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Contextor
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Firmen auf der ganzen Welt setzen auf die digitale Transformation, und der Schlüssel für einen erfolgreichen Übergang zu einem besseren Arbeitsstil sind die Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter. Contextor hat gemeinsam mit IBM seine Robotic Process Automation-Lösungen mit Funktionalitäten der künstlichen Intelligenz erweitert, damit sich das Personal seiner Kundinnen und Kunden auf strategische statt nebensächliche Aufgaben konzentrieren kann.
Contextor nutzt Robotic Process Automation (RPA), um seine Kunden dabei zu unterstützen, die menschlichen Fähigkeiten ihrer Mitarbeiter zu erweitern. Die Firma erkannte, dass künstliche Intelligenz RPA noch weiter verbessern konnte.
Contextor trainiert IBM Watson Machine Learning, um Muster in der Benutzeraktivität zu erkennen und Geschäftsprozesse automatisch zuzuordnen. So können RPA-Lösungen schneller als je zuvor für Kunden bereitgestellt werden.
Ergebnisse
Aufgaben automatisieren, Produktivität steigern
In jeder Branche arbeiten viele Mitarbeiter oft an minderwertigen, oft eintönigen Aufgaben. Sie geben etwa manuell Daten ein, validieren sie, rufen Informationen ab oder beantworten einfache Kundenrückfragen. Vermutlich wenden auch Ihre Arbeitskräfte Zeit und Talent für Tätigkeiten auf, die automatisiert werden könnten.
Was, wenn Sie Ihrem Personal einen Teil dieser kostbaren Zeit zurückgeben könnten und es so Zeit für Aufgaben gäbe, die Ihrem Unternehmen wirklich zum Erfolg verhelfen? Der französische Softwareentwickler Contextor hilft Unternehmen wie BNP Paribas, EDF Energy, Bouygues und Engie genau dabei.
Seit 15 Jahren entwickelt Contextor Robotic Process Automation-Lösungen (RPA), die es Unternehmen ermöglichen, die weniger spannenden Aspekte der Arbeit ihrer Mitarbeiter zu automatisieren: nämlich alles, wo sie zwischen Anwendungen oder Bildschirmen wechseln, Daten kopieren und einfügen, Dateien abrufen usw.
Viele Aufgaben erfordern jedoch mehr als nur eine mechanische Datenverarbeitung – für sie benötigt man einen intelligenten Agenten, der die Daten interpretiert und sie ale Entscheidungsgrundlage nutzt. Auch wenn eine traditionelle RPA-Lösung beispielsweise in der Lage ist, eingehende Kunden-E-Mails automatisch in ein CRM-System einzugeben, muss ein Mensch die E-Mails lesen und sicherstellen, dass die dringendsten zuerst bearbeitet werden.
Mit dem Aufkommen von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen sah Contextor die Chance, RPA weiterzuentwickeln, indem es seine Lösungen um kognitiven Funktionen erweiterte. Eine kognitive RPA-Lösung könnte beispielsweise darauf trainiert werden, den Inhalt und die Stimmung von Tausenden von E-Mails zu verstehen und sofort die relevantesten Nachrichten hervorzuheben, um dem Kundendienst zu helfen, Prioritäten effektiver zu setzen.
Die Firma erkannte auch, dass kognitive Technologien die Wertschöpfung beschleunigen konnten, wenn sie die RPA-Lösungen schneller bereitstellte. Da jeder Kunde von Contextor seine eigenen Systeme und Arbeitsabläufe hat, beginnt jedes RPA-Projekts mit dem sogenannten „Business Process Mining“. Auf dem PC eines Benutzers ist ein Protokollierungstool installiert, das jede Handlung erfasst, die der Benutzer bei der Bearbeitung von Routineaufgaben ausführt. Die fachkundigen Beraterinnen und Berater von Contextor prüfen dann die Protokolle und identifizieren die Folge von Aktionen, die für den Abschluss wichtiger Geschäftsprozesse erforderlich sind, z. B. das Onboarding von Neukunden oder die Validierung von „Know Your Customer“. Diese Aktionsfolgen können dann mithilfe der RPA-Software automatisiert werden.
