Автоматизация коммуникаций: обучение роботов говорить на человеческом языке

Примечание редактора: для актуальной информации, посетите страницу UiPath Communications Mining.

Бизнес работает на разговорах. Подумайте об этом: как далеко вы можете уйти в рабочем дне без сообщения кому-то?

Клиенты обращаются, когда они чего-то хотят. Коллеги коммуницируют для выполнения задач. Каждый разговор — телефон, электронная почта или лично — означает, что есть работа для выполнения. Проблема для решения или возможность для получения. И каждое сообщение имеет значение при попытке доставить исключительный сервис.

Однако, после нескольких трудных лет, бизнес-сервисы находятся в точке ломания. беспрецедентные объемы цифровых коммуникаций продолжают заливать. Люди чувствуют себя заваленными клиентскими и коллегами разговорами на работе. Средний сотрудник теперь тратит 28% своей рабочей недели только на электронную почту. Почти четверть (22%) говорят, что объемы электронной почты — главная причина, по которой они хотят уволиться с работы.

Отличные разговоры все еще случаются. Разговоры, которые закрывают сделки, радуют клиентов и обучают коллег. Но они теряются в море фоллоу-апов, писем подтверждения и обновлений. Перегруженные сотрудники пропускают важные сообщения. Клиенты раздрастаются, пока время ожидания увеличивается, и их запросы падают в конец очереди.

Вызов контакта

Бизнесу нужно эволюционировать свой подход к разговорам. Чтобы доставлять отличный сервис, бизнес должен фокусироваться на сокращении времени ожидания и улучшении результатов. Ключ — освободить сервисные команды от повторяющихся, монотонных запросов и дать им больше времени для фокуса на самых важных разговорах. Меньше запросов на сброс пароля и больше один-на-один с клиентами.

Автоматизация была критичной в освобождении людей от их наименее любимой работы. Роботы везде — сокращают потери, улучшают время отклика и супер-заряжают продуктивность. Сейчас время положить их в руки сервисных команд. Оценивается, что половина запросов в службу поддержки незначительны по сложности, требуя одного или двух действий для разрешения. Такие запросы — идеальные возможности для автоматизации коммуникаций.

Однако есть проблема. Правильный ответ на вопрос или разрешение запроса требует реального понимания человеческого языка. Но роботы долго боролись с пониманием нюансов наших разговоров.

Человеческие разговоры свободны по форме. Мы не следуем последовательному набору правил, когда говорим. Мы не всегда говорим то, что имеем в виду. Слова могут иметь совершенно разные значения в зависимости от контекста. «Дружеское напоминание» не всегда дружеское. Более того, многие отрасли имеют свою терминологию, которая не имеет смысла для аутсайдеров.

Разговоры сложны. Чат-боты — отличный инструмент для выполнения простых задач, таких как ответы на FAQ. Но сервисная работа часто более сложна. Сложные запросы нуждаются в инструменте, который понимает точно, что хотят клиенты, но также как они себя чувствуют и насколько срочны их запросы. Этот инструмент также должен учиться и меняться по мере изменения потребностей клиентов.

В наши дни легко обучить робота делать что-то. Но автоматизация коммуникаций требует и понимания, и действия. Программный робот может легко выполнить действие на заднем плане запроса. Но вы должны быть уверены, что это правильное действие, каждый раз. Доселе это требовало контекстуальной и семантической интеллектуальности, уникальной для людей. Теперь это меняется.

Автоматизация коммуникаций: трансформация сервиса

Благодаря недавним достижениям, бизнес может автоматизировать свои наиболее частые запросы и затратные по времени разговоры от начала до конца. Лидеры сервиса и трансформации достигают этого, комбинируя искусственный интеллект (ИИ) с автоматизацией. И соединяя человеческий интеллект с машинным обучением (ML) для улучшения бизнес-результатов.

Благодаря no-code ML технологиям, человеческие сервисные команды теперь могут учить роботов понимать разговоры, происходящие в их бизнесе. Например, Re:infer, часть семьи UiPath, делает легким для любого сотрудника внести вклад в обучение роботов. Через процесс, называемый активное обучение, сотрудники передают свои знания и понимание уникального языка и жаргона, используемого в их бизнесе.

Следующая стадия автоматизации сервиса — майнинг коммуникаций. Обученные ML модели мониторят все входящие коммуникации в реальном времени и по всем каналам — от электронной почты до онлайн-чатов и звонков. Затем ML модели извлекают наиболее важную информацию для анализа.

Майнинг коммуникаций ставит микроскоп на все ваши каналы. Встроенная аналитика говорит вам точно, что происходит по всей вашей сервисной функции. Пользовательские алерты обновляют вас об изменениях в качестве сервиса, чтобы вы могли опередить возникающие проблемы.

Самое важное, майнинг коммуникаций создает совершенно новый источник информации для posibilitации автоматизации. Впервые процессы, полагающиеся на коммуникации, могут быть автоматизированы, от конца до конца.

Представьте, что клиент запрашивает обновление своего адреса. Обычно агент должен прочитать сообщение клиента и иногда переслать его другой команде. Затем кто-то должен пройти через то сообщение, извлечь всю важную информацию и вручную ввести ее в соответствующие системы. Это существенный процесс, но никто не наслаждается этим, и ни один клиент не поблагодарит вас за то, что вы сделали это хорошо.

Комбинируя ИИ и автоматизацию, однако, процесс становится почти мгновенным. Майнинг коммуникаций сканирует сообщение и автоматически извлекает всю ключевую информацию. Программный бот затем выполняет все необходимые обновления. Клиент получает выполнение своего запроса за меньшее время, в то время как агенты освобождаются для фокуса на более ценной работе.

Теперь вы можете повторить эту автоматизацию по каждой транзакционной службе в бизнесе. Влияние будет огромным. Представьте большой международный бизнес с сотнями сервисных деск и тысячами агентов. Автоматизация коммуникаций могла бы освободить миллионы часов каждый год. Миллионы больше часов для создания ценности и обслуживания ваших самых важных клиентов.

Понимание и действие сервисных разговоров

Мы всегда будем нуждаться в людях для предоставления лучшего сервиса. Ценность автоматизации коммуникаций в том, что она оптимизирует процессы коммуникаций. Что освобождает драгоценное время для людей, чтобы фокусироваться на разговорах, которые действительно имеют значение.

Представьте бизнес, где ни один клиент не должен ждать дни для ответа. Бесшовный, удовлетворяющий сервисный опыт для сотрудников и клиентов. Автоматизация коммуникаций — еще один шаг на пути к полностью автоматизированному предприятию™.

Я имел удовольствие представить Re:infer — новейший член семьи UiPath — на FORWARD 5 в этом году. Если вы хотите увидеть Re:infer и майнинг коммуникаций в действии, вы можете посмотреть реплей «Meet Re:infer a UiPath Company», моей сессии на FORWARD 5. Чтобы получить доступ к записи, выберите «Watch the recordings» на сайте FORWARD 5. Доступ к записи бесплатен.

Зарегистрируйтесь сейчас и посмотрите реплей.