Hiperautomatyzacja – jak wspiera różne branże

W biznesie ważna jest szybka i skuteczna realizacja zadań. Działając na konkurencyjnym rynku, firmy ścigają się pod kątem sprawnego dostarczania produktów i usług. Sposobem na sukces jest hiperautomatyzacja, czyli strategia kompleksowego i samodzielnego wykonywania biznesowych zadań przez maszyny. Zapewne zastanawiacie się, jak to może pomóc Waszej firmie. W tym artykule chcielibyśmy więc przybliżyć Wam, jak hiperautomatyzacja wspiera różne branże.

Hiperautomatyzacja jest aktualnie dominującym trendem na światowym rynku nowoczesnych rozwiązań i nie tylko. Ta spopularyzowana przez Gartner koncepcja nadaje rozwojowi firm nowy kierunek w zakresie podejścia do procesów biznesowych. Jeżeli interesują Cię podstawy hiperautomatyzacji, zapoznaj się z naszym poprzednim artykułem.

Tutaj chcemy pokazać Ci możliwości, jakie stwarza hiperautomatyzacja oraz korzyści, jakie przynosi pięciu konkretnym branżom. Jeżeli Twojej nie ma na liście, to nie przejmuj się! Wiele procesów przedstawionych tutaj możesz zastosować również w swojej firmie. Dzięki nim z pewnością zwiększysz efektywność prac i podniesiesz wartość Twojego biznesu.

Wszędzie tam, gdzie występuje nagromadzenie powtarzalnych czynności. Zwłaszcza jeżeli mamy ograniczone zasoby na ich wykonanie. Wielu pracowników chętnie wyeliminuje monotonne zadania na rzecz tych wymagających zaangażowania i kreatywności. Takie przekierowanie wiąże się ze wzrostem efektywności w kluczowych obszarach.

Użyj poniższego menu, aby przejść do konkretnej sekcji.

Większy wkład pracowników w kontakt z klientem pozwala zbudować spersonalizowany przekaz. Tworzy to pozytywne doświadczenia klientów. Jak wspominaliśmy w poprzednim artykule o korzyściach biznesowych, ludzie doceniają zrozumienie potrzeb i okazywanie empatii. Tutaj chcieliśmy pokazać, jak hiperautomatyzacja pomaga uzyskać lepsze rezultaty w zakresie podniesienia efektywności działań, zapewniając lepszą pracę z klientem. Poniżej znajdziecie branże i miejsca w procesie pracy, w których osiągniecie lepsze efekty poprzez usprawnienia za pomocą technologii.

Automatyzacja produkcji nie jest niczym nowym. Jej początków można dopatrywać się w drugiej połowie XX wieku – od czasu wprowadzenia komputeryzacji linii produkcyjnych. Jednak nowoczesne możliwości hiperautomatyzacji mogą zapewnić jeszcze większe korzyści w zakresie efektywności i skuteczności procesu produkcyjnego. Zobacz, jak możesz to osiągnąć w konkretnych obszarach biznesu.

Kluczową rolą hiperautomatyzacji jest zwiększenie wydajności. Zatem odpowiednio wytrenowane algorytmy sztucznej inteligencji (AI) z funkcją uczenia maszynowego (ML) umożliwiają prześledzenie procesów oraz wyników. Na tej podstawie boty mogą namierzyć najbardziej problematyczne obszary produkcji (częste błędy i anomalie względem standardu) oraz zaproponować odpowiednie sposoby optymalizacji i automatyzacji. W tym przypadku doskonale wypada robotyzacja procesów biznesowych, która pomaga zrealizować najbardziej wymagające zadania.

Współczesne linie produkcyjne są nadzorowane przez wiele platform. Portal Visual Components zwraca uwagę, że firmowe programy typu CAD/CAM, CNC czy ERP, wspierające różne etapy produkcji, potrzebują „mostu” do wymiany informacji. Zdaniem portalu, taki most zapewnia właśnie hiperautomatyzacja. Gdy platformy zostaną zintegrowane, boty oparte na AI oraz ML zapewniają kontrolę nad procesami produkcji. Część z nich może zostać zrealizowana bez udziału człowieka.

Połączenie AI, analizy danych big data oraz przemysłowego Internetu rzeczy (Industrial Internet of Things) pozwala tworzyć prognozy efektywności. Dzięki temu można przygotować się na daną wielkość produkcji, ale też rozplanować pracę i zoptymalizować działania. Maszyny wprowadzą samodzielnie niektóre usprawnienia, ale też przekażą pracownikom konkretne sugestie, jak wdrożyć inne.