Pierre Col, CMO bei Contextor, erklärt: „Business Process Mining ist im Wesentlichen eine intelligente Mustererkennung – und das funktioniert durch maschinelles Lernen wunderbar. Folgendes war uns klar: Wenn wir maschinelles Lernen während der Business Process Mining-Phase nutzen konnten, müssten unsere Berater weniger Zeit für die Analyse von Protokollen aufwenden und wir würden die Designphase unserer RPA-Projekte erheblich beschleunigen.“
Verbesserung von RPA mit kognitiven Technologien
Contextor evaluierte verschiedene Lieferanten im Bereich des maschinellen Lernens und war beeindruckt von der Fähigkeit von IBM, kognitive und Cloud-Technologien anzubieten, sowie von der Position des Unternehmens als vertrauenswürdiger IT-Anbieter für viele große Unternehmen in Frankreich und weltweit.
Pierre Col bestätigt: „IBM und die kognitiven Lösungen von Watson werden von wichtigen Akteuren im Banken- und Energiesektor hoch geschätzt. Wir waren der Meinung, dass der Aufbau einer stärkeren Beziehung zu IBM uns sowohl technisch als auch geschäftlich Türen öffnen könnte. IBM hat zum Beispiel großes Potenzial, als Systemintegrator zu agieren und unsere RPA-Software zu nutzen, um angepasste Automatisierungslösungen für seine Kunden zu entwickeln.“
Die erste kognitive Lösung, die Contextor nutzte, war IBM Watson Machine Learning. Damit baute das Unternehmen ein Modell für maschinelles Lernen, das das Business Process Mining bei neuen Projekten automatisiert und beschleunigt. Das Modell wird anhand von einer Folge von Aktionen trainiert, die bereits als bekannte Teile allgemeiner Geschäftsprozesse identifiziert wurden. Anschließend können damit neue Sequenzen analysiert, ähnliche Muster erkannt und diese wiederum beurteilt werden, ob sie Teil desselben Prozesses sind. Auf diese Weise erhalten die Beraterinnen und Berater von Contextor sofortige Erkenntnisse über die Arbeitspraktiken einer Firma, ohne stundenlang Tausende von Protokollzeilen durchforsten zu müssen.
Als Nächstes prüft Contextor auch, wie IBM Watson Natural Language Classifier in seine RPA-Lösungen für Kunden eingebettet werden kann, um beispielsweise eingehende E-Mails von Kunden zu analysieren, ihren Inhalt und Kontext zu verstehen und sie zur weiteren Verarbeitung an den am besten geeigneten Kundendienstmitarbeiter weiterzuleiten.
Contextor sieht auch Potenzial in IBM Watsonx Assistant, die Fähigkeiten menschlicher Mitarbeiter zu erweitern, indem er als KI-gestützter Chatbot Fragen beantwortet und Informationen in Sekundenschnelle abruft. Solche Chatbots könnten als erster Ansprechpartner im Kundendienst eingesetzt werden. Das würde bei der Sichtung von Kundenanfragen helfen und könnte gegebenenfalls automatisch RPA-Workflows auslösen. Sie könnten auch intern als virtuelle persönliche Assistenten für Mitarbeiter eingesetzt werden, die intelligente Alerts bereitstellen, Fragen beantworten und auf Wunsch RPA-Aufgaben übernehmen.
Die Möglichkeit, die RPA-Technologie von Contextor über benutzerfreundliche cloudbasierte APIs in IBM Watson-Dienste zu integrieren, ist ebenfalls ein entscheidender Vorteil: So können die Entwickler von Contextor einem RPA-Projekt bei Bedarf schnell kognitive Funktionalitäten hinzufügen, ohne die gesamte Lösung überarbeiten zu müssen.
