みなさんは、段ボールのメッセージプレートを手に持った、終末の日に備える人々が出てくる映画をご存じでしょうか。ロボットがすべて自分で行動することは、彼らにとっては世界の終わりを意味することでしょう！
幸い、ロボットはまだそれほど賢くはありませんが、今回の記事では、今の時点でロボットは何ができるのかをお伝えしたいと思います。
ABBYYのデジタルインテリジェンスの技術が、どのように新しいスキルをデジタルワーカーに提供できるかを見ていきます。デジタルワーカーは、現在の組織内のプロセスを改善するために、いつ行動し、何の手順を踏む必要があるかを知っています。
ソフトウェアロボット、それは新しいデジタルワークフォース（労働力）
これと関連して、「見込み客が新しい車を欲しがっている」というシナリオを考えてみましょう。
彼はローンプロバイダーであるあなたのサービスを見つけ、あなたの素晴らしいモバイル顧客体験のおかげで、ほんの数分で新車のローンを要求してきました。このお客様を待たせないようにするために、あなたのバックエンドプロセスは彼のクレジットスコアをチェックし、彼が購入したい車を購入できるかどうかを確認します。
今、これらの手順の中で、ローンを受けるために必要な書類が1つ足りないという問題がありました。通常、これはケースワーカーに届きます。彼らは何が不足しているかをチェックし、顧客にコンタクトを取り、必要な文書を送るように依頼し、それからローンの承認をすることができます。
時間が刻一刻と過ぎていきます・・・
デジタルワーカーが、これらをすべて自動で行うことができたらどうでしょうか？
今日はまさにこれを説明したいと思います。プロセスインテリジェンスとコンテンツインテリジェンスの両方のスキルをデジタルワーカーに追加すれば、この問題を自動で処理されるプロセスで解決することができます。
プロセスアウェア
それでは、デジタルワーカーにプロセスを認識させることから始めましょう。これを行うには、プロセスインテリジェンスの機能を活用してデジタルワーカーを起動し、プロセスで必要なときにいつでもタスクを実行させるようにします。このローン承認プロセスにはある特定のステップがあります。それは、すべての関係書類が準備され、それらのドキュメントのレビューに1時間以上かかることはないということです。これをプロトコルと呼びます。
プロトコルに違反すると必ずアラートが発生するので、デジタルワーカーを使って自動軽減プロセスを起動したいと思います。
プロセスインテリジェンスを利用したアラートとアクティブなランタイムオペレーションの監視で、プロセスのSLAとメトリックがポジティブな状態を維持できるようにすることができますが、この例では別のスキルが必要になります。
ここでの削減ステップでは、デジタルワーカーが顧客から提示されたドキュメントベースのコンテンツを理解し、それを利用して問題をさらに解決できるようにする必要があります。
コンテンツアウェア
しかし、デジタルワーカーにそれを実現させるにはどうすればいいのでしょうか？簡単に使えるコンテンツインテリジェンスのスキルを使えば、デジタルワーカーにコンテンツを認識させることができます。
このスキルを追加することで、デジタルワーカーは、ローン承認ステップを自動的に完了させるために必要な書類を効率的に処理することができるようになります。特定のコンテンツインテリジェンススキルを簡単に投入することで、あらゆる種類の文書を処理し、ビジネス価値を引き出すことができるようになり、プロセスエクセレンスに一歩近づくことができます。
デジタルワーカーがすべての代わりになるわけではないが、職場でより多くの人を助けるために成長していくだろう
ABBYY のデジタルインテリジェンス技術を使用してデジタルワーカーにますます多くのスキルを提供することで、より多くの退屈な作業を自動化することができるようになり、結果的に顧客体験の向上につながります。従来のサービスがコモディティ化していく中で、より良い顧客体験を提供できるかどうかで違いが出てくるため、これは最も重要な点です。たとえ優れたサービスを提供していても、そのサービスを利用するまでの道のりが良くなければ、顧客は減り、顧客獲得コストは上昇してしまいます。
新規顧客の取り込みだけでなく、顧客の維持や総合的な顧客満足度などの大事な分野においても、スムーズなプロセスと、コンテンツベースのデータに基づいて行動できる能力を持つことが、将来の企業にとって成功の鍵となります。
デジタルワーカーに次のレベルのインテリジェンスを提供する方法について詳しくは、ABBYYの[デジタルインテリジェンスソリューション]を使用する方法をご覧ください。
参考ブログ
本コラムはこちらのブログを参考に執筆者の見解でまとめたものです。Abby社の公式見解ではありませんのでご注意ください。