Wytrenowane pod kątem monitorowania ryzyka boty potrafią wykryć zagrożenie, powiadomić wyznaczone osoby, przystopować produkcję, zasugerować środki zaradcze (m.in. w obszarze utrzymania ruchu), a często też rozwiązać problem. Portal Visual Components zwraca uwagę, że zwiększenie poziomu zrozumienia zachodzących zmian pomaga zmniejszyć ryzyko i przynosi pracownikom uczucie spokoju pod kątem produkcji.

Hiperautomatyzacja (a dokładniej automatyzacja procesów biznesowych) wspiera zespoły w zakresie dokumentów projektowych, zamówień, faktur itp. Portal Control Engineering podaje przykład firmy, w której boty zaangażowano w odbiór, otwieranie i drukowanie dokumentów wraz z odpowiednimi etykietami dla pracowników. Pozwoliło to specjalistom skupić się na bardziej strategicznych zadaniach.

Proces ten obarczony jest ryzykiem błędów, zwłaszcza gdy mamy duże zapasy i rejestrujemy je ręcznie. Wtedy sprawdza się automatyzacja procesów biznesowych oraz algorytmy AI oparte na ML. Inteligentne boty powiadomią pracowników o stanach magazynowych, wyliczą odpowiednie zaopatrzenie dla każdej placówki, wygenerują opisy na potrzeby e-commerce, a nawet samodzielnie zamówią brakujące zapasy na zasadzie just-in-time.

W większości przypadków zakłady produkcyjne zamawiają materiały z różnych lokalizacji i odsyłają gotowe produkty do innych. Zdaniem portalu Manufacturing Digital, brak odpowiednich procesów spowoduje, że zapasy produktów nie będą zgodne z oczekiwaniami, zamówienia zakupów opóźnione i niedokładne, a fakturowanie nieskuteczne. Portal dodaje, że robotyzacja procesów biznesowych umożliwia szybkie i samodzielne wdrażanie procedur, które są potrzebne do adaptacji łańcucha dostaw w zakresie zachodzących zmian. Naszym zdaniem można również powierzyć robotom całe wsparcie logistyczne.

Dużą część pracy w branży opieki zdrowotnej zajmuje zarządzanie dokumentacją i zapasami. Sporo czasu pochłaniają też wywiady wstępne z pacjentami czy kontrola ich stanu. Przy odpowiedniej organizacji takie procesy można zautomatyzować. Dzięki temu lekarze poświęcą więcej czasu pacjentom w istotniejszych sprawach. Według ankiety Deloitte przeprowadzonej w sektorze medycznym, 92% pracowników opieki zdrowotnej ma nadzieję, że transformacja cyfrowa pomoże im uzyskać lepsze doświadczenie pacjenta. Oto sposoby, w jakie hiperautomatyzacja może wesprzeć branżę.

Komunikacją, proponowaniem terminów wizyt oraz wszelkimi przypomnieniami znakomicie zajmie się bot. Pacjent może zwyczajnie wybrać pasujący termin z kalendarza lub różne opcje z rozwijanych menu. Z kolei lekarz otrzyma gotową informację o wizycie. Portal AIMultiple informuje, że chatboty zasilane przez AI oraz zintegrowane z botami RPA mogą realizować powtarzalne zadania w zakresie obsługi pacjenta. Ponadto pomogą mu samodzielnie zaplanować wizytę m.in. poprzez interakcje dot. jego stanu zdrowia.

Pacjenci mogą również przekazywać informacje o stanie zdrowia za pomocą odpowiednich systemów elektronicznych. Portal ACLDigital utrzymuje, że sprawdzają się w tym chatboty wytrenowane na konkretnych przypadkach zastosowania opartych na informacji zwrotnej użytkownika. Będą one potrafiły odpowiadać na pytania użytkownika za pomocą samouczących się algorytmów (ML).

Ostatnim istotnym aspektem jest komunikacja maszyn w imieniu pacjenta z personelem medycznym. Dzięki wykorzystaniu Internetu rzeczy (IoT) oraz urządzeń do stałego monitorowania stanu zdrowia, pacjenci mogą na bieżąco reagować na ewentualne nieprawidłowości. W razie pojawienia się niepokojących objawów, zebrane dane mogą zostać automatycznie przesyłane do lekarza lub innych służb medycznych. To pozwoli na błyskawiczną interwencję, której pacjent potrzebuje, nawet jeżeli nie będzie w stanie o nią prosić (np. w wyniku utraty przytomności).