Pierre Col merkt an: „Wir entwickeln jetzt durch kognitive Funktionen erweiterte RPA-Lösungen, die entweder vor Ort oder in der IBM Cloud ausgeführt werden können, und wir informieren unsere Kunden über die Vorteile des cloudbasierten Ansatzes.“ Cloud-Technologien können beispielsweise die Markteinführungszeit beschleunigen, da die Vorabinvestitionen, Installations- und Konfigurationsprobleme entfallen, die bei einer lokalen Lösung auftreten. Auch die Einsparungen bei der Hardware- und Softwarewartung können langfristig erheblich sein.“
Zeit für das Wesentliche
Durch die Integration von IBM Watson und Cloud-Technologien in seine RPA-Lösungen ist Contextor besser als je zuvor in der Lage, seine Kunden bei der Automatisierung von minderwertigen, langwierigen Aufgaben zu unterstützen und die Produktivität und Effizienz zu steigern.
Pierre Col merkt an: „Da unsere RPA-Lösung durch kognitive Funktionen erweitert wurde, können unsere Kunden wichtige Geschäftsmesswerte wie die durchschnittliche Bearbeitungsdauer und die Anruflösungsrate verbessern. Wir sehen bereits, dass Kunden Prozesse wie das Onboarding neuer Kunden um 80 % oder mehr beschleunigen. Wenn dann noch künstliche Intelligenz hinzukommt, können immer komplexere Prozesse beschleunigt werden.“
Die IBM Watson-Lösung soll auch dazu beitragen, die Zeit bis zur Wertschöpfung zu verkürzen – eine entscheidende Metrik für RPA-Projekte. Einer der wichtigsten Kunden von Contextor aus der Bankenwirtschaft führt beispielsweise nur dann Automatisierungsprojekte durch, wenn er sicher ist, dass sich die Investition in weniger als einem Jahr amortisiert.
Pierre Col berichtet: „Unsere ersten Ergebnisse zeigen, dass wir durch den Einsatz von maschinellem Lernen zur Automatisierung unseres Business Process Mining-Workflows RPA-Deployments um mindestens 20 Prozent beschleunigen können. Dadurch können Kunden die Vorteile von RPA innerhalb weniger Wochen erkennen und bereits nach wenigen Monaten einen vollen Return-on-Investment erzielen.“
Abschließend meint er: „Wenn von Automatisierung die Rede ist, machen sich viele Leute Sorgen, dass Roboter ihnen die Arbeitsplätze wegnehmen; aber bei RPA geht es darum, menschliche Arbeit zu erweitern, nicht zu ersetzen. Das wahre Potenzial von Robotern liegt darin, dass sie uns die langwierigen Aufgaben abnehmen, die wir im Alltag erledigen müssen, so dass wir mehr Zeit haben, unsere Fähigkeiten zu entwickeln und Mehrwert zu schaffen. Mit kognitiven Technologien von IBM Watson werden unsere RPA-Lösungen unseren Kunden helfen, Automatisierung mit Intelligenz zu kombinieren, Mitarbeiter zu ermächtigen und Firmen dabei zu unterstützen, ihre digitale Transformation voranzutreiben.“
Contextor wurde 2000 gegründet und entwickelt Softwarelösungen, einschließlich Robotic Process Automation (RPA). Das Unternehmen mit Sitz in Orsay, Frankreich, stellt Anwendungsassistenten her, um für effiziente Geschäftsabläufe bei seiner Kundschaft zu sorgen.
Rechtshinweise
© Copyright IBM Corporation 2018. 1 New Orchard Road, Armonk, New York 10504-1722 United States.
Hergestellt in den Vereinigten Staaten von Amerika, März 2018.
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Die genannten Performance-Daten und Kundenbeispiele dienen ausschließlich zur Veranschaulichung. Tatsächliche Leistungsergebnisse hängen von den jeweiligen Konfigurationen und Betriebsbedingungen ab.
Alle angeführten oder beschriebenen Beispiele illustrieren lediglich, wie einige Kunden IBM Produkte verwendet haben und welche Ergebnisse sie dabei erzielt haben. Die tatsächlichen Umgebungskosten und Leistungsmerkmale variieren in Abhängigkeit von den Konfigurationen und Bedingungen des jeweiligen Kunden. Kontaktieren Sie uns und erfahren Sie, was IBM für Sie tun kann.
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