Tự động hóa quy trình bằng rô-bốt: Các công cụ tự động hóa quy trình tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại, đơn giản và trần tục mà không có trí thông minh. Nó chỉ thực hiện tự động hóa trong một quy trình được xác định trước. Các công cụ RPA gặp khó khăn khi cần đánh giá về cái gì, như thế nào và khi nào sử dụng một số thông tin nhất định trong các bối cảnh nhất định.

Tự động hóa quy trình thông minh: Robot thông minh hoạt động ngoài khả năng tự động hóa cơ bản và tận dụng các khả năng cốt lõi của AI để học hỏi từ những người giám sát con người về cách sử dụng thông tin thu thập được. 

Trước khi đi xa hơn, hãy phân tích các khả năng AI mà IPA đang tạo ra:

• Quy trình làm việc thông minh – Theo dõi trạng thái của quy trình đầu cuối trong thời gian thực, quản lý quá trình xử lý giữa hệ thống và con người để cung cấp dữ liệu thống kê về tắc nghẽn và nâng cao khả năng hiển thị quy trình để cải thiện hiệu quả hoạt động.

• Máy học – Đưa ra dự đoán dựa trên dữ liệu đầu vào và phân tích, đồng thời cung cấp thông tin chi tiết về các mẫu được công nhận.

• Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) – Diễn giải các giao tiếp nặng bằng văn bản và hiểu ý định giao tiếp.

• Tạo ngôn ngữ tự nhiên (NLG) – Tạo câu chuyện từ dữ liệu thu thập được để trình bày một câu chuyện hay hơn cho việc ra quyết định dựa trên dữ liệu.

• Tác nhân nhận thức – Công nghệ kết hợp học máy, NLG và NLP để xây dựng lực lượng lao động ảo có khả năng thực hiện các nhiệm vụ phức tạp hơn với trí thông minh, chẳng hạn như đưa ra các đề xuất tương tác của khách hàng cho người giám sát con người.

Tại sao IPA có thể giải quyết các thách thức RPA?

Một thách thức đáng kể trong việc thực hiện tự động hóa quy trình là xử lý dữ liệu phi cấu trúc. Đó là lý do tại sao nhiều công cụ RPA chỉ được triển khai trong phạm vi tài chính, kế toán hoặc các phòng ban theo cùng một hướng. Các quy trình cốt lõi khác của doanh nghiệp kết hợp một số cấp độ dữ liệu bán cấu trúc hoặc phi cấu trúc và dữ liệu đó không thể truy cập để tự động hóa quy trình bằng các công cụ RPA trước đây, để lại khoảng trống lớn cho IPA. 

Bằng cách thêm một lớp AI, rào cản này được loại bỏ một cách hiệu quả khi các khả năng của AI mở khóa quyền truy cập vào dữ liệu phi cấu trúc bằng NLP. Khi nói đến tự động hóa nâng cao, IPA giúp các doanh nghiệp chuyển đổi từ tự động hóa dựa trên quy tắc sang tự động hóa dựa trên AI, trao quyền cho người giám sát con người trong việc ra quyết định dựa trên dữ liệu. 

Lợi ích của IPA đối với Hiệu suất Doanh nghiệp là gì?

Bảo hiểm: Tự động hóa yêu cầu bồi thường

Phần lớn quy trình yêu cầu bồi thường trong các công ty bảo hiểm truyền thống đòi hỏi nhân viên làm việc thủ công hàng giờ đồng hồ. Nền tảng IPA có thể tự động hóa hầu hết các bước quan trọng, nhưng thường xuyên. IPA có thể chuyển dữ liệu khách hàng từ các biểu mẫu yêu cầu đã hoàn thành vào CRM của công ty hoặc cơ sở dữ liệu khác thông qua lập bản đồ thực địa. Đối với các biểu mẫu in, nó cũng có thể quét, số hóa và chuyển thông tin đó vào cơ sở dữ liệu. Điều này giúp loại bỏ hàng giờ làm việc nhấp chuột và nhập dữ liệu cho các nhân viên yêu cầu bồi thường.  

McKinsey dự đoán rằng tự động hóa sẽ làm giảm chi phí của hành trình yêu cầu bồi thường lên đến 30%, trong khi Autonomous báo cáo rằng ngành bảo hiểm có thể giảm 1,5 nghìn tỷ đô la từ việc tự động hóa xử lý yêu cầu.

Ngân hàng: Bán chéo thế chấp

Chi phí mua lại trung bình cho một khách hàng thế chấp là 7.747 đô la , theo báo cáo hoạt động của Hiệp hội Ngân hàng Thế chấp. Các ngân hàng tìm cách cắt giảm chi phí mua lại này càng nhiều càng tốt. Đồng thời, 80% khách hàng của ngân hàng không có thế chấp tại ngân hàng chính của họ. Các ngân hàng có thể giảm chi phí mua lại bằng cách bán chéo các khoản thế chấp cho các khách hàng hiện tại. Khi nền tảng IPA có quyền truy cập vào lượng lớn dữ liệu kinh doanh, nó có thể cảnh báo các chủ ngân hàng khi khách hàng hiện tại có hành vi mua nhà. Nó cũng có thể đề xuất các sản phẩm cho vay mà chủ ngân hàng nên bán chéo cho họ dựa trên hồ sơ dữ liệu của họ.

General Enterprise – Dự đoán Churn

Ngày nay, nhiều công ty đang hướng tới mô hình dựa trên đăng ký. Một phần đáng kể doanh thu của doanh nghiệp đến từ việc gia hạn khách hàng. IPA có thể phân tích hành vi và dữ liệu của khách hàng để tìm ra các yếu tố rủi ro chính, đồng thời cảnh báo cho người quản lý tài khoản về các tài khoản ngừng hoạt động tiềm năng và đưa ra các khuyến nghị về cách giữ chân khách hàng.

Automation Hero 

Automation Hero kết hợp RPA và AI để tạo ra một nền tảng IPA giải quyết các vấn đề của doanh nghiệp bằng một cách tiếp cận hoàn toàn mới. Nó tạo ra một kết cấu thông minh bằng cách chạy các luồng tự động hóa phân tán, có khả năng mở rộng cao kết hợp các rô bốt nhấp chuột, các nguồn dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc, học sâu, xử lý dữ liệu và lực lượng lao động con người để phục vụ doanh nghiệp hiện đại. Đây là hệ thống duy nhất dễ dàng tự động hóa các quy trình kinh doanh ở cả mặt trước và mặt sau, thay vì chỉ tập trung vào tự động hóa mặt trước. Automation Hero được xây dựng bởi đội ngũ sáng lập Datameer, công ty hàng đầu trong lĩnh vực phân tích dữ liệu lớn và đội ngũ chuyên gia AI đẳng cấp thế giới. Nền tảng của Automation Hero cung cấp trợ lý ảo chủ động và thích ứng được gọi là Robin, phục vụ những người giám sát con người với các đề xuất cải thiện hiệu suất thông minh. Nó tương tác với từng người dùng qua email, đưa ra các nhiệm vụ được đề xuất mà nó có thể thay mặt nhân viên xử lý. Trợ lý ảo có thể rút gọn một giờ làm việc tẻ nhạt thành một phút.