Podstawowe informacje o stanie zdrowia, przebytych chorobach i przyjmowanych lekach mogą zbierać boty. Lekarz zleci im analizę historii medycznej, a one szybko znajdą potrzebne informacje dzięki rozpoznawaniu nazw własnych obiektów (NER). Gotowy zestaw danych może trafić do lekarza i być przechowywany w łatwo dostępnych (ale tylko dla osób uprawnionych!) miejscach. Dzięki temu pracownik służby zdrowia szybko dowie się o przebytych chorobach pacjenta oraz stosowanych lekach i podejmie lepsze decyzje dot. zalecanej terapii.

Jak wspominaliśmy wcześniej, wiele czasu zajmuje lekarzom praca z dokumentacją medyczną. Tutaj z pomocą może przyjść sztuczna inteligencja i asystent piszący (AWA). Dzięki analizie istniejących już tekstów, bot zaproponuje właściwą treść dokumentu. Będzie ona wymagała jedynie sprawdzenia, edycji i uzupełnienia. Lekarz może przekazać dalej gotowy dokument jednym kliknięciem.

Podczas zajmowania się ubezpieczeniami, pracownicy mogą wykorzystać rozpoznawanie nazw własnych obiektów (NER) oraz inteligentne rozpoznawania dokumentu (ICR – zaawansowana technologia OCR, która potrafi m.in. rozpoznawać również pismo odręczne). Boty mogą automatycznie sprawdzać uprawnienia pacjentów z tytułu ubezpieczenia. Jeżeli zostaną połączone z botami umawiającymi wizyty, mogą odmówić przyjęcia pacjenta do czasu uregulowania kwestii formalnych albo przypomnieć o kończącej się polisie. Portal AIMultiple dodaje, że chatboty pomagają też przy obsłudze wniosków o odszkodowanie. Dotyczy to wysyłki zgłoszenia szkody oraz weryfikacji przetwarzanych wniosków.

Dzięki automatyzacji bot skutecznie zbiera informacje z różnych źródeł: zapisane w systemie placówki usługi i recepty, cenniki, dodatkowe uprawnienia pacjenta, regulacje prawne. Na tej podstawie wystawiane są automatycznie faktury, które mogą natychmiast trafić nado pacjenta bez udziału pracowników. W dodatku bot może przypominać o płatnościach i informować personel o wpływach na konto.

To zadanie ma krytyczne znaczenie dla szpitali i aptek. Aby je zautomatyzować, wystarczy tylko zaktualizować listę inwentarzową, a następnie można przekazać zarządzanie nią botom. W odpowiednich okolicznościach sztuczna inteligencja potrafi wykryć kurczące się zapasy danych środków i automatycznie złożyć zamówienie na kolejne.

Jednym z przykładów są tzw. roboty apteczne. Dzięki nim możliwe jest kompleksowe zarządzanie magazynem apteki, w tym automatyczne podawanie leków farmaceutom, co przyspiesza i usprawnia proces sprzedażowy. Ponadto roboty apteczne dbają o dokładny i bieżący stan magazynu. Umożliwia to szybką identyfikację braków i pomaga uniknąć sytuacji, w których leki są niedostępne dla pacjentów. Automatyzacja przyczynia się tu do zwiększenia efektywności logistycznej i redukcji kosztów zarządzania zapasami.

Działające w aptekach systemy oparte na AI pozwalają na szybkie i skuteczne doradztwo farmaceutyczne. Dzięki dostępowi do historii zakupów i leczenia pacjenta, maszyny są w stanie zasugerować tańsze zamienniki lub wykluczyć nieodpowiednie leki. Ponadto, mogą one proponować produkty komplementarne, takie jak suplementy diety lub kosmetyki w ramach cross-sellingu lub up-sellingu.

Do istotnych aspektów branży medycznej należy zachowanie poufności danych oraz monitorowanie leków. Można więc wyszkolić boty, aby sprawdzały dostęp do dokumentów i czuwały nad ich przepływem. Zautomatyzowane audyty umożliwią odtworzenie historii działań, a wszelkie naruszenia będzie można przypisać konkretnym osobom. Portal HIMSS podaje przykład 35 aptek, z które są wspierane przez hiperautomatyzację w zakresie uzgadniania listy leków i zapobiegania niekontrolowanemu obiegowi leków. Dzięki temu każda z placówek oszczędza 10 godzin w skali miesiąca.

