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キャリア向けのロボットプロセス自動化

戦略的なアプローチをとることは、コストを削減し最適化するために、UMAN リソース、および顧客体験を改善します

キャリアのデジタル破壊は加速し続けています

通信サービスプロバイダー(CSP)は大きな混乱に直面しています。今日のモビリティは、電話だけではなく、コネクテッドカー、スマートシティ、モノのインターネット(IoT)により、電気通信インフラストラクチャはこれまで以上にストレスにさらされます。

また、Over-The-Top(OTT)プロバイダーは、エンターテインメントサービスの収益を吸い上げることに加えて、通話とテキストの収益を共食いしている一方で、加入者はこれまで以上に多くのデータを使用しています。

5G やファイバーなどのアップグレードに数十億ドルが費やされたとしても、多くのCSPはこれらの変化への適応に苦労しています。価格戦争が激化するにつれ、プリペイド契約の収益は停滞したままか、縮小さえしています。デロイトのグローバルモバイルコンシューマーサーベイ1によると、古いスマートフォンを捨てる消費者の数は、わずか1年で半分以上減少しました。消費者は携帯電話を長く持ち続けるか、より安いSIMのみの契約に移行しています。

従来の収入源がますます一般化するにつれて、営業チームは別の流れを見つける必要があります。オペレーターが試みてきたアプローチの1つは、M&Aまたはパートナーシップを通じて作成されたクワッドプレイソリューション– TV、ブロードバンド、固定回線、およびモバイルサービスの提供です。しかし、これにより、複雑なバンドル、無秩序なネットワーク、およびバックエンドシステムのパッチワークを管理することになります。これにより、誤ってプロビジョニングされた請求書の数が増加し、費用のかかるコールセンターの負担が増大します。

これは、規制の強化、スキル不足、顧客の期待の高まりを背景に設定されています。さまざまなテクノロジースタックにまたがる複数のデータサイロにより、顧客サービス担当者が顧客の問い合わせに対応し、サービスの問題を解決することが困難になっています。CSPは、データを統合してプロセスを合理化し、従業員からの影響を最大化し、効率と効率の両方を向上させる費用効果の高い方法を見つけることが不可欠です。しかし、どうやって?

タスクを自動化して人間の可能性を加速

Robotic Process Automation(RPA)は、オペレーターが24時間年中無休で運用効率を合理化し、サービスを維持できるようにするテクノロジーです。RPAにより、CSPは特定のビジネスプロセスとタスクを自動化することにより、デジタルの「ヘルパー」労働力を構築し、人々がより価値の高い活動に集中できるようになります。

人は、推論、創造性、顧客とのやり取り、ビジネスの革新など、いくつかのタスクのために構築されます。他のタスクはマシンに適しています。機械は、人間ができない速度でデータを処理し、人間よりも高い一貫性と品質で反復的なタスクを実行できます。ソフトウェア「ロボット」が導入されたら、必要以上に追加したり、不要なものをオフにしたりすることで、簡単に拡張できます。RPAを使用すると、人間と機械の両方が得意なことに集中できます。

インテリジェントRPAは単純な自動化を超えています。有人ロボットは、人間の介入と認知を必要とするプロセスの「ヒューマンインループ」モデルを可能にします。コンピュータビジョンと光学式文字認識(OCR)により、ロボットは、構造化されていないテキストから視覚および音声入力に至るまで、幅広いデータ形式を取り込み、処理し、処理することができます。

自動化をコグニティブAI機能と組み合わせると、人々はより良​​く、より速く、より正確な意思決定を行うことができます。実際、自動化はAIのオンランプと見なされることが多く、組織がAIを最も有益なプロセスに適用できるようにします。

ロボットの労働力は、CSPがコストを削減し、品質を向上させ、顧客により大きな価値と優れたエクスペリエンスを提供するのに役立ちます。

  • ネットワークチームが障害をより迅速に発見し、サービス品質を維持できるようにする
  • 収益予測、意思決定、ネットワーク計画のためのデータ収集
  • コールハンドラーをサポートするために顧客の360度ビューを提供する
  • 運用チームがアラートを管理および限定して効率を改善するのを支援する
  • コンタクトセンターへの負担を軽減するために、請求書と請求書が正しく処理されることを保証する
  • 労働力へのプレッシャーを軽減し、時間を空けて収益創出に集中する

