«Речь идет о дополнении людей», — говорит NICE, ведущий игрок в области RPA и программных роботов

Роботизированная автоматизация процессов и программная робототехника расширяют возможности человека.

Дополнение людей

NICE дала своему роботу имя — «виртуальный помощник сотрудника NICE» теперь носит имя NEVA.

А технологии NEVA и NICE помогают улучшать людей, по крайней мере, так нам сказал Гарет Хоул из NICE.

Это сводится к разнице между обслуживаемыми и автоматическими роботами. «Возможно, — оценивает Гарет, — в организации можно полностью автоматизировать от 10 до 20% операций. Но мир — сложное место». И когда Гарет говорит об аугментации людей, он думает об остальных 80-90%.

Пример

Возьмите колл-центр. Этот колл-центр завален звонками по определенной теме в определенное время года. В это время может потребоваться привлечь сотрудников из других областей, которым не хватает специальных знаний.

NICE поддержала организацию государственного сектора именно в решении этой задачи.

«Они обнаружили, что в то время им пришлось удвоить размер контакт-центра». Но это создало проблемы,

«Часто сотрудникам приходилось смотреть на пару десятков разных экранов, чтобы выяснить, какая информация им нужна для продвижения. Часто им нужно было рассмотреть несколько вопросов». Человеческая природа такова, что это означало, что они «могли непреднамеренно что-то упустить».

«Мы поместили виртуального помощника на рабочий стол». Это был быстрый поворот:«примерно через шесть недель он был запущен для 4000 человек».

Новая система означала, что программное обеспечение очень быстро собирало всю информацию со всех разных экранов, интерпретировало ее и давало обратную связь человеку, который звонил клиенту, говоря:«Все в порядке, все в порядке, вот несколько вещей, которые вам нужны». обсудить с клиентом.'“

До применения нового программного обеспечения семиминутный звонок в контакт-центр мог занять три минуты на сбор ключевой информации, и это не всегда было точно. «Итак, как только клиент, наконец, дозвонится до консультанта, он будет приостановлен. В то время как с виртуальным помощником он собирал всю эту информацию — я думаю, что среднее время составляло около 16 секунд, но первые биты информации возвращались в течение двух или трех секунд. Короче говоря, консультант мог разговаривать с клиентом, пока робот собирал информацию».

Так что они могли буквально просто продолжить разговор».

Кто ХОРОШИЙ?

NICE существует уже около 30 лет. Сначала они занимались записью звонков в контакт-центрах. После этого компания «нашла способы извлечь выгоду из всех собранных данных, и данные расширились за счет новых каналов, чата, электронной почты и SMS».

Отсюда вырос путь к ИИ, RPA и автоматизации.

Сегодня NICE зарегистрирована на NASDAQ, у них около 6000 сотрудников по всему миру и около 30 различных линеек продуктов.

Дополнение к людям, а не автоматизация от начала до конца

И это происхождение, кажется, дает NICE уникальное преимущество. Другие компании, работающие в этой области, часто начинали автоматизировать бэк-офисные процессы — например, финансы и управление персоналом — ища процессы, которые можно было бы эффективно автоматизировать от начала до конца. Для NICE речь идет о поддержке работников в их повседневной работе.

«Мы начали с оптимизации процессов в реальном времени во фронт-офисе контакт-центров, помогая людям в работе, не обязательно ища процессы, которые мы могли бы автоматизировать от начала до конца. Если вы можете расширить возможности людей во время их работы и заставить их сосредоточиться на нужных областях, где они могут принести пользу, например, на беседе или понимании нюансов истории клиентов, то, по нашему мнению, вы можете использовать роботов. и люди, работающие вместе.

«Это более действенно, чем просто попытки автоматизировать вещи».

Не только для экономии времени

Выгода заключается не только в экономии времени. Возвращаясь к примеру с колл-центром, Гарет сказал:«Это было намного проще для клиента и для людей, принимающих звонки». А поскольку каждый звонок можно было выполнить быстрее, контакт-центр мог обработать больше звонков, а это означает, что клиентам не нужно было так долго ждать первоначального ответа».

Еще один пример

В качестве еще одного примера он привел виртуальных помощников, помогающих получить страховые выплаты. Виртуальный помощник может собрать всю документацию и оформить ее в нужном формате, предоставив сотруднику контакт-центра руководство, тем самым сфокусировав время и усилия. "У нас были примеры, когда вы могли сэкономить час с двухчасового дела и заставить людей заниматься более интересной работой".

В других областях мы также рассматриваем возможность добавления искусственного интеллекта, чтобы помочь с некоторыми решениями. Например, мы рассматриваем сортировку в здравоохранении».

Сокращение разрыва с клиентом

«Представьте, что завтра вы собираетесь пойти на работу в контакт-центр, например, чтобы отработать свой 8-часовой рабочий день и провести 70 телефонных звонков/встреч с клиентами, каждая из которых займет семь-восемь минут. Это много встреч, и в большинстве случаев клиент будет гораздо лучше информирован, чем он сам. Это не очень хорошая ситуация.

«Поэтому наша задача заключалась в том, чтобы уравнять правила игры с помощью виртуального помощника, обеспечивающего поддержку, чтобы, когда клиент звонил, сотрудники знали как можно больше об этом клиенте, о том, что они делали раньше, о чем они могут звонить. , а затем в рамках этого разговора направляйте его. Так что они не были в невыгодном положении».

ИИ и RPA в гармонии

Данные! В эти дни данные, ну, это якобы следующая нефть. И NICE считает, что ИИ и RPA могут предоставить новый способ генерации данных.

«Когда кто-то взаимодействует с системами на рабочем столе, постукивая по восемь часов в день, происходит много взаимодействия, много щелчков мышью, ввода с клавиатуры и так далее. Мы можем превратить каждое из этих событий в элемент данных.

«Мы считаем, что для человека, работающего по восемь часов в день, требуется от 8 000 до 10 000 бит данных о том, как он взаимодействует с системами на рабочем столе. Как только вы наберете около 20 человек, которые будут делать одно и то же в течение пары недель, вы доберетесь до уровня данных, где вы сможете начать использовать машинное обучение и текстовую аналитику, чтобы выявлять закономерности в том, что они делают с этими системами. Это означает, что вы можете помочь людям делать то, что они делают на своих компьютерах, — улучшать людей.

«Мы разработали средство поиска автоматизации, создав портал возможностей использования возможностей автоматизации или возможностей виртуального помощника. С помощью технологии мы создали систему подсчета очков — сколько раз произошло определенное действие и какие системы использовались.

«Или возьмем путь клиента:мы можем посмотреть, какой путь прошел клиент, какие каналы он использовал. Они звонили в контактный центр, были на сайте, отправили электронное письмо и так далее. Затем программное обеспечение может связать это воедино, вычислив вероятность того, что клиент совершит следующее определенное действие, которое вы, вооружившись данными, сможете предугадать».