Hiperautomatyzacja skutecznie wspiera zarówno sprzedaż przez Internet jak i w sklepach fizycznych. Połączenie ludzkiej pracy z działaniem maszyn przynosi najlepsze efekty w zakresie identyfikacji klientów i komunikacji na każdym etapie lejka sprzedażowego. Zobacz, jak hiperautomatyzacja pomaga w uzyskaniu wyższego poziomu hiperpersonalizacji i nie tylko.

Według ankiety portalu McKinsey&Company 80% klientów oczekuje od firm sprzedażowych personalizacji obsługi. Najlepsze dopasowanie produktu do konsumenta można uzyskać dzięki wykorzystaniu sztucznej inteligencji wspieranej przez analizę danych big data. Odpowiednie boty analizują nie tylko transakcje danej osoby, ale też osób o podobnych preferencjach, aby udzielać stosownych rekomendacji. Opcje dot. responsywności pozwalają przystosować cały proces zakupowy do wymagań konkretnego klienta.

Dużą rolę w tej dziedzinie ogrywa automatyzacja prezentacji produktów. Jest to proces wykorzystujący dane odbiorców w celu lepszego dostosowania prezentacji do ich potrzeb. Współczesne technologie umożliwiają również tworzenie realistycznych prezentacji w formacie 3D i VR. Dzięki temu, potencjalni klienci mogą zobaczyć produkt z każdej strony, dokładnie przyjrzeć się jego funkcjonalnościom i wirtualnie przetestować jego działanie.

Ludzie zwykle nie lubią czekania i przeciągania spraw. Nie zawsze odpowiadają im również ograniczenia komunikacji, gdy kontaktują się wyłącznie z chatbotami. Najlepsze efekty daje łączenie działania maszyn z pracą ludzi. Portal Digital Commerce 360 cytuje badania firmy Aberdeen Group Inc., z których wynika, że firmy stosujące wielokanałowe strategie komunikacji uzyskują retencję klientów na poziomie 89%.

Wykorzystanie automatyzacji procesów biznesowych pozwala zbudować lepszy scenariusz komunikacji. Klient może najpierw porozmawiać z chatbotem, który szybko i sprawnie przekieruje go do konsultanta. Dzięki uczeniu maszynowemu chatboty potrafią rozpoznawać sprawy klientów. Mogą też rozwiązywać część z nich, przekierowując prośby i zapytania do odpowiednich botów operacyjnych.

Dużą przewagę konkurencyjną zapewniają prognozy dot. zachowania klientów. Sztuczna inteligencja przy udziale uczenia maszynowego są kluczowe pod kątem trafności tych predykcji. Algorytmy samodzielnie ustalają, jakie towary będą popularne w danym czasie. Boty dostarczą też rekomendacje dot. cen oraz rozkładu na półkach w fizycznym sklepie i rozmieszczenia w zakładkach sklepu internetowego. Maszyny mogą nawet śledzić zmiany na rynku, na bieżąco aktualizować ceny i zlecać dodatkowe zamówienia.

Kreatywność to przede wszystkim ludzka cecha, ale tworzenie i rozbudowa oferty oparta na istniejących produktach to idealne zadanie dla maszyn. Mogą one opracować koncepcje produktu na podstawie opinii użytkowników Internetu. Robotyzacja procesów biznesowych i baza danych wspierają rozbudowę oferty poprzez umożliwienie ludziom automatycznego dzielenia się pomysłami na nowe produkty. Pracownicy tworzą projekt produktu, a maszyny analizują, po czym przekazują go do weryfikacji i realizacji. Dzięki takiej współpracy mogą powstać innowacyjne produkty.

Specjalnością inteligentnych maszyn jest samodzielne wyszukiwanie i pozyskiwanie klientów poprzez analizę big data oraz wytrenowane algorytmy. Dzięki temu boty mogą znaleźć najlepszych klientów i zwiększyć ich wartość długookresową (CLTV). Portal AIMultiple podaje, że przykładem wykorzystania automatyzacji są systemy rekomendacji, które efektywnie wspierają sprzedaż i zwiększają lojalność klientów.