組織でRPAを使い始める

自動化の旅を始める前に、組織は迅速なパイロットと迅速な成功のためのプロセスを特定する必要があります。他の部門にすばやく拡張できる領域を特定する。初期の段階を支援するために、RPAが現在CSPによって適用されている多くのリファレンスユースケースがあります。

課金の不一致– RPAとAIによって初めて正しく理解する

アナリストは、通信料金の10%から20%が誤って請求されると推定しています。経済的な影響は、評判の低下や罰金は言うまでもなく、月に数ドルから数万ドルの範囲です。たとえば、2018年11月に英国の通信規制当局であるOfcomは、EEとVirgin Media3に、過大な顧客に対して合計で1,330 万ポンドの罰金を科しました。

特にCSPが他のオペレーターからのサービスのアグリゲーターであり、複数のSLAに対して、および地域全体である複雑な企業間(B2B)シナリオでは、顧客に請求する必要があるものを決定するのは難しい場合があります。これにより、エラーの原因がCSP、サービスプロバイダー、または顧客のいずれであるかがわかりにくくなります。これを手動で確認すると、社内およびパートナーのCRM、在庫、請求システムを人間がチェックしながら、顧客が部門を回って渡されます。

消費者領域も同様の課題を共有しています。 お客様がアドオンサービスのキャンセルをリクエストしたが、技術的な障害のためにメッセージがパートナープロバイダーに届かない場合、お客様は引き続き追加費用が発生します。

RPA に組み込まれたDocument Processing Automationは、請求と請求をデジタル化してエンドツーエンドにします。矛盾をより速く処理するか、完全に回避できるようにします。RPAは、高価なAPI や統合なしで、コンピュータービジョンを通じてシステムを結び付けます。RPAは完全な監査証跡を通じて、顧客が利用できるサービス、そのアドオン、およびそれらが正しくプロビジョニングされ、同意されているかどうかを識別できます。このデータは要約され、必要に応じて人の介入のためにキューに配置され、解決の速度を上げるために必要なすべての情報をハンドラーに提供します。

ネットワーク診断–無人自動化によるサービス保証の向上

電気通信ネットワークは非常に複雑で、新旧の技術のパッチワークがあります。これらのシステムを実行し続けることは巨大なタスクであり、サービス保証を監視するには複数のツールが必要です。そのような複雑な環境では、時々何かがうまくいかずサービスが混乱することは避けられません:顧客にコンタクトセンターに電話をかけさせたり、ソーシャルメディアへの怒りを引き起こさせたりして、評判を損なう可能性があります。

しかし、運用チームとネットワークチームは、多くの場合、2つの面で戦いを戦っています。監視と調査が必要な警告が殺到しています。その多くは、優先度が低いか、誤検知です。これは時間を浪費し、アラートの疲労を引き起こす可能性があります。つまり、重要なアラートがネットをすり抜けることがあります。コンタクトセンターからのチケットも多数あります。コールハンドラーは、問題の根本原因を特定するための簡単な診断テストを実施する機能を備えていないため、問題は運用チームにエスカレートされ(多くの場合、複数の人に跳ね返されて)、予後がわかります。その結果、解決までの平均時間が大幅に遅くなります。

RPAプラットフォームを使用すると、さまざまな方法で解決時間を短縮できます。ロボットはヒューマンインループモデルを使用したRPAの自動化により、アラートを受け取り、Operation Support System(OSS)スタックと連携して失格またはチケットを作成します。これは、ノイズを除去するのに役立ちます。さらに、RPAはビジネスルールエンジンを使用して診断テストを実行し、チケットを削除できるかどうか、またはチケットを運用チームに渡す必要があるかどうかを判断できます。RPAをAI と組み合わせると、RPAがさらに正確な次善のアクションを提供できるように、ルールを履歴パターンに基づくことにより、精度をさらに高めることができます。つまり、ほとんどの問い合わせは運用チームではなくコールエージェントが処理できるため、運用チームへのプレッシャーを軽減しながら、解決までの時間の短縮、カスタマーサービスの向上、効率と品質の保証の向上に役立ちます。

ネットワーク計画– RPAとAIによるネットワークの将来性

ネットワークをアップグレードするという選択は、数十億ドルの決定です。これらのパイプは、数十年もの間、地上に留まります。したがって、キャパシティプランニングは、CSPの将来の健全性にとって不可欠です。5Gが近づいているため、通信事業者がスペクトル入札から可能な限り最高のROI を確実に得るには、ネットワーク計画が重要です。ただし、データはサイロ内のCSPのインフラストラクチャ全体に分散しているため、プランナーが決定の影響を全体的に把握することは困難です。

