"Trata-se de aumentar as pessoas", diz a NICE, líder em RPA e robôs de software

A automação de processos robóticos e a robótica de software visam aumentar a experiência humana.

Aprimorando pessoas

A NICE deu um nome ao seu robô - 'o atendente virtual do funcionário da NICE' agora atende pelo nome de NEVA.

E a tecnologia NEVA e NICE ajuda a aumentar as pessoas, ou assim nos disse Gareth Hole, da NICE.

Tudo se resume à diferença entre robôs assistidos e não assistidos. “Talvez”, estima Gareth, “com uma organização, 10 a 20% das atividades possam ser automatizadas, de ponta a ponta. Mas o mundo é um lugar complexo.” E quando Gareth fala sobre aumentar as pessoas, ele está pensando nos outros 80 a 90%.

Um exemplo

Pegue um call center. Este call center é inundado com chamadas sobre um determinado tema em determinadas épocas do ano. Durante esses períodos, pode ser necessário atrair funcionários de outras áreas, mas que não possuem conhecimento especializado.

O NICE apoiou uma organização do setor público exatamente com esse desafio.

“Eles descobriram que tinham que dobrar o tamanho do contact center durante esses períodos.” Mas isso criou desafios,

“Muitas vezes, a equipe precisava olhar para algumas dezenas de telas diferentes para descobrir quais informações precisavam para progredir. Muitas vezes, havia vários problemas que eles precisavam analisar.” Sendo a natureza humana o que é, isso significava que eles “podem perder coisas inadvertidamente”.

“Colocamos um assistente virtual na área de trabalho.” Foi uma reviravolta rápida, “foi ao ar depois de cerca de seis semanas para 4.000 pessoas”.

O novo sistema significava que o software reunia todas as informações de todas as diferentes telas muito rapidamente, as interpretava e dava feedback para a pessoa que atendeu a ligação do cliente, dizendo 'tudo bem, tudo bem, aqui estão algumas coisas que você deseja para conversar com o cliente.'“

Antes da aplicação do novo software, uma ligação de sete minutos para um contact center pode ter levado três minutos para coletar informações importantes e nem sempre com precisão. “Então, assim que um cliente finalmente chegasse a um consultor, ele seria colocado em espera. Considerando que com o assistente virtual, ele estava coletando todas essas informações - acho que o tempo médio foi de cerca de 16 segundos, mas os primeiros bits de informação voltaram em dois ou três segundos. Em suma, o consultor poderia conversar com o cliente enquanto o robô coletava as informações.”

Então eles poderiam literalmente continuar a conversa.”

Quem é NICE?

O NICE existe há cerca de 30 anos. No início, eles se concentravam em gravar chamadas em contact centers. A partir daí, a empresa “buscou formas de extrair valor de todos os dados coletados, e os dados cresceram com novos canais, chat, e-mail e SMS”.

A rota para IA, RPA e automação cresceu a partir disso.

Hoje a NICE está listada na NASDAQ, eles têm uma força de trabalho de cerca de 6.000 pessoas em todo o mundo com cerca de 30 linhas de produtos diferentes.

Aumento de pessoas, em vez de automatizar de ponta a ponta

E essa origem parece dar à NICE seu ponto de venda único. Outras empresas, que operam neste espaço, muitas vezes começaram a automatizar processos de back-office – finanças e RH, por exemplo – analisando processos que poderiam ser automatizados de ponta a ponta de forma eficaz. Para a NICE, trata-se de apoiar os trabalhadores em seus trabalhos do dia-a-dia.

“Começamos com a otimização de processos em tempo real no front office dos contact centers, ajudando as pessoas com o trabalho, não necessariamente procurando processos que poderíamos automatizar de ponta a ponta. Se você conseguir aumentar as pessoas enquanto elas estão trabalhando e fazer com que elas se concentrem nas áreas certas onde podem agregar valor, como conversar ou entender as nuances do histórico do cliente, nossa visão é que você pode ter robôs e pessoas trabalhando juntas.

“Isso é mais poderoso do que apenas tentar automatizar as coisas.”

Não apenas para economizar tempo

O benefício não é apenas economizar tempo. Voltando ao exemplo do call center, Gareth disse:“Foi uma experiência muito mais fácil para o cliente e para as pessoas que atendem as ligações”. E como cada chamada pode ser concluída mais rapidamente, o contact center pode atender mais chamadas, o que significa que os clientes não precisam esperar tanto pela resposta inicial.”

Outro exemplo

Ele deu como outro exemplo, assistentes virtuais ajudando reivindicações de seguros. O assistente virtual pode reunir toda a documentação e colocá-la no tipo certo de formato, orientando o funcionário do contact center, concentrando tempo e esforço. “Tivemos exemplos em que você pode reduzir uma hora de um caso de 2 horas e fazer com que as pessoas façam o trabalho mais interessante.”

Em outras áreas, também estamos pensando em adicionar inteligência artificial para ajudar em algumas das decisões. Então, estamos olhando para a saúde na triagem, por exemplo.”

Fechando a lacuna com o cliente

“Imagine que você vai trabalhar em um contact center amanhã, por exemplo, para fazer seu dia de 8 horas e fazer 70 ligações/reuniões com clientes, com cada reunião prevista para durar sete ou oito minutos. São muitas reuniões e, na maioria dos casos, o cliente estará muito mais bem informado do que eles. Essa não é uma ótima situação para se estar.

“Portanto, nosso objetivo era nivelar o campo de jogo, com o assistente virtual fornecendo suporte, de modo que, quando um cliente telefonasse, os funcionários soubessem o máximo possível sobre esse cliente, o que haviam feito antes, sobre o que poderiam estar ligando. , e então, dentro dessa conversa, guie-a. Então eles não estavam em desvantagem.”

IA e RPA em harmonia

Dados! Estes dados de dias são, bem, é supostamente o próximo petróleo. E a NICE considera que a IA e a RPA podem fornecer uma nova maneira de gerar dados.

“Quando alguém está interagindo com sistemas em um desktop, digitando oito horas por dia, há muita interação, muitos cliques de mouse, entradas de teclado, etc. Podemos transformar cada um desses eventos em um item de dados.

“Acreditamos que, com alguém trabalhando oito horas por dia, provavelmente são 8.000 a 10.000 bits de dados sobre como eles interagem com os sistemas na área de trabalho. Depois de cerca de 20 pessoas fazendo a mesma coisa por algumas semanas, você chega ao nível de dados em que pode começar a usar aprendizado de máquina e análise de texto para identificar padrões no que estão fazendo com esses sistemas. Isso significa que você pode ajudar com o que as pessoas estão fazendo em seus desktops — aumentando as pessoas.

“Desenvolvemos o localizador de automação, criando um portal de oportunidades para usar recursos de automação ou recursos de assistente virtual. Usando a tecnologia, criamos um sistema de pontuação – quantas vezes uma determinada ação aconteceu e quais sistemas foram usados.

“Ou, pegue a jornada do cliente:podemos dar uma olhada em qual jornada um cliente esteve, então quais canais eles usaram. Eles ligaram para o contact center, estiveram no site, enviaram um e-mail, etc. Em seguida, o software pode unir isso, calculando a probabilidade de o cliente realizar uma determinada ação em seguida, que, munido de dados, você pode antecipar.”