RPAが通信業界の変革を支援する8つの方法
IoT（モノのインターネット）、5G、エッジコンピューティングにより、通信サービスの利用が爆発的に拡大しています。この需要の急増は、通信サービスプロバイダー (CSP) に大きな収益機会をもたらしますが、大きな課題ももたらします。多数のユーザーがネットワークを通じて膨大な量のデータを送信するようになったため、通信会社は、カスタマー・サポートや注文処理などの基本的な組織機能さえもますます複雑化していることに気付きました。
これらの課題に対処するために、通信サービス・プロバイダーはオートメーションに目を向けています。実際、通信業界はロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）を最も広く導入している業種・業務の1つです。
ロボティック・プロセス・オートメーション (RPA)は、ソフトウェアロボットを使用して、データ入力などの単純で構造化された反復的なビジネスプロセスを実行するオートメーションの手法です。RPAテクノロジーをデプロイする場合、ユーザーはチャットボットを作成し、人間の従業員が同じタスクを実行するために実行する特定の手順を模倣するようにプログラムします。
たとえば、多くの通信会社はRPAを使用して請求書処理を合理化しています。その場合、チャットボットは次のようなスクリプトに従います。
- 受信した請求書からデータをコピーします。
- それを会社の会計ソフトウェアに貼り付けます。
- 請求書を適切な機関に転送して、支払承認を行います。
電気通信におけるRPAのその他の導入例としては、新規注文の処理、CRMへの新しい顧客データの追加、加入者向けの自動請求書の生成などがあります。
しかし、これらの用途はRPAの可能性のほんの表面にすぎません。RPAを人工知能 ( AI )処理、ローコードオーサリングツール、チャットボットの同時実行、包括的なオートメーションソリューションと組み合わせることで、CSPは自社のテクノロジーエコシステムをより良い方向に根本的に変革することができます。
テクノロジーの進歩に伴い、一般の人々の期待も進化しています。個人の消費者も企業顧客も、日々使用する量が増え続けるデータを処理するために、高速で高性能な通信とコンピューティング機能に依存しています。
通信会社は、5GとIoTの時代の需要に応えるために、オペレーションを変革する必要があります。企業は、自分たちを単なるネットワークプロバイダーと考えるのをやめ、増大するデータ、音声、マルチメディアサービスに対応できる拡張性を備えたハイブリッドクラウドプラットフォームとして生まれ変わる必要があります。
通信会社は、この道のりにおいて2つの課題に直面しています。
- 俊敏性を高めるためにビジネスをモダナイズする必要があります。
- より魅力的でパーソナライズされたエクスペリエンスを顧客に提供する必要があります。
RPAは、この両方の必須事項を満たすための中核をなすものです。以下に、RPAが業種・業務の変革に役立つ8つの方法を示します。
通信は厳しく規制された業種・業務ですが、テクノロジーと顧客の需要に対応するために動きを行う必要があります。RPAは通信会社がよりアジャイルに成長し、コンプライアンスを維持するのに役立ちます。その方法は次のとおりです。
1. アプリケーションとインフラストラクチャを合理化する
通信会社は、ネットワークの完全性とサービスの効率を維持するために、システムとソフトウェアソリューションの組み合わせに依存しています。Microsoft Visioでネットワークをマッピングし、IBM Process Miningでそれらのネットワークをプロセスデータとしてマイニングし、MATLABのような数値計算プラットフォームを使用して、プロセス・マイニングによって生成された洞察をさらに深く掘り下げる可能性があります。
これらすべての異種システムを互いにデータを共有させるのは困難に感じられるかもしれませんが、RPAを使用すると簡単に実現できます。これは、RPAが普遍的な統合ポイントを提供するためです。ITチームは、システム接続を容易にするために特別なコードを記述したり、新しいAPIを構築したりする必要はありません。代わりに、チャットボットは、ネットワークマッピングツールからプロセス・マイニングソリューション、そして数値コンピューティングプラットフォームにデータを転送する際に人間の作業者が実行するのと同じステップに従ってプログラムにアクセスできるようにプログラムできます。さらに、チャットボットは、システム間でデータを移動するときにエラーが発生する可能性が大幅に低くなります。
RPAチャットボットはほぼ無限の拡張性も備えています。CSPが同時実行が組み込まれたRPAソリューションを選択した場合、チームは１台のマシンで一度に複数のチャットボットを実行できます。これにより、複数のシステム間で同時に複数のデータ転送が可能になり、自動化プロセスの速度が大幅に向上します。
2. ネットワーク管理を自動化する