Zarządzanie sprzedażą i zakupami mają jednakową wartość dla biznesu. Automatyzacja procesów biznesowych jest obecnie niezbędna w zakresie kontrolowania płatności, fakturowania i windykacji. Portal Cleverism podkreśla, że analiza danych big data jest kluczowym narzędziem w zarządzaniu łańcuchem dostaw, umożliwiającym optymalizację pracy dostawców i śledzenie przesyłek. Dodatkowo, hiperautomatyzacja umożliwia dokładną kontrolę nad stanem magazynowym i procesem kompletowania towarów.

Zaawansowane systemy magazynowe wykorzystują technologie takie jak GPS, RFID czy bieżące skanowanie kodów kreskowych. Umożliwia to precyzyjne śledzenie ruchu towarów, automatyczną kontrolę ich ilości i jakości oraz monitorowanie ich stanu np. pod kątem terminów przydatności. Dzięki temu, pracownicy magazynu mają nieprzerwany i pełny wgląd w stan magazynowy i mogą szybko reagować na ewentualne problemy. Wszystko to pomaga zoptymalizować proces zakupowy i skłonić klienta do ponownych zakupów w danym sklepie.

Branża e-commerce coraz częściej wykorzystuje automatyzację i narzędzia AI do walki z oszustwami. Firmy mogą obniżyć próg wartości zamówienia wymagającego dodatkowej kontroli, którą przeprowadzą algorytmy. Zwiększy to liczbę transakcji poddawanych analizie oraz szansę na wykrycie oszustwa na czas. Dzięki temu w e-commerce działają metody podobne do stosowanych przez organy chroniące konsumentów przed oszustwami finansowymi.

Automatyzacja pomaga też konfigurować złożone zasady dotyczące obsługi reklamacji, np. ustalić minimalną wartość transakcji wymagającą monitorowania. W przypadku przekroczenia tej wartości może stworzyć proces oceny transakcji na podstawie szczegółów, aby wykryć oszustwa związane z reklamacjami. Ponadto może przy okazji zbierać niezbędne dowody do potencjalnego zgłoszenia nadużycia finansowego.

Branża ubezpieczeniowa musi zrównoważyć wiele procesów: przetwarzanie dokumentacji, ocenę ryzyka, zarządzanie bieżącymi polisami. Wiele z nich realizowane jest ręcznie przez pracowników. Jeżeli niektóre zadania zostaną przejęte przez roboty, ludzie skupią się na decyzyjności i rozwoju firmy. Oto miejsca w branży ubezpieczeniowej, w których automatyzacja sprawdza się najlepiej.

Jest to prawdopodobnie kluczowy element ubezpieczeń, od którego zależy wysokość składek i konstrukcja całej polisy. Ocena ryzyka wymaga zebrania wielu danych z różnych miejsc. W takich zadaniach sprawdzają się algorytmy oparte na uczeniu maszynowym. Boty analizują dane z wielu źródeł, zarówno wewnątrzfirmowych jak i zewnętrznych. Na tej podstawie określają prawdopodobieństwo wystąpienia ryzyka i scenariusze kalkulacji. Następnie podpowiadają koszt polisy zgodnie z obowiązującymi w firmie (ale też na rynku) stawkami.

Raport McKinsey&Company zwraca uwagę na kolejne możliwości zbierania informacji o ryzyku. Według niego można do tego wykorzystać Internet rzeczy (Internet of Things/IoT) w czterech różnych obszarach: samochodów, domów, zdrowia oraz IoT linii komercyjnych. Pozwala to na ulepszenie modelu biznesowego w zakresie każdego z tych elementów, a także umożliwia dokładniejszą ocenę ryzyka.

Technologie przetwarzania tekstu, takie jak OCR, NLP i NER ułatwiają tworzenie polis. Boty są w stanie zgromadzić informacje i na ich podstawie przygotować dokument wolny od braków oraz zgodny z oczekiwaniami klienta i przyjętymi normami. Automatyzacja procesów biznesowych pozwala również na przekazanie botom obowiązków związanych z aktualizacją, odnawianiem i anulowaniem polis oraz komunikacją z klientami. Dzięki temu ludzie mogą skupić się i rozwiązywaniu problemów klientów.

