NICE лидирует в аугментации людей: передовые RPA и программная робототехника

Роботизация процессов (RPA) и программная робототехника — об аугментации человеческого опыта.

Аугментация людей

NICE дало своему роботу имя — «виртуальный помощник сотрудника NICE» теперь зовут NEVA.

И NEVA, и технологии NICE помогают аугментировать людей, как рассказал Гэрэс Хол из NICE.

Суть в разнице между attended (под присмотром) и unattended (автономными) роботами. «Может», оценивает Гэрэс, «в организации 10–20% активностей можно автоматизировать end-to-end. Но мир сложен». И когда Гэрэс говорит об аугментации людей, он думает об остальных 80–90%.

Пример

Возьмем колл-центр. Он завален звонками на определенную тему в определенное время года. В эти периоды может потребоваться подтянуть сотрудников из других зон, но без спецзнаний.

NICE поддерживала госорганизацию именно с этим вызовом.

«Они обнаружили, что им пришлось удвоить контакт-центр в эти периоды». Но это создало проблемы:

«Часто сотрудникам приходилось смотреть пару десятков разных экранов, чтобы понять, какая информация нужна для прогресса. Часто было множество проблем, на которые нужно было смотреть». Природа человека такова, что они «могут случайно упустить вещи».

«Мы поставили виртуального ассистента на десктоп». Быстрый запуск — «ушло в лайв через ~6 недель для 4000 человек».

Новая система означала: софт быстро собирал информацию со всех экранов, интерпретировал и давал обратную связь человеку, берущему звонок: «это ок, это ок, вот пара вещей, о которых поговорить с клиентом».

До нового софта 7-минутный звонок мог включать 3 минуты сбора информации не всегда точно. «Так что едва клиент добирался до советника, его клали на удержание. А с виртуальным ассистентом сбор занимал медианное ~16 секунд, первые биты — за 2–3 секунды. Советник мог разговаривать с клиентом, пока робот собирал инфу».

Они буквально могли просто продолжать разговор.

Кто такой NICE?

NICE существует ~30 лет. Ранние дни — запись звонков в контакт-центрах. Оттуда компания «смотрела способы извлечения ценности из всех собранных данных, и данные росли с новыми каналами: чат, email, SMS».

Путь в ИИ, RPA и автоматизацию вырос из этого.

Сегодня NICE на NASDAQ, ~6000 сотрудников глобально, ~30 продуктовых линий.

Аугментация людей, а не полная автоматизация

Этот поход дает NICE уникальное УТП. Другие компании в этом пространстве часто начинали с автоматизации бэк-офиса — финансы, HR — ища процессы для end-to-end автоматизации. Для NICE речь о поддержке работников в повседневной работе.

«Мы начали с real-time оптимизации процессов во фронтофисе контакт-центров, помогая людям с работой, не обязательно ища процессы для полной автоматизации. Если вы можете аугментировать людей пока они работают и заставить их фокусироваться на правильных зонах, где они добавляют ценность — разговор, понимание нюансов истории клиента — то наш взгляд: роботы и люди могут работать вместе.

«Это мощнее, чем просто попытка автоматизировать вещи».

Не только экономия времени

Выгода не только во времени. Вернемся к колл-центру: Гэрэс сказал: «Это было гораздо более легкое опыт для клиента и для людей, берущих звонки». И потому что каждый звонок завершался быстрее, контакт-центр мог принимать больше звонков — клиенты меньше ждали первичного ответа.

Еще пример

Привел пример: виртуальные ассистенты в страховых претензиях. Ассистент собирает всю документацию и кладет в правильный формат, давая сотруднику контакт-центра гайд, фокусируя время и усилие. «Были примеры, где можно сбить час с 2-часового кейса и заставить людей делать более интересную работу».

В других сферах тоже смотрим на добавку ИИ сверху для помощи в решениях. Например, в здравоохранении — триаж.

Сокращение разрыва с клиентом

«Представьте: вы идете работать в контакт-центр завтра, 8-часовой день, 70 звонков/встреч по 7–8 минут. Много встреч, и в большинстве случаев клиент будет гораздо лучше информирован. Это не великая позиция.

«Наша задача — выровнять поле, виртуальный ассистент дает поддержку, чтобы когда клиент звонил, сотрудники знали о нем максимум: что делали قبل, о чем могут звонить, и в рамках разговора — вести его. Чтобы они не были в невыгодном положении».

ИИ и RPA в гармонии

Данные! Сейчас данные — ну, якобы следующая нефть. NICE считает, что ИИ и RPA дают новый способ генерации данных.

«Когда кто-то взаимодействует с системами на десктопе 8 часов в день, тыкая мышкой, клавиатурой — много взаимодействий, кликов, вводов. Мы можем превратить каждое в единицу данных.

«Оцениваем: 8 часов — это ~8000–10000 бит данных о взаимодействии с системами. Как только ~20 человек делают то же пару недель — уровень данных, где можно начать использовать ML и текст-аналитику, чтобы заметить паттерны в работе с системами. Это значит — помощь тому, что люди делают на десктопе — аугментация людей.

«Разработали automation finder — портал возможностей для автоматизации или виртуальных ассистентов. Скоринг: как часто действие происходило и какие системы использовались.

«Или customer journey: можно посмотреть, какой путь прошел клиент — какие каналы использовал. Звонил в центр, был на сайте, слал email. Софт связывает это, считает вероятность следующего действия клиента, что, вооруженные данными, можно предвосхитить».