RPA 및 소프트웨어 로봇 분야의 선두 업체인 NICE는 "사람을 증강하는 것입니다.

로봇 프로세스 자동화 및 소프트웨어 로봇 공학은 인간의 경험을 증대시키는 것입니다.

사람 강화

NICE는 로봇에 이름을 부여했습니다. 이제 'NICE 직원 가상 교환원'은 NEVA라는 이름으로 변경됩니다.

그리고 NEVA와 NICE 기술은 사람을 늘리는 데 도움이 된다고 NICE의 Gareth Hole이 말했습니다.

유인 로봇과 무인 로봇의 차이로 귀결됩니다. Gareth는 "아마도"라고 추정합니다. "조직에서는 활동의 10~20%가 완전히 자동화될 수 있습니다. 하지만 세상은 복잡한 곳입니다.” Gareth는 인력 보강에 대해 이야기할 때 나머지 80~90%를 생각하고 있습니다.

예시

콜센터를 이용하세요. 이 콜센터는 연중 특정 시기에 특정 주제에 대한 전화로 쇄도합니다. 이 기간 동안 다른 분야에서 전문 지식이 부족한 직원을 끌어야 할 수도 있습니다.

NICE는 바로 그 도전 과제로 공공 부문 조직을 지원했습니다.

"그들은 그 기간 동안 컨택 센터의 크기를 두 배로 늘려야 한다는 것을 알게 되었습니다." 하지만 이로 인해 문제가 발생했습니다.

“종종 직원들은 진행하는 데 필요한 정보를 파악하기 위해 수십 개의 서로 다른 화면을 살펴봐야 했습니다. 검토해야 할 문제가 여러 개 있는 경우가 많았습니다.” 인간의 본성은 "무의식적으로 놓칠 수 있음"을 의미했습니다.

"데스크톱에 가상 비서를 설치했습니다." "약 6주 만에 4,000명에게 공개되었습니다"라는 빠른 전환이었습니다.

새로운 시스템은 소프트웨어가 모든 다른 화면에서 모든 정보를 매우 빠르게 수집하고, 해석하고, 고객 전화를 받는 사람에게 '괜찮아, 괜찮아, 여기 당신이 원하는 몇 가지가 있습니다. '에 대해 고객과 이야기할 수 있습니다.''

새로운 소프트웨어가 적용되기 전에는 컨택 센터에 7분 동안 전화를 걸어 핵심 정보를 수집하는 데 3분이 소요되었을 수 있으며 항상 정확하지는 않습니다. “따라서 고객이 마침내 고문에게 연락을 취하자마자 그들은 보류될 것입니다. 반면 가상 비서는 모든 정보를 수집하고 있었습니다. 평균 시간은 약 16초였던 것 같습니다. 하지만 첫 번째 정보는 2~3초 이내에 다시 나타났습니다. 간단히 말해서 로봇이 정보를 수집하는 동안 어드바이저가 고객과 대화할 수 있었습니다.”

그래서 그들은 말 그대로 대화를 계속할 수 있었습니다.”

NICE는 누구인가요?

NICE는 약 30년 동안 존재했습니다. 초기에는 컨택 센터에서 통화를 녹음하는 데 중점을 두었습니다. 거기에서 회사는 "수집된 모든 데이터에서 가치를 추출하는 방법을 찾았고 새로운 채널, 채팅, 이메일 및 SMS를 통해 데이터가 증가했습니다."

AI, RPA 및 자동화로의 경로는 거기에서 성장했습니다.

현재 NICE는 NASDAQ에 상장되어 있으며 전 세계적으로 약 6,000명의 직원이 있으며 약 30개의 다양한 제품 라인을 보유하고 있습니다.

완벽한 자동화가 아닌 인력 보강

그리고 그 기원은 NICE에 독특한 판매 포인트를 제공하는 것 같습니다. 이 분야에서 운영되는 다른 회사들은 종종 백오피스 프로세스(예:재무 및 HR) 자동화를 시작하여 엔드 투 엔드 효율적으로 자동화할 수 있는 프로세스를 살펴보았습니다. NICE에게는 일상 업무에서 근로자를 지원하는 것입니다.