Klienci zwykle oczekują szybkiego załatwienia sprawy i rozliczenia szkody. Agenci ubezpieczeniowi mogą zapewnić taki efekt poprzez technologie hiperautomatyzacji. Wyszkolone chatboty AI przyjmą pierwsze zgłoszenie. Z kolei inteligentne urządzenia (np. zamontowane w samochodach na wynajem) potrafią przekazywać informację o szkodzie w czasie rzeczywistym. Przetwarzaniem zgłoszenia zajmą się algorytmy oparte na ML, które przeanalizują szkodę i dokonają jej wyceny.

Przykładowo portal Risk and Insurance podaje, że hiperautomatyzacja umożliwia samodzielne przyjmowanie wniosków, ich priorytetyzację dzięki inteligentnym modelom oraz przypisywanie ich do właściwych osób. Zdaniem serwisu rezultatem tych zmian była niemal 10-krotnie wyższa efektywność ubezpieczycieli.

Boty potrafią wykrywać oszustwa ubezpieczeniowe dzięki zastosowaniu modeli oraz AI. Skutecznie skanują one dokumenty w poszukiwaniu rozbieżności względem wzorca zachowania klienta. Ponadto zaawansowana analiza danych big data zapobiega przekłamaniom oraz nadużyciom związanym z podwójnym ubezpieczeniem.

Branża ubezpieczeniowa obwarowana jest wieloma regulacjami. Ubezpieczyciele muszą nadążać za zmieniającymi się przepisami prawnymi. Portal AIMultiple informuje, że firmy ubezpieczeniowe wykorzystują boty do inteligentnej automatyzacji w celu wyszukiwania nazw, monitorowania zmian regulacji i generowania raportów zgodności.

Kolejnym dobrym, zdaniem serwisu, rozwiązaniem jest eksploracja procesów. Firmy ubezpieczeniowe wykorzystują to podejście do oceny poziomu zgodności oraz ryzyka poprzez porównanie bieżących aktywności do stanu idealnego. Po wdrożeniu pełnej hiperautomatyzacji maszyny mogą nawet dokonywać automatycznych zmian w regulaminach elektronicznych i przypominać pracownikom o przedruku ich wersji papierowych.

W bankowości mamy do czynienia z wieloma dokumentami. Ich liczba zależy od poziomu skomplikowania procedur bankowych, portfolio produktów i usług, a także ogólnej kondycji banku. Wiele z tych pism jest do siebie bardzo podobnych i można je zaliczyć do zaledwie kilku kategorii. Wdrażając narzędzia związane z hiperautomatyzacją, bank może odciążyć pracowników, jak również skrócić czas realizacji usług na rzecz klientów. Poniżej przykładowe usprawnienia dla bankowości.

W bankowości pracownicy muszą też zajmować się dużą liczbą e-mail. W celu usprawnienia tego procesu, można zastosować automatyczne klasyfikatory, które przydzielą odpowiednie wiadomości do właściwych działów i ustalą ich priorytet. Dodatkowo, pracownicy mogą otrzymać wsparcie w postaci asystenta piszącego opartego na sztucznej inteligencji (AI-based writing assistant), co pozwoli na szybsze i bardziej skuteczne tworzenie odpowiedzi na e-maile. Dzięki temu rozwiązaniu możliwe jest znaczne skrócenie czasu reakcji na pisma od klientów.

Wsparcie technologii nie ogranicza się do wymiany e-maili. Dzięki robotyzacji procesów biznesowych bot zeskanuje wiadomości od klientów w poszukiwaniu słów kluczowych (NLP oraz NER), a drugi zrealizuje dyspozycje i przekaże klientowi potwierdzenie wykonania operacji. Maszyny mogą też wspierać pracowników przy trudniejszych dyspozycjach i podpowiadać dostępne działania. Na rynku istnieją już rozwiązania wprowadzające hiperautomatyzację obsługi klienta. Do ich zadań należy gromadzenie wiadomości, ich klasyfikacja i priorytetyzacja, a także pomoc pracownikom ds. wsparcia klienta lub opieki posprzedażowej w tworzeniu odpowiedzi oraz realizacja niektórych próśb klientów. Przykładem jest ROC3 odnoszący sukcesy komercyjne w Polsce.

Zarządzanie procesami biznesowymi (BPM) upraszcza zbieranie danych, operacje finansowe, tworzenie raportów i inne aktywności bankowe. Wytrenowane boty potrafią zlokalizować powtarzalne procesy, zautomatyzować je i przejąć od ludzi. Jeżeli roboty będą komunikować się ze sobą i realizować zadania w całych sekwencjach, będziemy mogli mówić o hiperautomatyzacji.

