RPA vs Conversational AI: ключевые различия и общие выгоды для вашего бизнеса

Для их различий, обе технологии могут быть выгодны компаниям. Пока RPA более ориентирована на бэкэнд автоматизацию, конверсационный ИИ подходит для автоматизации human-facing и более персонализированных взаимодействий. В некоторых use cases две технологии пересекаются. Но где бэкэнд процессная автоматизация встречает конверсационную-драйвенную автоматизацию?

Уловить разницу

RPA включает управление жесткими, предсказуемыми процессами, где нет двусмысленности о запросе, что контрастирует с конверсационным ИИ, где пользовательский intent диктует, какие задачи предпринимаются в ответ на запрос. Чат-боты или цифровые ассистенты используют интерфейсы сообщений или голосовое управление для конверсационного взаимодействия. Гибкость разговора требует обработки естественного языка (NLP) автоматизации быть высоко гибкой, так что intent корректно интерпретируется и правильные задачи предпринимаются для разрешения запроса.

Поддержка клиентских путешествий

Везде, где процесс включает человеческий разговор, такой как клиентские или HR взаимодействия, конверсационный ИИ входит в игру.

Рассмотрите сценарий покупки новой страховой полисы. Обычно страховые агенты ходят туда-обратно с клиентом для сбора множественных доказательных документов, которые нужно валидировать и прикрепить к записи клиента, так что полиса может быть финализирована. Работа с большими числами новых клиентов и управление их онбордингом — времязатратно и дорого для страховых компаний.

Использование чат-бота или цифрового ассистента для вопроса «Пожалуйста, загрузите изображение ваших водительских прав здесь» или «Можете ли вы загрузить копию вашего недавнего банковского выписки?» снимает бремя с человеческого агента продолжать гоняться за этими документами, и также предлагает более бесшовный и удобный клиентский опыт по мере того как они проходят через путешествие онбординга. Это суть конверсационного ИИ; оно улучшает цифровое клиентское вовлечение и сервисные результаты, в то время как снижает стоимость управления рутинными шагами в пользовательском путешествии.

На бэкэнде, RPA может войти в игру в сценарии онбординга, автоматизируя повторяющиеся комплаенс-проверки на собранных документах и обновляя системы записи с клиентской информацией. Две вместе могут быть очень мощными в делающих полные клиентские путешествия бесшовными, быстрее и эффективнее.

Комплементарные технологии

Конверсационный ИИ теперь позволяет бизнесам автоматизировать ключевые взаимодействия с клиентами и/или сотрудниками, позволяя совершенно новую волну потенциала автоматизации, что, комбинированное с RPA, может значительно снизить потребность в человеческих вмешательствах в сквозных бизнес-процессах.
RPA и конверсационный ИИ могут работать рука в руке. Например, когда клиент апплаирует на ипотеку, есть много шагов, которые они должны пройти, что вводит трение и неэффективность, что может результатировать в потере клиента банком.

Ипотечный бот, который может вовлечься с клиентом прямо в начале заявки, запросить их доказательство ID, заработков и недавних коммунальных счетов и затем передать это бэк-офис процессам для валидации, убирает много этого трения. RPA может быть использовано для валидационных процессов, пока цифровой ассистент управляет вопросами от клиента, понимает intents, собирает релевантные документы и держит клиента информированным о любых проблемах. Оценка недвижимости может быть автоматически предоставлена через RPA используя данные рынка недвижимости, так что клиент может быть проактивно обновлен о статусе их ипотечной заявки через цифрового ассистента.

Кто в заряде?

RPA инициативы обычно ведутся ИТ, с вводом от бизнес-департаментов таких как финансы, производство или дистрибуция, и имеют первичную цель снижения затрат и увеличения эффективности через снижение ручных процессов и минимизацию человеческого вовлечения.

Конверсационный ИИ спроектирован для улучшения и автоматизации вовлечения и снижения затрат, в то время как все еще позволяя ботам передавать людям когда требуется. Как таковый, он обычно ведется бизнес-департаментами такими как клиентский сервис, HR и продажи, с ограниченным вводом от ИТ.

ИИ без дата-сайентистов?

Многие организации верят, что искусственный Интеллект сложен и дорог, требующий больших бюджетов и команд дата-сайентистов для построения моделей естественного языка и машинного обучения алгоритмов. Однако построение конверсационных ИИ ботов не обязательно требует этого уровня инвестиций. Движки Natural Language Processing (NLP) такие как Google DialogFlow, Amazon Lex и Microsoft LUIS широко доступны и делают достаточно легким популирование бота с intents и utterances, которые в сердце проектирования конверсационного опыта, который может быть использован для автоматизации взаимодействий.

Low-code

Кроме того, конверсационные ИИ платформы появились, предлагающие low-code подход к построению чат-ботов, созданию рабочих процессов и интегрированию безопасно к общим бизнес-системам так что бизнес-люди могут проектировать и развертывать своих собственных цифровых ассистентов без нужды в кодировании или ИИ навыках. Out-of-the-box бот блупринты и инструменты помогают бизнесам получить чат-боты на рынок быстрее, с меньшей зависимостью от ИТ-ресурсов или дата-сайентистов, и с легкостью клики, перетаскивания и сброса.

Заключение

Предприятия работают над цифровой трансформацией основных бизнес-процессов для обеспечения большей автоматизации бэкэнд процессов и поощрения более бесшовных клиентских опытов и самообслуживания на фронтэнде. Мы видим банки, страховщиков, ритейлеров, энергопровайдеров и телко работающих над разработкой своих собственных цифровых ассистентов с растущим числом навыков, в то время как все еще предоставляющих последовательный бренд-опыт.

Разработка ботов не должна быть сложной. Это важнее тщательно идентифицировать правильные use cases, где эти технологии доставят четкий ROI с наименьшим количеством усилий.

Будь то предприятие применяет RPA или конверсационный ИИ, или оба, важно сначала понять бизнес-проблему, которую нужно решить, и затем идентифицировать, где боты сделают немедленную разницу. Затем рассмотрите необходимые инвестиции, барьеры успешного внедрения и ожидаемые бизнес-результаты. Лучше начать маленько с узко сфокусированным use case и достижимыми KPI, чем пытаться сделать слишком много сразу.

Конверсационный ИИ и RPA — очень мощные технологии автоматизации. Когда спроектированы хорошо, чат-бот может автоматизировать до 80% рутинных запросов, приходящих в клиентский сервисный центр или ИТ хелпдеск, экономя организации время и деньги и позволяя ей масштабировать свои операции. Однако выбросы или специализированные кейсы все еще лучше обрабатываются человеческими агентами. Принцип Парето также применяется к RPA. Автоматизация в своем лучшем заботится о большинстве рутинных и повторяющихся задач, оставляя более уникальные, ценные и вознаграждающие работы для людей.