ネットワーク・トラフィックは12～16か月ごとに40～50%増加するため、CSPはインフラストラクチャーがこれに対応できるようにする必要があります。ネットワークの速度が低下したり切断されたりするたびに、顧客や収益が失われる恐れがあります。
RPAをAI処理と組み合わせることで、ネットワークの最適化を自動化し、人間の介入を最小限に抑えながらリアルタイムで障害に対処できるようになります。これにより、ユーザー・エクスペリエンスは一貫して優れた状態に保たれます。
例えば、ある企業は機械学習とAIアルゴリズムを使用してネットワーク使用状況データを分析できます。この分析により、同時ユーザー数や信号強度など、潜在的なネットワークの問題を示す特定のメトリックが特定される場合があります。Business Rules管理システムを使用すると、これらのメトリクスがクリティカルのしきい値に達したときに、適切なワークフローステップの概要を説明できます。これらのしきい値に達すると、AIはチャットボットに警告を発して、確立されたbusiness Rulesに基づいてアクションを実行するように指示できます。RPAチャットボットがネットワーク・データを取得してレポートに組み込み、そのレポートをネットワーク技術者に送信することで、潜在的な障害を軽減するための介入が可能になります。
3. コンプライアンスの維持
連邦通信委員会（FCC）は、電気通信業種に対して、反トラスト法、ライセンス法、料金体系などの厳しい規制の対象としています。規制上の義務に準拠し続けるには、時間と労力がかかる場合がありますが、RPAを使用することで、管理負担を軽減できます。
企業が行う必要があるのは、チャットボットのグループをスケジュールして、指定されたシステムから関連するコンプライアンス・データを定期的に収集し、それをすべて中央のスプレッドシートに編集することだけです。組織は必要なときにいつでも最新のコンプライアンス情報にアクセスできるようになります。また、RPAボットは文字起こしミスがないため、人間の従業員が収集した場合よりもデータが正確になる可能性が高くなります。
4. メタデータの管理
電気通信事業者とメディア事業者の融合がますます進み、それぞれが提供するサービスの総合的な価値を実現するために、相互に依存しています。その結果、さらに多くの通信企業がコンテンツやメディア・サービスに参入しており、収益源の多様化を図っています。
RPAにより、通信会社がコンテキスト・サービスをよりスマートに管理できます。例えば、光学文字認識（OCR）やAI処理を用いて、RPAはコンテンツから非構造化データを抽出し、Salesforceのようなコンテンツ管理システムに入力し、そのデータをタグ付けや分類に利用できます。この分類により、カスタマイズされたコンテンツや広告の提案をユーザーに提供することが容易になります。
5. より多くのイノベーションを解き放つ
IBM RPAなどの最新の RPA ソリューションは、高度な技術知識があるかどうかに関係なく、すべてのチームメンバーが効果的なソフトウェアチャットボットを作成できるローコードチャットボットオーサリングツールを提供します。誰でも自動化できれば、イノベーション向上への扉が開かれます。
たとえば、カスタマー・サービス担当者は、カスタマー・ジャーニーのどのステップが自動化によるメリットを最も得られるかについての直接の洞察を得ることができます。フィールド技術者は、サービスのスケジュール設定を合理化する方法についてアイデアを持っているかもしれません。通信会社はRPAソフトウェアに誰もがアクセスできるようにすることで、すべての従業員がビジネス・トランスフォーメーションを加速できるようにしています。
通信事業者における問題解決に1日以上を要した場合、顧客満足度は30％低下しますが、残念ながら、通信分野における問題解決には平均4.1日を要するのが現状です。
通信サービスの顧客体験は参考になるでしょうが、より良いサービスの提供に取り組む組織にとっては、多くのチャンスがあることも意味します。RPAは、より魅力的でパーソナライズされた顧客体験を生み出すことで、より多くの顧客を引き付け、維持する上で重要な役割を果たすことができます。
6. より便利な注文管理とプロビジョニングを促進
RPAは、いわゆる「回転椅子式アクティビティー」（つまり、システム間でデータを移動すること）に優れています。つまり、RPAはより迅速な注文処理を促進するのに適した立場にあります。次のシナリオを考えてみましょう。顧客は、「インテリジェントバーチャル・アシスタント」(IVA) とも呼ばれる、AI対応のチャットボットを通じて注文を行います。チャットボットは注文をRPAボットに中継し、RPAボットは顧客の注文データを入力するとすぐにインベントリー管理システムに入力し、すぐに注文処理を開始します。
