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关键决策的智能自动化

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过程自动化行业,特别是RPA,在过去几年中已经获得了巨大的牵引力和跨企业的投资。这在多个RPA供应商的独角兽估值中得到了证明[1]这是微软进入这个领域的第一步[2],Gartner预测,RPA软件的年度支出将继续以每年两位数的速度增长,到2022年将达到24亿美元[3].展望未来,随着“智能”的加入,该行业正在经历变革,越来越多地被称为Hyper或Cognitive或智能过程自动化

索赔分析:以智能方式管理索赔

这一趋势正在我们的分析解决方案领域发挥作用,因为我们的客户要求我们在他们的自动化工作中增加智能。保险领域的一家领先公司通过将机器人和决策委员会结合在一起,实现了理赔过程中的多个步骤的自动化。它们目前的程序对资源的利用效率低下,在处理索赔要求时进行了大量的审查。从C-SAT分数可以明显看出,这些活动给公司带来了成本,拖延了结算过程,导致客户满意度较低。让我们看看他们索赔管理中的手工流程。

我们已经确定了用例中涉及的过程,以及从开始到结束状态的所有变体,并确定了每个过程中的瓶颈活动。的帮助下,从数字化文档中提取数据等重复性活动实现了自动化机器人过程自动化工具,而诸如人力资源优化是用定制的python代码自动生成的。我们还增加了毫升/DL技术建立在决策领域(如索赔分割和欺诈检测)的自动化流程之上。这减少了评估人员的决策时间了75%,哪一个是对现有欺诈检测系统的改进50%节省了大约1800万美元.当前的“智能自动化'过程是这样的:

影响各行业

受影响的主要行业智能过程自动化是金融服务[4]医疗保健[5 (而主要受影响的业务部门是服务运营、人力资源和研发。通过自动化客户细分和核心管理功能的使用机器人过程自动化工具在美国,医疗保险公司和金融服务公司都看到了交叉销售的增加和客户满意度的提高,这反过来又带来了额外的收入。

我们知道一些公司即使在自动化过程中花费了大量的资源,也会在以下领域进行人工干预:

  • 根据客户服务电话确定C-SAT分数,并将其分成不同的部分。与客户体验和忠诚度作为两个重点领域,电信公司已经自动化了语音到文本的转换过程。然而,C-SAT分数的确定是一个乏味的过程,可能需要几天的手工努力
  • 在面试中使用公共数据源丰富简历筛选过程是整个行业具有挑战性的用例之一。从应聘者的社交媒体档案或在线档案中提取信息是自动的,但确定应聘者与职位的相关性需要足够的时间和精力,因为大约70-80%的简历都是不相关的。

智能自动化的好处

我们相信这些问题可以通过整合得到有效解决机器人过程自动化和人工智能.有几个智能过程自动化的好处如:

  • 改变业务流程IA使用先进的ML/DL技术帮助重新设计业务流程,使其更加高效。我们帮助一家石油天然气公司改变了其研究辅助流程,该流程成本低,耗时长,因此减少了85%的处理时间
  • 降低成本:IA有助于降低劳动力成本,从而让公司专注于在具有战略重要性的领域投入人力。我们帮助一家科技巨头自动化了收款流程,节省了2800万美元
  • 更大的准确性:通过自动化人工操作过程,IA提供了更高水平的准确性,从而实现高效的操作和更好的客户体验。智能自动化的应用帮助制药巨头简化了流程,准确率提高了50%

总而言之,我们在开发分析和人工智能解决方案方面的丰富经验,结合自动化和流程挖掘能力,为客户改善结果。我们已经开发了一套解决方案方法和加速器,可以针对特定的过程自动化需求进行定制。我们将在未来几周详细讨论我们的一些解决方案。观看这个空间,了解更多关于我们的方法和产品。

参考文献

  1. https://www.business-standard.com/article/companies/robotics-automation-firms-may-not-hold-on-to-their-high-valuations-for-long-119113000945_1.html
  2. https://www.forbes.com/sites/tomtaulli/2019/11/15/microsoft-aims-to-upend-the-rpa-robotic-process-automaton-market/#750f3c516cd9
  3. https://www.moneycontrol.com/news/business/companies/rpa-spend-to-reach-over-2-billion-in-2022-gartner-3626631.html
  4. https://www.capgemini.com/in-en/news/intelligent-automation-could-add-512-billion-to-the-global-revenues-of-financial-services-firms-by-2020/
  5. https://www.healthcarefinancenews.com/news/how-artificial-intelligence-can-save-health-insurers-7-billion