AIは企業のDXの目標達成にどのように役立つか

最近、映画『アイアンマン』シリーズを見返した際に、トニー・スタークの人工知能コンピュータであるJ.A.R.V.I.S.にまたもや魅了されました。J.A.R.V.I.S.はどれほど膨大な情報を必要としながら、要求を満たしたり、必要性を見越したりしているのでしょうか。

この人工知能技術が今日の企業に導入されたとしたら、どうなるでしょうか。実際に多くの企業が、デジタルトランスフォーメーションの一環として、情報の収集とプロセスの自動化を柱に、AIを実現する技術の導入を始めています。

しかし、世の中のCIOは、AIの誇大広告のために単なるプロセスの効率化以上のことを考えています。顧客から提供されたコンテンツ、ドキュメント、コミュニケーションを、実用的なコンテキスト、関連性、関係性、データに変換することができたらどうでしょうか。成果や顧客サービスや意思決定を改善するための効果的な意思決定を行うために、「ロボット」や「ロボットプロセス」がより多くの情報を持っていたら、どれだけ賢く、より効果的になるかを考えてみましょう。

ロボットによる業務自動化(RPA)は、AIの促進物であり、インテリジェントキャプチャーや機械学習技術によって取り込まれたデータによって支えられています。組織にはインテリジェンスを心待ちにしているデータが溢れています。CIOや事業部門のリーダーたちがAIを実現するテクノロジーを優先すべき分野は、よりパーソナライズされた迅速な顧客体験を提供するプロセス、より効率的なプロセス、よりスマートな意思決定やコンプライアンスを満たすために膨大なデータの迅速な管理と理解を必要とするプロセスです。

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オンボーディング

デジタルトランスフォーメーションが古いプロセスを根絶してしまう重要なユースケースが、保険、ヘルスケア、金融などの新入社員や顧客のオンボーディングです。例えば、新規に銀行口座を開設したり、クレジットカードや住宅ローンを申し込んだりする際には、身分証明書、雇用情報、住所証明など、さまざまな書類の提出が求められます。インテリジェントキャプチャーや分類の助けを借りてこれをスマートフォンで行い、抽出したデータを銀行のシステムで処理することができます。これにより、銀行と申請者の双方にとって、時間とコストの削減につながります。

お客様が登録されると、機械学習技術を用いた他のシステムがお客様の行動を追跡、学習し、お客様のクレジット履歴やライフスタイル、健康状態などに応じたサービスを企業が提供できるようになります。そのためには、公開されている情報を収集し、企業が提供できる商品やサービスと照らし合わせる必要があります。例えば、保険会社は、申込者がエクストリームスポーツに参加していることをソーシャルサイトで照合することで、より賢い判断ができるようになります。

買掛金・請求書処理

請求書の自動化とRPAの適用は、買掛金にさらなるインテリジェンスを提供します。AIによって経理スタッフの手動プロセスが学習されるだけでなく、スタッフが承認サイクルをよりコントロールできるようになります。また、AIはスタッフの生産性や、請求書、例外処理の原因、KPIなどの状況をリアルタイムに示すグラフィカルなダッシュボードを使用することで、スタッフがより良い判断を下せるようになります。

デジタルワークフォース

AIの能力が企業の状況を変えているもう一つの分野は、RPAによる反復的な作業やプロセスの自動化による「デジタルワークフォース」の採用です。Forrester Researchのレポートである「Predictions 2018: Automation Alters The Global Workforce」によると、「企業が自動化に慣れてくると、価値の低い反復作業や暗黙の作業をRPAが代行するようになります。2018年には、RPAを活用したデジタルワーカー(ボットなど)が、311,000人の事務職や管理職、260,000人の営業職や関連職に取って代わり、あるいは増強して、より充実した顧客体験を提供するようになるでしょう。デジタルトランスフォーメーションへの投資は、ますます自動化を重視するようになり、オペレーションモデルも自動化を中心に再構築されるでしょう。」

RPAがワークフローを自動化し、人が介入した部分をその場で学習することで、RPAによってナレッジワーカーは例外処理や問題解決に集中することができます。

コンプライアンスとリスク

最後になりますが、組織は、システムが学習することで商業協定や契約書などの非構造化文書を理解し、見つけ、抽出し、洞察を提供できるようなアプリケーションに対して、AIを導入すべきです。これは、企業がコンプライアンスリスクをコントロールし、軽減するために膨大な量の文書を処理する必要があるデータ保護規則の観点から、時事的な問題となっている分野です。

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。

日商エレクトロニクスのRPAソリューションについては以下をご覧ください。
https://erp-jirei.jp/rpa_jirei

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