Automazione dei processi applicando l’Intelligenza Artificiale come nuovo orizzonte della governance. Se la trasformazione digitale è una priorità assoluta per le imprese, acquisire maggiore agilità e raggiungere nuove economie di scala rispetto a una gestione analogica significa molto di più. Per diventare più efficienti, infatti, le aziende devono identificare, combinare e automatizzare una pluralità di processi, organizzando dati e applicazioni per rendere più efficienti i flussi di lavoro. Ma quali sono le sfide?
Preparare i dati per l’IA
L’automazione dei processi robotici (Robotic Process Automation – RPA) è sempre più gettonata dalle aziende. La tecnologia RPA introduce il concetto di robo-software in un ambiente costituito da una serie di workstation virtuali, dove l’interazione avviene mediante l’uso di tastiera e mouse. Questi strumenti di automazione dei processi agiscono ripetendo funzioni e azioni che richiedono l’integrazione di una vasta gamma di sistemi.
Imitando il comportamento e interagendo con gli applicativi informatici in modo analogo a quanto viene fatto da un operatore umano, il robo-software è in grado di gestire dati anche non strutturati come, ad esempio, le immagini o i video, integrando elementi tratti da soluzioni di AI come il machine learning e il deep learning. In sintesi, i sistemi RPA programmano la lista di azioni osservando l’utente nello svolgimento delle sue attività, fornendo alle aziende strumenti e capacità sofisticati risolvendo anche l’eterogeneità dei sistemi e la loro compartimentazione. Fondamentale per il funzionamento sono la quantità e la qualità dei dati che alimentano l’intelligenza dei sistemi.
I limiti dei robot e il valore dei sistemi RPA
Quando si parla di automazione dei processi non bisogna dimenticare che i robot non possono gestire informazioni che richiedono manipolazione o modifiche e nemmeno sono in grado di comprendere ed elaborare le modifiche dell’interfaccia utente, come ad esempio un campo che viene spostato sullo schermo. Questi semplici strumenti di automazione si bloccano quando è necessario un giudizio su una cosa da cui la necessità dell’intervento umano per andare avanti. Le aziende che vogliono scalare e adottare un’automazione più evoluta devono iniziare a utilizzare sistemi che utilizzano l’Intelligenza Artificiale e l’apprendimento automatico per adattarsi dinamicamente all’ingresso di nuove informazioni e dati, agendo di conseguenza. Questa maggiore intelligenza inizierà a spostare questi sistemi da semplici robot che automatizzano e ripetono gli stessi identici passi a strumenti di automazione più intelligenti che possono influenzare in modo significativo le organizzazioni.
Robo-software: esempi applicativi
Dal front-office al back-office esistono numerosi ambiti applicativi dei robo-software nei settori più disparati: dal servizio clienti per tutti gli help desk di primo, secondo o terzo livello, dal turismo alla sanità. L’automazione dei processi supportata dall’AI sta aiutando le organizzazioni a velocizzare il time to market delle loro offerte, razionalizzare la gestione, migliorare l’auditing e il monitoraggio dei processi normativi, fornire assistenza con il marketing e migliorare i processi organizzativi.
Come sottolineano gli esperti, portare nell’organizzazioni i robot RPA è anche un modo per iniziare a ripulire i propri dati, ripensare i processi e i flussi di lavoro prima di automatizzare le attività. Le organizzazioni possono quindi adottare approcci di automazione intelligenti per processi aziendali più avanzati. Man mano che le organizzazioni continuano a comprendere la necessità di estrarre valore dai propri dati, i servizi di automazione intelligente continueranno a diventare sempre più importanti. Di seguito due esempi più nel dettaglio.
Automazione dei processi nel servizio clienti
Migliorare il servizio clienti è un obiettivo costante per tutte le imprese. La tempestività è un asso nella manica per conquistare la customer satisfaction. Il problema è che la maggior parte delle organizzazioni ha ancora processi sconnessi, con dati dei clienti distribuiti su una molteplicità di sistemi differenti. Per gli operatori dei call center, ad esempio, risolvere un singolo problema del servizio clienti spesso significa dover accedere a dozzine di diversi sistemi e fonti di dati. Per colmare il gap e fornire un servizio migliore, le aziende si rivolgono all’automazione intelligente per collegare sistemi disparati, in locale o in cloud.
L’automazione dei processi, in questo caso, consente di accedere rapidamente a tutto lo storico dei dati relativi a ogni singolo cliente, contribuendo a garantire la conformità informativa e a ridurre gli errori. Il tutto riducendo significativamente i costi dei servizi dal punto di vista operativo, accelerando i tempi di risposta del servizio clienti. Invece di spostare semplicemente i dati da un sistema a un altro, i sistemi di automazione intelligenti sono in grado di elaborare le richieste in entrata e comprendere effettivamente ciò che i clienti chiedono utilizzando le funzionalità di elaborazione del linguaggio naturale (NLP).
I robo-software, inoltre, possono leggere e comprendere e-mail, documenti e conversazioni in chat, nonché accelerare le connessioni alle informazioni giuste con maggiore velocità e precisione. Allo stesso modo, l’utilizzo della tecnologia di visione artificiale consente ai sistemi di assistenza ai clienti di elaborare immagini, video e documenti e di tradurre tali informazioni in informazioni che possono ulteriormente aiutare a elaborare le richieste di assistenza ai clienti.
Velocizzare la gestione dei sinistri
Le compagnie assicurative operano in un ambiente complesso, offrendo una vasta gamma di prodotti, dalla casa all’auto fino all’assicurazione aziendale. I call center ricevono un gran numero di chiamate e richieste, telefoniche o tramite posta elettronica, che toccano le questioni più disparate. L’automazione dei processi mediante l’applicazione dell’Intelligenza Artificiale sta contribuendo a semplificare notevolmente il lavoro di agenti e broker. La capacità dei robo-software di analizzare velocemente una quantità di informazioni disparate, acquisendo dati da più fonti, aggregarli, correggere eventuali dati mancanti o errati e posizionare le informazioni risultanti in un archivio dati consente di risparmiare molte ore di lavoro agli operatori umani. L’automazione intelligente aiuta anche ad alleviare un po’ la pressione degli operatori dei call center fornendo un’intelligenza aumentata prima, durante e dopo l’interazione con il cliente. L’approccio in chiave 4.0 accelera la gestione dei sinistri, offrendo al contempo esperienze di valore ai clienti, aiutando le compagnie a registrare rendimenti più significativi.