“우리는 컨택 센터 프론트 오피스에서 실시간 프로세스 최적화로 시작하여 작업을 하는 사람들을 도왔습니다. 반드시 엔드 투 엔드를 자동화할 수 있는 프로세스를 찾을 필요는 없었습니다. 작업하는 동안 사람들을 보강하고 대화를 나누거나 고객 기록의 미묘한 차이를 이해하는 것과 같이 가치를 추가할 수 있는 올바른 영역에 집중하도록 할 수 있다면 로봇을 가질 수 있다는 것이 우리의 견해입니다. 그리고 함께 일하는 사람들.

"그것은 단순히 자동화를 시도하는 것보다 더 강력합니다."

시간 절약 뿐만 아니라

이점은 시간 절약에만 그치지 않습니다. 콜 센터의 예로 돌아가서 Gareth는 "고객과 전화를 받는 사람들에게 훨씬 더 쉬운 경험이었습니다."라고 말했습니다. 그리고 각 통화를 더 빨리 완료할 수 있기 때문에 컨택 센터에서 더 많은 전화를 받을 수 있으므로 고객은 초기 응답을 너무 오래 기다릴 필요가 없습니다."

또 다른 예

그는 보험 청구를 돕는 가상 비서를 또 다른 예로 들었습니다. 가상 비서는 모든 문서를 수집하고 올바른 형식으로 배치하여 컨택 센터 직원에게 가이드를 제공함으로써 시간과 노력을 집중할 수 있습니다. "우리는 2시간짜리 케이스를 1시간 동안 중단하고 사람들이 더 흥미로운 작업을 하도록 할 수 있는 예를 가지고 있습니다."

다른 분야에서는 일부 결정에 도움이 되도록 그 위에 인공 지능을 추가하는 방법도 검토하고 있습니다. 그래서 우리는 예를 들어 분류에서 의료 분야를 찾고 있습니다.”

고객과의 격차 해소

“예를 들어, 하루에 8시간씩 일하고 고객과 70번의 전화 통화/미팅을 하기 위해 내일 컨택 센터에 출근한다고 상상해 보십시오. 각 회의에는 7-8분이 소요될 것으로 예상됩니다. 그것은 많은 회의이며 대부분의 경우 고객은 자신보다 훨씬 더 나은 정보를 얻을 것입니다. 좋은 상황은 아닙니다.

"그래서 우리의 브리핑은 가상 비서가 지원을 제공하여 경쟁의 장을 평평하게 하는 것이었습니다. 고객이 전화를 걸면 직원들이 그 고객에 대해 가능한 한 많이 알고, 이전에 무엇을 했는지, 무엇에 대해 전화했는지 알 수 있었습니다. , 그런 다음 해당 대화 내에서 안내합니다. 그래서 그들은 불리한 상황에 처하지 않았습니다.”

AI와 RPA의 조화

데이터! 요즈음 데이터는, 음, 아마도 다음 오일일 것입니다. 그리고 NICE는 AI와 RPA가 데이터를 생성하는 새로운 방법을 제공할 수 있다고 생각합니다.

“누군가가 데스크탑에서 시스템과 상호 작용하고 하루에 8시간 동안 탭핑을 할 때 많은 상호 작용, 많은 마우스 클릭, 키보드 입력 등이 있습니다. 이러한 각 이벤트를 데이터 항목으로 전환할 수 있습니다.

"하루에 8시간 일하는 사람이 데스크탑의 시스템과 상호 작용하는 방식에 관한 데이터는 8,000~10,000비트로 추정됩니다. 약 20명의 사람들이 몇 주 동안 동일한 작업을 수행하게 되면 실제로 기계 학습 및 텍스트 분석을 사용하여 이러한 시스템으로 수행하는 작업의 패턴을 파악할 수 있는 데이터 수준에 도달하게 됩니다. 즉, 사람들이 데스크톱에서 수행하는 작업인 인력 보강을 도울 수 있습니다.

“우리는 자동화 기능 또는 가상 비서 기능을 사용할 수 있는 기회의 포털을 만드는 자동화 찾기를 개발했습니다. 우리는 이 기술을 사용하여 특정 작업이 발생한 횟수와 사용된 시스템 등의 점수 시스템을 만들었습니다.

“또는 고객 여정을 살펴보세요. 고객이 어떤 여정을 거쳤는지, 어떤 채널을 사용했는지 살펴볼 수 있습니다. 그들은 컨택 센터에 전화를 걸고, 웹사이트를 방문하고, 이메일 등을 보냈습니다. 그러면 소프트웨어가 이를 함께 묶어 고객이 다음에 특정 행동을 취할 확률을 계산할 수 있습니다. 데이터로 무장하면 이를 선점할 수 있습니다.”