Contextor 使用机器人流程自动化 (RPA) 帮助客户增强员工的能力。该公司意识到人工智能可以帮助其将 RPA 提升到一个新的水平。

Contextor 正在训练 IBM Watson® Machine Learning 识别用户活动模式并自动规划业务流程，帮助其以前所未有的速度向客户提供 RPA 解决方案。

无论您从事哪个行业，您的许多员工都有可能将过多的时间花在通常单调枯燥的低价值任务上。从手动数据录入和验证到信息检索和回答简单的客户咨询，您的员工很可能正在将时间和才能用于本可以自动化处理的任务。

试想，当您能帮员工省下宝贵时间，让他们专注于真正有利于业务发展的工作，会取得怎样的效果？法国软件开发商 Contextor 正在努力帮助法国巴黎银行、EDF Energy、Bouygues 和 Engie 等公司实现这一目标。

在过去的 15 年里，Contextor 一直致力于开发机器人流程自动化 (RPA) 解决方案，使公司能够自动处理员工工作中繁琐单调的部分，涉及在应用程序或屏幕之间切换、复制和粘贴数据、检索文件之类的工作。

然而，许多任务需要的不仅仅是机械的数据处理，还需要一些智能代理程序来解释数据并利用数据做出决策。例如，虽然传统的 RPA 解决方案可能能够自动将收到的客户电子邮件输入 CRM 系统，但它仍然需要人工阅读电子邮件并确保首先处理最紧急的电子邮件。

随着人工智能和机器学习技术的兴起，Contextor 看到了通过增强其认知能力解决方案将 RPA 提升到新水平的机会。例如，认知 RPA 解决方案可以经过训练来理解数千封电子邮件的内容和观点，并立即突出显示最相关的消息，以帮助客户服务团队更有效地确定优先级。

该公司还认识到，认知技术可以加快 RPA 解决方案的部署速度，从而帮助其更快地实现价值。由于 Contextor 的每个客户都有自己独特的系统和工作流程，因此任何 RPA 项目的第一阶段都涉及一个称为“业务流程挖掘”的过程。用户的电脑上安装了一个日志记录工具，该工具可以捕获用户在执行日常任务时所采取的每一个操作。然后，Contextor 的专家顾问会查看日志，并确定完成重要业务流程（如新客户入职或“了解您的客户”验证）所需的操作序列。然后，可以使用 RPA 软件自动执行这些操作序列。

Contextor 首席营销官 Pierre Col 解释道：“业务流程挖掘本质上是一个智能模式识别问题，而这正是机器学习最擅长解决的问题。我们知道，如果能在业务流程挖掘阶段利用机器学习，就能减少顾问分析日志所需的时间，并大大加快 RPA 项目设计阶段的进度。”

通过将 IBM Watson 和云技术集成到其 RPA 解决方案中，Contextor 比以往任何时候都更有能力帮助客户实现繁琐、低价值任务的自动化，并提高生产力和效率。

Pierre Col 表示：“借助我们认知增强的 RPA 解决方案，我们的客户将能够进一步改善平均处理时间和首次呼叫解决率等关键业务度量值。我们已经看到客户将新客户入职等流程加快了 80% 或更多，随着人工智能的加入，我们将为更复杂的流程节省更多时间。”

IBM Watson 解决方案还应有助于缩短价值实现时间，这是 RPA 项目的一个关键指标。例如，Contextor 在银行业的某个重要客户表示，只有确信在一年内获得投资回报，才会继续实施自动化项目。

Pierre Col 表示：“我们的初步结果表明，通过使用机器学习来自动化我们的业务流程挖掘工作流程，可以将 RPA 部署速度加快至少 20%。因此，客户可以在几周内开始看到 RPA 的好处，并在短短几个月内获得全额投资回报。”

他总结道：“人们一听到自动化，就会担心机器人会抢走他们的工作；但 RPA 的目的是增强人的能力，而不是取代人。机器人的真正潜力在于它们能够让我们每天免于处理工作中的繁琐任务，从而使我们有更多时间发展技能和创造价值。借助 IBM Watson 的认知技术，我们的 RPA 解决方案将帮助客户将自动化与智能化相结合，增强员工能力，帮助企业推动数字化转型。”

Contextor 成立于 2000 年，主要设计软件解决方案，包括机器人流程自动化 (RPA)。该公司位于法国奥赛，生产应用程序助手和向导，帮助提高客户的运营效率。