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Case Studies
IBM 定价自动化
当一个小规模的地区自动化项目每年为 IBM® Finance 的定价团队节省 4,800 小时的手动工作,并让员工对自己的工作更加满意时,就引起了领导层的注意。但他们能否在全球范围内取得成功?
“一开始并没有什么奇特的东西,”IBM Finance 现任业务自动化项目负责人 Wei Loong Chong 说道,“但事实证明这是我们的宇宙大爆炸时刻。”2019 年的一天,Chong 和一些团队成员正在与东盟地区的 IBM Finance 定价团队成员讨论改进流程的方法。
这次聊天催生了一个项目,该项目为每年 4,800 小时的手动数据收集、计算和数据输入任务实现了自动化。当时,Chong 和他的经理 Sue Rynn Tan 并不是自动化专家;他们是金融流程专家,其总体目标是提高效率。现在,他们为专业人员如何快速建立自动化专业知识树立了典范。
“我们都没有[机器人流程自动化 (RPA)] 的编码背景,”Chong 说道。
幸运的是,大约在同一时间,IBM 的自动化卓越中心 (CoE) 正在运行一项全球支持计划,以跨学科培训 IBM 员工来识别和实施自动化解决方案。Tan、Chong 和团队将他们的流程改进想法带到了 CoE 领导的机器人训练营。“我们在两周内创建了一个原型,”Tan 说道。
该原型机器人经过训练,可协助交易定价员的工作,这些定价员每季度为大量 IBM 软件订阅、续订和升级确定合适的价格。
这些团队每年减少大约 35,000 小时的手动工作
平均周期时间缩短 75%
IBM 在世界各地拥有多个小型交易定价团队,为公司的全球销售队伍提供支持。他们每年处理大约 100,000 个订阅、续订或升级报价,平均每一项都会接触四次。这些报价由销售商或 IBM 业务合作伙伴提交进行定价,提交的内容称为出价。
“季度末出价量最大,”全球批量交易定价总监 Kyle Springman 解释说,“在季度末,尤其是年底,我们的每个定价团队可能会在一周内处理 2,000 到超过 3,000 个出价。而且我们在高峰时段人手不够。”
北美定价员 Josh Atencio 描述了年末的亲身经历:“我们在北美有 15 名定价员。在高峰时段,当我们开始一天的工作时,队列中可能有超过 100 个出价,而且全天人们提交的出价会越来越多。我们可以在白天完成超过 200 个出价,并将出价量降到相当低的水平,但第二天早上您醒来时,队列中可能会有 100 或 120 个新的出价在等待您。这是一场战役。”
许多出价都很复杂,涵盖集成的多产品技术解决方案,且影响定价的因素多种多样。销售商经常为客户提出定制的出价,定价员的工作是评估出价,在必要时调整出价并进行审批,以便销售商可以向客户提供报价。“关键是要为我们的客户和 IBM 找到最公平的价格,并迅速做到这一点,”Springman 说道,
“每个销售商都希望此时让他们的出价受到关注,”Springman 说道,“因此,我们能做的越多、做得越快,对销售商和客户来说就是更好的结果。这是一个具有非常高压力的环境。”
大量手动任务使挑战更加复杂。“在实现自动化之前,我们有很多不同的工具和计算器。一切都需要手动处理,”Atencio 说道。例如,定价员必须为每个出价填写零部件检查文件,列出每个产品零部件编号并计算每个零部件允许的折扣。“它包含大量信息,”Atencio 说道,“但这基本上都是管理性计算,只是需要大量时间手动完成。”
定价团队领导层希望员工从事需要用脑的工作。“与销售商协商价格,或评估不同的协议条款是否可以更好地为 IBM 和客户服务,”Springman 说道。
Springman 和团队探索了用集成的端到端解决方案完全取代传统出价和定价工具的可能性,但成本和时间都令人望而却步。Springman 总结道:“现在我的定价团队陷入了困境。我们如何让这一切变得更容易、更智能,而不必花费 18 个月和 1000 万美元来对所有旧版技术进行现代化改造?”