Portal Spiceworks dodaje do tego wątek programowania no-code. Według niego wprowadzenie narzędzi no-code oraz rozwiązań intuicyjnych wpłynie korzystnie na poprawę dokładności, terminowości, niezawodności oraz elastyczności procesów back office. Nie ulega wątpliwości, że pracownicy będą działać wydajniej na intuicyjnych aplikacjach. Zwłaszcza takich, które sami zbudowali. Jeżeli znasz podstawy programowania, ale przyda Ci się wsparcie w tej dziedzinie, możesz również zaznajomić się z platformą low-code o nazwie Mendix.

Kiedyś w bankach ręcznie sprawdzano wypłacalność osób lub firm ubiegających się o kredyt. W ramach robotyzacji procesów biznesowych wdrażane jest inne podejście. Obecnie boty mogą śledzić aktywność potencjalnych klientów w Internecie, używając rozpoznawania nazw własnych obiektów (NER).

Portal AIMultiple podaje przykład przyspieszania procesów typu Know Your Customer (KYC) poprzez wykorzystanie inteligentnego przetwarzania dokumentów. Proces ten może posłużyć wydobyciu kluczowych danych o kliencie oraz identyfikacji ryzyka za pośrednictwem uczenia maszynowego. Wskutek takiego wsparcia rola pracowników ogranicza się do podjęcia decyzji. Nawet w tym przypadku boty mogą dostarczyć skalkulowane rekomendacje.

Niemal każdy produkt finansowy oferowany przez bank jest objęty osobnym regulaminem. Dlatego tworzenie ofert może być niezwykle czasochłonne i wymagać pracy wielu osób. Można jednak przyspieszyć to zadanie dzięki automatyzacji. Boty NLP oraz NER mogą przeszukać bazę danych banku, aby znaleźć potrzebne informacje. Natomiast asystent piszący pomoże stworzyć gotową treść intratnej oferty.

Boty oparte na AI oraz ML potrafią skutecznie wspomóc bank w walce z cyberatakami. Pozwalają one na analizę danych, wczesne wykrywanie nieprawidłowości i powiadamianie pracowników. Uczenie maszynowe pomaga też błyskawicznie zlokalizować wszelkiego rodzaju oszustwa finansowe oraz zmniejszyć poziom ryzyka realizowanych przez bank transakcji.

Portal Just Total Tech podkreśla tutaj wagę rozwiązań do rozpoznawania obrazów i sztucznej inteligencji. Dzięki nim można szybko wykryć błędy w bankowych systemach bezpieczeństwa. Kolejną zaletą jest wspieranie zachowania zgodności z regulacjami. Podobnie jak w przypadku ubezpieczeń, istnieje możliwość szkolenia algorytmów, aby wykrywały wszystkie zmiany w przepisach prawnych i wspomagały aktualizacje regulaminów bankowych.

Hiperautomatyzacja może też mieć zastosowanie w innych dziedzinach. Podejście to równie dobrze sprawdzi się w branży budowlanej, prawnej, nieruchomości, call center, BPO, edukacji, hotelarskiej i wielu innych. Ogólnie rzecz biorąc, hiperautomatyzacja pomaga w tworzeniu, rozwijaniu i przekształcaniu konkretnych procesów przedsiębiorstwa. Celem tego jest realizacja zadań, których wykonanie byłoby niemożliwe lub nieuzasadnione ekonomicznie w danym czasie i okolicznościach.

Nikogo nie zdziwi zatem fakt, że hiperautomatyzacja staje się jednym z głównych trendów w dziedzinie technologii. Według badań portalu Gartner rynek oprogramowania wspierającego to podejście miał osiągnąć wartość 600 miliardów USD do końca 2022 roku. My również obserwujemy ogromne zainteresowanie tematem hiperautomatyzacji wśród klientów naszej firmy.

Dużą popularnością cieszy się również nasze rozwiązanie hiperautomatyzacji o nazwie ROC3. Ten inteligentny i wielomodułowy system znaczne przyspiesza i ułatwia kontakt pisemny z klientem. ROC3 analizuje, klasyfikuje i priorytetyzuje pisma klientów, a także proponuje gotowe teksty odpowiedzi. Nie wspominając już o tym, że potrafi on samodzielnie zrealizować niektóre prośby klientów, przydzielając je do odpowiednich robotów operacyjnych. Zastosowanie tego systemu optymalizuje procesy firmowe i zwiększa wartość biznesu.