результатах. Лучше начать с малого с узконаправленного варианта использования и достижимых ключевых показателей эффективности, чем пытаться сделать слишком много сразу.

Разговорный ИИ и RPA — очень мощные технологии автоматизации. При правильной разработке чат-бот может автоматизировать до 80 % рутинных запросов, поступающих в центр обслуживания клиентов или в службу технической поддержки, что экономит время и деньги организации и позволяет масштабировать ее операции. Однако агенты-люди все же лучше обрабатывают выбросы или специальные случаи. Принцип Парето также применим к RPA. Автоматизация в лучшем случае берет на себя большинство рутинных и повторяющихся задач, оставляя более уникальную, ценную и полезную работу людям.