Le aziende di tutto il mondo stanno abbracciando la trasformazione digitale e i dipendenti rappresentano il fattore chiave per una transizione di successo verso un modo migliore di lavorare. Per aiutare il personale dei suoi clienti a concentrarsi su attività strategiche anziché su compiti di scarso valore, Contextor ha collaborato con IBM per potenziare le sue soluzioni di automazione dei processi robotici con funzionalità di intelligenza artificiale.
Contextor utilizza l'automazione dei processi robotici (RPA) per aiutare i propri clienti a potenziare le capacità umane dei propri dipendenti. L'azienda si è resa conto che l'intelligenza artificiale avrebbe potuto aiutarla a portare l'RPA al livello successivo.
Contextor sta addestrando IBM® Watson Machine Learning a riconoscere dei pattern nelle attività degli utenti e a mappare automaticamente i processi di business, aiutando a fornire soluzioni RPA ai clienti in modo più rapido che mai.
Indipendentemente dal settore in cui operi, è probabile che molti dei tuoi collaboratori dedichino troppo tempo a svolgere attività di scarso valore e spesso monotone. Dall'immissione e la convalida manuale dei dati fino al recupero delle informazioni e alla risposta alle semplici richieste dei clienti, la tua forza lavoro sta probabilmente sprecando tempo e talento in attività che potrebbero essere automatizzate.
E se potessi restituire al tuo personale parte del loro tempo prezioso consentendo loro di concentrarsi su attività che aiutino davvero la tua azienda a crescere? Lo sviluppatore di software francese Contextor sta lavorando per aiutare aziende come BNP Paribas, EDF Energy, Bouygues e Engie a raggiungere esattamente questo obiettivo.
Negli ultimi 15 anni, Contextor ha sviluppato soluzioni di automazione dei processi robotici (RPA) che consentono alle aziende di automatizzare le parti meno entusiasmanti del lavoro dei dipendenti: tutto ciò che implica il passaggio da un'applicazione all'altra o da una schermata all'altra, il copia e incolla di dati, il recupero di file e così via.
Tuttavia, molte attività richiedono qualcosa di più di una semplice elaborazione meccanica dei dati: hanno bisogno di un agente intelligente che interpreti i dati e li utilizzi per prendere decisioni. Ad esempio, anche se una soluzione RPA tradizionale potrebbe essere in grado di inserire automaticamente le e-mail dei clienti in arrivo in un sistema CRM, avrebbe comunque bisogno di un umano per leggere le e-mail e assicurarsi che quelle più urgenti vengano gestite per prime.
Con l’avvento dell’intelligenza artificiale e delle tecnologie di apprendimento automatico, Contextor ha visto l’opportunità di portare l’RPA a un livello superiore migliorando le sue soluzioni con capacità cognitive. Ad esempio, una soluzione RPA cognitiva potrebbe essere addestrata a comprendere il contenuto e il sentiment di migliaia di e-mail ed evidenziare immediatamente i messaggi più rilevanti per aiutare i team del servizio clienti a stabilire le priorità in modo più efficace.
L'azienda si è inoltre resa conto che le tecnologie cognitive avrebbero potuto aiutarla a fornire valore più rapidamente, accelerando l'implementazione delle sue soluzioni RPA. Poiché ciascuno dei clienti di Contextor ha i propri sistemi e flussi di lavoro unici, la prima fase di ogni progetto RPA prevede un processo noto come “business process mining”. Sul PC dell'utente viene installato uno strumento di registrazione che cattura ogni azione compiuta dall'utente durante le attività quotidiane. I consulenti esperti di Contextor esaminano quindi i log e identificano le sequenze di azioni necessarie per completare importanti processi aziendali, come l'onboarding di nuovi clienti o la convalida "know your customer". Queste sequenze di azioni possono quindi essere automatizzate utilizzando il software RPA.
Pierre Col, CMO di Contextor, spiega: «Il business process mining è essenzialmente una questione di riconoscimento intelligente di pattern, il tipo di problema che il machine learning eccelle nel risolvere. Sapevamo che se avessimo potuto sfruttare l'apprendimento automatico durante la fase di business process mining, avremmo potuto ridurre la quantità di tempo che i nostri consulenti dovevano dedicare all'analisi dei log e accelerare notevolmente la fase di progettazione dei nostri progetti RPA».
Contextor ha valutato diversi fornitori nel settore dell'apprendimento automatico ed è rimasta colpita dalla capacità di IBM di fornire tecnologie cognitive e cloud, e dalla sua posizione di provider IT affidabile per molte grandi imprese in Francia e nel mondo.
Pierre Col conferma: «IBM e le sue soluzioni cognitive Watson sono molto apprezzate dai principali operatori dei settori bancario ed energetico. Abbiamo ritenuto che la costruzione di un rapporto più forte con IBM potesse aprirci delle porte sia dal punto di vista tecnico che commerciale. Ad esempio, IBM potrebbe operare potenzialmente come un integratore di sistemi, utilizzando il nostro software RPA per costruire soluzioni di automazione personalizzate per i propri clienti».