これらの決定を手動で行うことは、複雑で時間がかかり、不正確です。アナリストは、さまざまな分野の現在および過去のデータを確認する必要があります。消費が増加する可能性があるかどうかを予測します。決定する顧客プロファイル位置に基づいて収益を、現在のサービス品質を評価する。市場浸透が増加するかどうかを予測します。

AI機能を備えたRPAプラットフォームは、計画チームが環境に関する特定の質問に答え、複数のスタックからのデータを統合して、容量のニーズを解決し、次善のアクションを提供するのに役立ちます。また、ケーブルを敷設するための最短で費用対効果の高い経路を自動的に推奨することもできます。AI機能は、ネットワーク計画者が人口密度を理解するのにも役立ち、将来の機会を正確に予測し、次善の策を推奨できます。

コンタクトセンター– 有人ロボットによる顧客体験の向上

カスタマーサービスは、通信が伝統的に不足している領域です。Institute of Customer Serviceが2019年1月に発行したUK Customer Satisfaction Index4では、電気通信およびメディアセクターが13業種のうち下位3業種にランクされました。

セルフサービスなどの分野で一部の自動化が導入されていますが、電話会社は依然としてコンタクトセンターに大きく依存しています。しかし、コールハンドラには、顧客とのやり取りに最適なツールがありません。これは、顧客データがさまざまなシステム間でさまざまな形式でサイロ化されているためです。

RPAは、コール・オンにすることができ、中心の伝統的なコスト- センターを潜在的に- 収入源。有人のロボット「ヘルパー」を使用して、RPAは複数のソースからの顧客データを自動的に集約して顧客の単一の360度のビューに調和させ、顧客がクエリにすばやく回答できるようにし、顧客のエクスペリエンスを向上させ、コールハンドラーの生産性を向上させます。 。

RPAはより単純なクエリにすばやく応答できることを意味するため、コールハンドラーは、他のサービスのアップセルおよびクロスセルに注力する時間をより多く持つことができます。このデータ集約方法では、AI駆動の応答もサポートできます。AI を使用して顧客シナリオから「学習」し、次善の行動決定を即座に提案できます。これにより、顧客体験が向上するだけでなく、ビジネスのコスト削減も実現します。

Center of Excellenceアプローチを採用してRPAからRoI を最大化する

オートメーションセンターオブエクセレンス(CoE )を構築することは、長期的な成功に不可欠です。CoEアプローチは、自動化を拡大してROIを向上させる戦略的計画を作成するために、CSPが自動化できるプロセスと自動化すべきプロセスを特定するのに役立ちます。

戦術的なアプローチは成功を制限し、間違った場所にRPAの断片化された展開が表示されます。これによりROIが低下し、企業全体の自動化のスケーリングが遅くなるため、CSP は利益をもたらす可能性のある領域を特定する機会を逃します。

次の5つの手順に従うことで、成功への道を歩むことができます。

  1. Automation Center of Excellenceを確立する:RPAチャンピオンのチームを編成する—ドメインエキスパート、ビジネスプロセスの関与のアナリスト、シニアリーダーシップ、技術的な操作、通信するのに役立ちます-とネットワークの専門家をRPAの成功で共有しながら、利益を。RPAチャンピオンが関与していることを確認し、ビジネスの結果に照準を合わせます。
  2. 宿題をする:ユースケースを読んで調査し、RPAが自分のようなビジネスでどこにうまく適用されているかを理解します。上記の例をいくつか示しましたが、他にも人事の合理化からマーケティングの自動化までたくさんあります。どちらがビジネス目標の達成に役立つかを理解することが重要です。
  3. 技術的展望を理解する:運用チームとネットワークチームを巻き込んで、すでに導入されているテクノロジーとこれらのシステムの相互作用を理解することが重要です。単に統合されないシステムがあるかもしれません。展開に着手するときではなく、早い段階でそれを知ることをお勧めします。
  4. ロードマップを作成します。ビジネスプロセスアナリストと協力して、ぶら下がっている果物を特定します。迅速な成功は、より複雑で破壊的なプロジェクトに進む前に、信頼を築き、ビジネスに利点を示すのに役立ちます。ロードマップが整ったら、さまざまなチームが準備できるように、これらが実行されるときの現実的な目標を設定します。
  5. 各段階を完全にテストします。RPAは従業員による調整が必要になるため、パイロットをテストして「悪い」ロールアウトの可能性を最小限に抑えます。変化には教育が必要であり、人々が新しいテクノロジーを受け入れる準備ができていることを確認することが重要です。最初のプロジェクトが成功したら、ビジネスプロセスの所有者と話し合って、他の領域にプロジェクトを拡大する方法を考えます。