RPAを使用すると、サービス提供プロセスを高速化できると同時に、カスタマー・サービス担当者がよりパーソナルなタッチを提供できるようになります。たとえば、ある顧客が会社に新しいインターネット・サービスを確立することを注文したとします。顧客が電話に出ているときに、カスタマー・サービス担当者はバックグラウンドでRPAチャットボットを実行し、注文の詳細をVerizon Connectなどの配車システムや車両管理システムに入力することができます。顧客を保留にする必要はなく、カスタマー・サービス担当者は、RPAが注文を処理している間、顧客の質問に次に進む答え続けることができます。
RPAは、店舗でも同様の用途に活用できます。たとえば、顧客が新しいスマートフォンを購入し、プロバイダーとのサービスの設定が必要だとします。営業担当者は、RPA を使用して顧客のデータを請求システムに主要な機能をインプットし、新しい電話の主要な機能について顧客に説明することができます。
いずれの場合も、RPAはより高いレベルのカスタマー・ケアをサポートし、顧客の要求が1日以内に履行される可能性を大幅に高めます。
7. パーソナライズされたエンゲージメントをサポート
顧客はリクエストの迅速な解決を望んでいますが、カスタマー・サービスに機械的なものを感じることは望んでいません。オートメーションは、人間のタッチと組み合わせないと、すぐに不快なものになってしまいます。幸いにも、RPAは顧客エンゲージメントに対するよりパーソナライズされたアプローチをサポートできるようになりました。
上記の注文およびプロビジョニング管理の例は、RPAを使用することで、カスタマー・サービス担当者が効率を犠牲にすることなく、より魅力的なサービスを提供できるシナリオを示しています。しかし、RPAとAIを組み合わせることで、人間の従業員が関与していない場合でも、自動化が過度にロボット的で冷たいものに感じないようにすることができます。
たとえば、AIと機械学習機能を使用して顧客の習慣を分析し、カスタマイズされたオファーやプロモーションを作成できます。その後、RPAは、HubSpotのようなマーケティング・ソリューションを介して、チャットボット、テキスト・メッセージ、さらには自動化されたEメール・キャンペーンを通じて、これらのオファーを伝えることができます。
8. 競合他社と顧客データの収集
競合他社や顧客の行動を追跡することはBusiness Intelligenceとして不可欠であり、RPAは大量のデータを収集および集約することで役立ちます。
たとえば、企業はRPAチャットボットをスクリプト化して、競合他社のWebサイトをチェックし、そこに表示されている価格データを収集し、一元化されたスプレッドシートに入力することができます。無人ボットでこれを定期的に行うようスケジュールすることで、競合他社の活動に関する最新のレポートを常に入手できます。
消費者データ使用パターンを理解することは、通信会社が顧客の需要によりよく応えるためにインフラストラクチャーの更新を計画するのに役立ちます。RPAは、Riverbedのようなネットワーク・パフォーマンス管理システムからデータを収集し、関連するチームメンバーが容易にアクセスできる一元化されたスプレッドシートに集約することで、こうしたデータの活用を容易にします。
通信会社は、増加する顧客の需要と進化する技術に対応するため、インフラとネットワークへの投資をますます拡大しています。しかしながら、これらの必要なアップグレードは収益を急速に圧迫する可能性があり、マッキンゼーはネットワークの総所有コストが2025年までに倍増する可能性があると予測しています。
通信会社は、テクノロジーを最適なレベルで機能させ、運用コストを削減することにより、これらのテクノロジーへの投資から得られる利益を最大化する必要があります。RPAは、両方の目標を達成するために不可欠です。
RPAは、顧客記録の更新などの基本的なタスクを自動化できます。AI処理と組み合わせることで、ネットワーク管理などのより高度な機能の自動化にも役立ちます。どちらの場合も、RPAは通常は手動的なプロセスを自動化することで、より効果的なサービス提供を可能にし、顧客満足度の向上、新規加入者、固定収益の向上につながります。一方、従業員は、プロセスや製品の革新や複雑な顧客の問題の解決など、価値の高い仕事により多くの時間を費やすことができます。
さらに、オートメーションにより、ネットワークの性能の監視、インフラストラクチャーの拡張計画、必要に応じた最適化が容易になります。つまり、通信会社は保守に費やす時間と費用を削減し、効率的なネットワークの恩恵を受けられるよう、より多くの時間を費やすことができます。
IBMは、通信会社がビジネスおよびITプロセスを大規模に自動化するのに役立つ、フル機能のローコードRPAソリューションを提供しています。IBM Robotic Process Automationを使用すると、組織は従来のRPAの使いやすさとスピードを、運用可能なAIの洞察と組み合わせて、インテリジェントな自動化とデジタル・トランスフォーメーションの加速を実現できます。
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