Contextor ha iniziato il suo percorso cognitivo utilizzando IBM Watson Machine Learning per costruire un modello di machine learning che automatizza e accelera la fase di business process mining dei nuovi progetti. Il modello viene addestrato utilizzando sequenze di azioni che sono già state identificate come parti note di processi di business comuni. Può quindi essere utilizzato per analizzare nuove sequenze, rilevare pattern simili e valutare se fanno parte dello stesso processo. In questo modo i consulenti di Contextor possono avere una visione immediata delle pratiche lavorative di un'azienda, senza dover passare ore a esaminare migliaia di righe di log.
Come passo successivo, Contextor sta anche valutando come integrare IBM Watson Natural Language Classifier nelle sue soluzioni RPA per i clienti, ad esempio per aiutare ad analizzare le loro e-mail in arrivo, comprenderne il contenuto e il contesto e indirizzarle all'agente del servizio clienti più appropriato per un'ulteriore elaborazione.
Contextor vede anche la possibilità che IBM watsonx Assistant aumenti le capacità dei dipendenti umani, agendo come un chat bot basato sull'intelligenza artificiale in grado di rispondere alle domande e di recuperare informazioni quasi istantaneamente. Questi chat bot potrebbero essere utilizzati come primo punto di contatto per il servizio clienti, aiutando a gestire le richieste dei clienti e attivando automaticamente i flussi di lavoro RPA, se necessario. Potrebbero anche essere utilizzati internamente come assistenti personali virtuali per i dipendenti, fornendo avvisi intelligenti, rispondendo a domande ed eseguendo attività RPA quando richiesto.
Un altro vantaggio fondamentale è la possibilità di integrare la tecnologia RPA di Contextor con i servizi IBM Watson tramite API intuitive basate sul cloud: significa che gli sviluppatori di Contextor possono aggiungere rapidamente funzionalità cognitive a un progetto RPA ogni volta che è necessario, senza dover riprogettare l'intera soluzione.
Pierre Col osserva che: "Attualmente stiamo realizzando soluzioni RPA potenziate da capacità cognitive che possono essere eseguite sia on-premise che su IBM® Cloud e stiamo istruendo i nostri clienti sui vantaggi dell'approccio basato sul cloud. Ad esempio, le tecnologie cloud possono accelerare la velocità di commercializzazione evitando gli investimenti iniziali, l'installazione e la configurazione che caratterizzano le soluzioni on-premise. Anche i risparmi sulla manutenzione hardware e software a lungo termine possono essere significativi».
Integrando le tecnologie IBM Watson e Cloud nelle sue soluzioni RPA, Contextor è in una posizione migliore che mai per aiutare i suoi clienti ad automatizzare le attività noiose e di basso valore e a migliorare la produttività e l'efficienza.
Pierre Col sottolinea: “Con la nostra soluzione RPA potenziata dal punto di vista cognitivo, i nostri clienti saranno in grado di migliorare ulteriormente le metriche aziendali chiave, come il tempo medio di gestione e la risoluzione alla prima chiamata. Abbiamo già visto clienti accelerare processi come l’onboarding di nuovi clienti dell’80% o più e, aggiungendo l’intelligenza artificiale al mix, consentiremo di risparmiare tempo in processi ancora più complessi».
La soluzione IBM Watson dovrebbe inoltre contribuire a ridurre il time-to-value, che costituisce un parametro critico per i progetti RPA. Ad esempio, uno dei principali clienti di Contextor nel settore bancario procederà con i progetti di automazione solo se è sicuro di ottenere un rendimento dell'investimento in meno di un anno.
Pierre Col commenta: «I nostri risultati iniziali mostrano che utilizzando il machine learning per automatizzare il flusso di lavoro di business process mining, possiamo accelerare le implementazioni RPA di almeno il 20%. Di conseguenza, i clienti possono iniziare a vedere i vantaggi dell’RPA entro poche settimane e ottenere un ritorno completo sull’investimento in pochi mesi».
Conclude: «Quando le persone sentono parlare di automazione, temono che i robot possano togliergli il lavoro; ma l’RPA mira a dare maggior potere alle persone, non a sostituirle. Il vero potenziale dei robot risiede nella loro capacità di eliminare le attività noiose che svolgiamo ogni giorno, in modo da avere più tempo per sviluppare le nostre competenze e fornire valore. Grazie alle tecnologie cognitive di IBM Watson, le nostre soluzioni RPA aiuteranno i clienti a combinare l'automazione con l'intelligenza, fornendo maggiori strumenti ai dipendenti e aiutando le aziende a promuovere la trasformazione digitale».
Fondata nel 2000, Contextor progetta soluzioni software, inclusa l'automazione dei processi robotici (RPA). Situata a Orsay, in Francia, l'azienda realizza application assistant e procedure guidate per migliorare l'efficienza operativa dei propri clienti.
Legale
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Prodotto negli Stati Uniti d'America, marzo 2018.
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Gli esempi citati relativi a dati di prestazione e clienti sono presentati unicamente a scopo illustrativo. Gli attuali risultati in termini di performance possono variare a seconda delle specifiche configurazioni e delle condizioni operative.
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