Усиление людей, а не тотальная автоматизация

28 May 2019

«Речь об усилении людей» - NICE Ltd, один из ведущих игроков рынка RPA и программных роботов

Robotics process automation (RPA) - Роботизированная автоматизация процессов

«RPA и программные роботы – это не всегда только про автоматизацию задач; это также про точность, правильный диалог - это про поддержку и усиление людей», отмечает Гарет Хоул, Alliances Director компании NICE.

Усиление людей

NICE дала своему роботу имя – NEVA, «the NICE employee virtual attendant» - «виртуальный помощник сотрудника NICE».

Всё заключается в разнице между обслуживаемыми и необслуживаемыми роботами. «Может быть», считает Гарет «с хорошей организацией, от 10% до 20% процессов можно автоматизировать, от начала до конца. Но мир не так прост». И когда Гарет говорит об «усилении» людей, он думает, как раз об этих остальных 80-90%.

Пример

Возьмём кол-центр. Он наводняется звонками на определённую тему в определённое время года. В эти периоды может потребоваться привлечь сотрудников других направлений, но без специальных знаний.

NICE помогла организации государственного сектора решить задачу именно такого рода.

«Стало ясно, что в такие периоды им придётся удваивать размер контакт-центра». Это создавало проблемы.

«Часто сотрудникам приходилось смотреть сразу на пару десятков разных экранов, чтобы выяснить какая именно информация им нужна конкретно в данный момент для работы. И часто было сразу несколько задач, с которыми им приходилось разбираться». От человеческой природы никуда не убежишь - это значит, что они «могут непреднамеренно упустить что-то».

«Мы установили виртуального помощника на рабочий стол». Это кардинально поменяло дело - «через шесть недель его установили уже всем 4.000 сотрудников».

Программное обеспечение новой системы быстро собирало с экранов всю информацию, интерпретировало и давало обратную связь человеку, который принимал звонок клиента, сообщая: «с этим хорошо, с этим хорошо, а вот здесь есть пару моментов, о которых нужно поговорить с клиентом».

До применения нового ПО, семиминутный звонок в контактный центр мог потребовать на сбор информации три минуты. «Таким образом, когда клиента наконец-то дожидался ответа консультанта – его ставили на удержание и опять заставляли ждать. В то время как виртуальный помощник собирал всю эту же информацию за примерно 16 секунд, а первые её части поступали уже за 2-3 секунды. Консультант мог просто продолжать разговаривать с клиентом, пока робот собирал информацию».

Компания NICE

Компания NICE существует уже около 30 лет. Изначально они сосредоточились на записи звонков в контактных центрах - «компания занималась способами извлечения пользы из всех собранных данных, а данные, в свою очередь, росли с появлением новых каналов, чатов, email и СМС».

Путь к Искусственному интеллекту, RPA и автоматизации начинался с этого.

Сегодня компания NICE включена в листинг NASDAQ, у неё 6.000 сотрудников во всём мире и примерно 30 различных продуктовых линеек.

Усиление людей, а не тотальная автоматизация.

Можно сказать - это уникальный коммерческий аргумент NICE. Другие компании этой сферы обычно начинали автоматизировать бэк-офисные процессы – например, финансы и HR – обращая всё внимание на процессы, которые могли быть полностью автоматизированы. NICE рассматривает этот вопрос с точки зрения поддержки сотрудников в их повседневной работе.

«Мы начали с оптимизации процессов в реальном времени фронт-офиса контактного центра, помогая людям работать, а не выискивая процессы, которые можно было бы полностью автоматизировать. Если вы можете усилить людей и помочь сосредоточиться в их работе на правильных областях, где они смогут повысить эффективность всего процесса – например, диалог с клиентом или понимание нюансов его истории взаимоотношений с компанией – тогда мы считаем, что у вас могут работать вместе и люди, и роботы.»

«Это гораздо полезнее, чем просто автоматизировать всё».

Не только экономия времени

Преимущества не только в экономии времени. Возвращаясь, к примеру, с кол-центром, Гарет сказал «Это значительно облегчило жизнь и клиентам и людям, которые принимали звонки». И поскольку каждый звонок можно было обслужить гораздо быстрее, контактный центр мог принимать больше звонков, т.е. «клиентам не нужно было так долго ждать первого ответа консультанта».

Другой пример

Он привёл другой пример, когда виртуальный помощник помогал со страховыми претензиями. Помощник может собирать всю документацию и переводить её в нужный формат, предоставляя сотруднику контактного центра сводку - экономя время и усилия. «У нас были примеры, когда можно было выкроить целый час из двухчасовой задачи и дать людям заняться более интересной работой».

«В других сферах мы также рассматриваем применение ИИ для помощи с определёнными задачами. Например, приоритизация в здравоохранении».

Уровнять условия

«Представьте, что вы собираетесь выйти завтра на работу в контактный центр на 8-ми часовой рабочий день и принять 70 телефонных звонков/встреч с клиентами, причём каждая такая встреча займёт 7-8 минут. Это приличное количество встреч и в большинстве случаев клиент будет гораздо лучше информирован, чем вы. Не самая лучшая ситуация».

«Наша задача была выровнять ситуацию за счёт помощи виртуального помощника. Чтобы при звонке клиента сотрудник уже знал о нём настолько, насколько это возможно – что он делал, зачем он мог звонить ранее, а дальше продолжать помогать уже в рамках конкретного разговора. То есть, чтобы консультант не был в изначально невыгодном положении».

Гармония ИИ и RPA

Данные! Сегодня данные – это, предположительно, следующая «нефть». NICE считает, что AI и RPA могут обеспечить новый способ генерации данных.

«Когда кто-то взаимодействует с системами на рабочем столе - печатает по восемь часов в день есть много взаимодействий, много кликов мышкой, ввода с клавиатуры и т.д. Мы можем превратить каждое из этих событий в элемент данных».

«Мы считаем, что люди с восьмичасовым рабочим днём, своими взаимодействиями с системами на рабочем столе, производят где-то от 8.000 до 10.000 бит данных в день. Как только у вас около 20 человек будут выполнять одни и те же задачи в течение пары недель – вы достигните количества данных с которым на самом деле уже можно начинать использовать машинное обучение и текстовую аналитику, чтобы формировать шаблоны их взаимодействий с этими системами. Это значит вы можете помочь людям с их повседневными действиями на рабочем столе – усилить их».

«Мы разработали Automation Finder, создав массу путей применения возможностей автоматизации или виртуального помощника. Он подсчитывает и присваивает баллы в зависимости от того сколько раз произошло определённое действие, и какая система при этом использовалась».

«Или возьмите цикл взаимодействия с клиентом: мы можем посмотреть каков был путь клиента и какие каналы он использовал. Он звонил в контактный центр, заходил на сайт, присылал письма и т.д. Дальше программа может связать это воедино и рассчитав вероятность его следующего действия – т.е. вооружившись данными, вы можете предугадать что будет делать клиент».

Специалисты Oberon первыми в России прошли обучение по бизнес-консалтингу и технической реализации ведущего решения аналитики взаимодействия NICE Nexidia. Мы официальные партнёр NICE в России и поможет с внедрением любого решения NICE.

Источник: Information-Age