Liderança da NICE em Aumento Humano com RPA Avançado e Robótica de Software

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

Aumentar pessoas

A NICE deu um nome ao seu robô — o 'assistente virtual do empregado NICE' agora chama-se NEVA.

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

Resume-se à diferença entre robots assistidos e não assistidos. "Talvez", estima Gareth, "com uma organização, 10 a 20% das atividades podem ser automatizadas, de ponta a ponta. Mas o mundo é um lugar complexo." E quando Gareth fala sobre aumentar pessoas, está a pensar nos outros 80 a 90%.

Um exemplo

Pegue num call center. Este call center é inundado com chamadas sobre um certo tema em certas alturas do ano. Durante estes períodos, pode precisar de trazer pessoal de outras áreas, mas que carecem de conhecimento especializado.

A NICE apoiou uma organização do setor público precisamente com esse desafio.

"Descobriram que tinham de duplicar o tamanho do contact center durante esses tempos." Mas isto criou desafios,

"Muitas vezes, o pessoal tinha de olhar para um par de dúzias de ecrãs diferentes para descobrir que informação precisavam para progredir. Muitas vezes, havia múltiplos problemas que precisavam de analisar." A natureza humana sendo o que é, isto significava que "podiam perder coisas inadvertidamente."

"Colocámos um assistente virtual no ambiente de trabalho." Foi uma reviravolta rápida, "entrou em funcionamento após cerca de seis semanas para 4.000 pessoas."

O novo sistema significava que o software reunia toda a informação de todos os diferentes ecrãs muito rapidamente, interpretava-a e dava feedback à pessoa que atendia a chamada do cliente, dizendo 'isto está bem, isto está bem, aqui estão um par de coisas sobre as quais quer falar com o cliente.'"

Antes do novo software ser aplicado, uma chamada de sete minutos para um contact center pode ter implicado três minutos a recolher informação-chave e nem sempre com precisão. "Portanto, mal o cliente finalmente conseguia falar com um conselheiro, era colocado em espera. Enquanto com o assistente virtual, estava a recolher toda essa informação — acho que o tempo médio era de cerca de 16 segundos, mas os primeiros pedaços de informação voltavam dentro de dois ou três segundos. Em suma, o conselheiro podia falar com o cliente enquanto o robot recolhia a informação."

Então podiam literalmente apenas continuar a conversa."

Quem é a NICE?

A NICE existe há cerca de 30 anos. Nos primeiros dias, focaram-se em gravar chamadas em contact centers. A partir daí, a empresa "olhou para formas de extrair valor de todos os dados que eram recolhidos, e os dados cresceram com novos canais, chat, email e SMS."

O caminho para IA, RPA e automação cresceu a partir daí.

Hoje a NICE está cotada na NASDAQ, têm uma força de trabalho de cerca de 6.000 globalmente com cerca de 30 linhas de produtos diferentes.

Aumentar pessoas, em vez de automatizar de ponta a ponta

E essa origem parece dar à NICE o seu ponto de venda único. Outras empresas, a operar neste espaço, muitas vezes começaram a automatizar processos de back-office — finanças e RH, por exemplo — a olhar para processos que podiam ser automatizados de ponta a ponta eficazmente. Para a NICE, trata-se de apoiar trabalhadores nos seus trabalhos do dia a dia.

"Começámos com otimização de processos em tempo real em contact centers de front office, a ajudar pessoas com trabalho, não necessariamente a procurar processos que pudéssemos automatizar de ponta a ponta. Se conseguir aumentar pessoas enquanto estão a trabalhar e fazê-las focar nas áreas certas onde podem adicionar valor, como ter uma conversa ou compreender as nuances do histórico do cliente, então a nossa visão é que pode ter robots e pessoas a trabalhar juntos.

"Isso é mais poderoso do que apenas tentar automatizar coisas."

Não é apenas sobre poupar tempo

O benefício não é apenas sobre poupar 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 chamadas." E porque cada chamada podia ser completada mais rapidamente, o contact center podia atender mais chamadas, significando que os clientes não tinham de esperar tanto pela resposta inicial."

Outro exemplo

Deu como outro exemplo, assistentes virtuais a ajudar sinistros de seguros. O assistente virtual pode reunir toda a documentação e pô-la no formato certo, fornecendo ao empregado do contact center um guia, focando assim tempo e esforço. "Tivemos exemplos onde se pode tirar uma hora de um caso de 2 horas e fazer as pessoas fazerem o trabalho mais interessante."

Em outras áreas, também estamos a ver a adição de inteligência artificial em cima disso para ajudar com algumas decisões. Então estamos a ver na saúde a triagem, por exemplo."

Fechar a lacuna com o cliente

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

"Então o nosso briefing foi nivelar o campo de jogo, com o assistente virtual a fornecer suporte, de forma que quando um cliente ligasse, os empregados soubessem o máximo possível sobre esse cliente, o que tinham feito antes, sobre o que poderiam estar a ligar, e depois, dentro dessa conversa, guiá-la. Para que não estivessem em desvantagem."

IA e RPA em harmonia

Dados! Hoje em dia dados são, bem, supostamente o próximo petróleo. E a NICE acha que IA e RPA podem fornecer uma nova forma de gerar dados.

"Quando alguém está a interagir com sistemas num ambiente de trabalho, a teclar durante oito horas por dia, há muita interação, muitos cliques de rato, entradas de teclado, etc. Podemos transformar cada um desses eventos num item de dados.

"Achamos que, com alguém a trabalhar oito horas por dia, isso são provavelmente 8.000 a 10.000 bits de dados sobre como interagem com sistemas no ambiente de trabalho. Quando se tem cerca de 20 pessoas a fazer a mesma coisa durante um par de semanas, chega-se ao nível de dados onde realmente se pode começar a usar aprendizagem automática e analítica de texto, para detetar padrões no que estão a fazer com estes sistemas. Isto significa que se pode ajudar com o que as pessoas estão a fazer no seu ambiente de trabalho — aumentando pessoas.

"Desenvolvemos o automation finder, criando um portal de oportunidades para usar capacidades de automação ou capacidades de assistente virtual. Usando a tecnologia criámos um sistema de pontuação — quantas vezes uma certa ação aconteceu e que sistemas foram usados.

"Ou, pegue na jornada do cliente: podemos ver que jornada um cliente fez, então que canais usaram. Telefonaram para o contact center, estiveram no site, enviaram um email, etc. Então o software pode unir isto, calculando a probabilidade do cliente tomar uma certa ação a seguir, o que, armado com dados, se pode prevenir."