最終的な考え

RPAは強力なテクノロジーであり、今後数年間でCSPの変化をもたらす鍵となるでしょう。

RPAは、人間の労働力を増強し、コストを削減し、顧客体験を向上させることができます。AIなどのより広範なデジタル変革イニシアチブを可能にする基盤テクノロジーとして機能します。しかし、RPAがその潜在能力を最大限に発揮するには、戦略的かつ検討された方法でアプローチする必要があります。成功したプロジェクトでは、自動化のメリットを享受できるプロセスと、RPA がより広い自動化とAIテクノロジーのロードマップにどのように適合するかをより慎重に検討します。

UiPathおよびVirtusa ソリューション

Robotic Process AutomationのリーダーであるUiPathは、通信技術の専門家Virtusa と提携して、スマートテクノロジーとドメインの専門知識を組み合わせました。RPAから価値を生み出すまでの時間を短縮するのに役立ちます。パートナーシップは、CSPのは、オートメーションの構築を支援することができます。

Center of Excellence(CoE )を使用して、RPAをワークフローに効果的に組み込みます。CoEアプローチを採用すると、RPAのスキルとキャパシティを構築し、効果的なガバナンスモデルを明確にし、規模を有効にすることができます。一方、機会評価フレームワークは、有資格のビジネスアナリストによる在庫の作成をサポートします。

パートナーシップを通じて、CSPは、次のようなUiPathの業界をリードするエンタープライズプラットフォームの恩恵を受けます。

  • インテリジェントOCR(光学式文字認識):UiPathのRPAロボットは高度なOCRテクノロジーと統合されており、書類のスキャンを解釈し、これまでにない効率的かつ効果的な方法でデータをデジタル形式に転送できます。
  • 無人RPA:無人ロボットは人間の手を煩わせずに動作し、さまざまなバックオフィスアクティビティのコストとパフォーマンスのメリットを最大化します。これらのロボットはOrchestratorからプロビジョニングして、物理環境または仮想環境で実行できます。組織の公式の稼働日にのみ、自己起動、停止、実行するようにスケジュールします。
  • 在席RPA:在席ロボットは、人間の介入が必要なビジネスアクティビティであなたと協力して、反復的なフロントオフィスタスクをスピードアップします。彼らはあなたのワークステーションに常駐し、サービスデスク、ヘルプデスク、コールセンターの活動における完璧な協力者です。
  • AIパスウェイ:UiPathのプラットフォームは、組み込みのインテリジェントOCR、Google、ワトソン、マイクロソフトの統合NLPサービス、およびメンテナンスを減らすためのディープラーニングを提供します。

Virtusaは、ドメインとRPAの専門知識をUiPathプラットフォームに適用し、CSPがRoIの速度を高め、ワークフローの識別を簡素化できるようにいくつかの業界固有のアクセラレータを提供し、CSPが自動化へのCenter of Excellenceアプローチを採用できるようにしました。その最新のソリューションであるVirtusaのSmart Document Processing(V-SDP)は、UiPath プラットフォーム上に構築されたVirtusa の自動化フレームワークを使用する、AI駆動の既製のオープンソースソリューションです。V-SDPはスキャンされた請求書、契約書、請求書を複数のソースとフォーマットからデジタル化し、ccountsの支払いプロセスのシームレスな調整、さまざまなフィールドからのデータ抽出を可能にし、最小限の手動のタッチポイントで次善のアクションを提案します。これは、複数のプラットフォームと統合してスケーラブルで監査可能なソリューションであり、顧客体験の向上、エラー率の低減、生産性の向上を実現します。

主な機能は次のとおりです。

  • 典型的なCSPの財務および会計部門の50以上のプロセスの自動化
  • 機械学習、フィールド識別、データ抽出を使用して、精度は80%以上にする
  • データを抽出する前に画像の歪みを補正して自動修正し、精度を向上
  • Human-in-Loopメカニズムを通じて次善の策を提案
  • オープンソース技術に基づいて構築されているため、実装の全体的なコストを削減
  • 長くて費用のかかる配備をせずに、ドキュメントのデジタル化をより迅速に開始できる
  • UiPathと緊密に統合され、エンドツーエンドのプロセスの自動化を可能にする
  • オンプレミスとクラウドの安全なdeploymen トン利用できる

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