答案始于在东盟实现自动化。现在,Tan、Chong 和团队需要以同样的方式帮助其他地区定价团队。
Tan 和 Chong 没有针对每个地区处理单独的海关法规,而是着眼于大局。在开发任何自动化项目之前,他们与流程所有者共同合作,重新评估现有流程并设计可在全球范围内应用的最佳流程。正如 Springman 所说,“自动化成为了一股标准化力量。”
当然,与当地团队的讨论并不总是那么容易。“如果您试图引入或消除一个流程,就会遇到阻力,”Chong 说道,“但在我们真正建议改变流程之前,我们会尝试了解其基本原理。这只是迈出的第零步。”
“自动化永远是最后一步,”Tan 补充说,“为一些不重要的项目实现自动化是没有意义的。”
该团队认识到他们有机会实现比他们最初在东盟自动化的任务更多的自动化任务。通过与 CoE 合作,他们通过基于 IBM Cloud® 的集中式平台获得了对 IBM® 机器人流程自动化 (RPA) 软件的自助访问权限,确保 RPA 解决方案拥有所需的计算资源。“CoE 提供自动化平台,以便团队能够蓬勃发展,”CoE 负责人 Ana Gerin 说道,“我们担心培训、认证以及平台维护,因此他们可以专注于寻找自动化机会。”
平台到位后,团队制定了自动化计划并致力于执行这些计划。他们没有雇佣新的开发人员,而是继续采用在东盟行之有效的做法:让流程专家进行自动化。“自动化并不是火箭科学,”Chong 说道,“您可以通过两到三个月的学习来开始设计机器人。如果流程专家学习 RPA,他们将具备流程知识和自动化技能,使他们能够直接深入到痛点领域并开展工作。”
第一个走向全球的定价自动化是将出价中的零部件编号复制到零部件检查文件中,计算价格并列出潜在的折扣。“RPA 正在为我们进行所有这些不同的检查,并且它会生成一份 PDF 文件,”Atencio 说道,“然后我们可以对此文件进行审批或提出更改建议。这对我们来说意义重大。那是我刚回来处理出价的七分钟。经过一天的积累,现在您可以节省半小时到一个小时。我们可以更快地处理完成出价,并开始处理更多的出价。它有助于定价工作本身和我们的销售代表,也有助于我们的客户更快地获得报价。”
当 Tan 和 Chong 的团队继续与定价员讨论他们的工作、帮助设计最佳流程并对最重要的项目实施自动化时,发生了两件事。
首先,团队在提供新的自动化方面变得更加高效。“如果以前我们需要三个月做的事,现在我们可以在三到六周内做好,”Springman 说道。
其次,定价员接受了这些改进并变得积极主动。“当他们看到自动化为他们带来的好处时,”Tan 说道,“他们就会想,‘好吧,我认为我可以利用自动化做更多事情。’”现在,人们不再是乞求他人完成项目,而是说,‘我有个项目给您’或者‘您能快点做吗?’”
“它的价值不断提升,为我们带来了很多好处,”Springman 说道。
价值不断提升甚至为销售商带来了益处,自动化帮助他们创建出价并提交定价。Cole Moore 是 IBM 订阅和年金销售商,已有六年的经验,他解释说:“我们每个季度都会进行续订。我有 75 个客户,其中 50 个应于 1 月 1 日到期,12 个应于 2 月 1 日到期,其余的应于 3 月 1 日到期。平均而言,我们可能需要使用七种不同的软件工具来提交每次续订、查找零部件编号、换购转换和计算价格。”Moore 说,通过自动化这些任务,“您不必执行所有这些不同的步骤,而是构建一个文档,它会为您完成所有操作。”
借助 IBM RPA,交易定价团队为超过 50 个以前需要手动处理的检查清单实现自动化,并根据预定义规则对 15% 的出价实现自动审批。他们每年减少约 35,000 小时的手动工作,并将平均出价周期时间缩短 75%。
除了提高效率之外,这些解决方案还有助于改善任务接收者对其工作的感受。“定价员觉得他们的责任和重要性提高了,”Springman 说道,“他们可以将时间集中在做出实际决策上:这是最公平的价格吗?这是正确的经济决策吗?”
在销售部门,Moore 利用节省的时间为他的工作增添了新的维度。“我喜欢培训人员,所以有一点额外的时间绝对有帮助,因为我可以建立更好的内容。”Moore 利用 2022 年的额外时间建立了一个 IBM 内部简短培训视频频道,以帮助新销售商和现有销售商填补技能空白。
“仍然有很多手动工作要处理,”Tan 说道,“我们认为这是机会。”
Tan 和她的团队隶属于 IBM Finance 数据科学与技术小组,由 Josephine Schweiloch 领导。Schweiloch 解释说,该小组的项目正在不断发展,以应对更大的挑战。CoE 自动化平台不仅允许访问 RPA,还允许访问IBM Cloud Pak® for Business Automation套件中的其余组件,Schweiloch 的团队正在使用该套件来构建更复杂的解决方案。
例如,他们已经开始与不同的利益相关者一起转变复杂的内部工作流程。该团队应用了 Cloud Pak 的 IBM Process Mining 软件来创建现有工作流程和改进建议的可视化地图,这使他们能够轻松识别瓶颈和其他效率低下的地方,例如依赖电子邮件和手动电子表格工作的步骤。然后,团队可以使用 RPA 以及其他 IBM Cloud Pak 组件来转换这些步骤,这些组件可以自动化 工作流程、–基于规则的决策 以及 从各种来源捕获数字数据。
“对我们团队来说,最令人兴奋的事情之一是,借助 Cloud Pak 上的多种自动化技术,我们能够针对不同类型的项目和问题进行校准,”Schweiloch 说道,“它确实为我们提供了很多备用计划或资源,以及解决复杂的企业范围的问题并提供分析见解和巨大效率的强大能力。”
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2023 年 6 月在美国制作。
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