NICE, 첨단 RPA 및 소프트웨어 로보틱스로 인간 증강 선도

로봇 프로세스 자동화와 소프트웨어 로보틱스는 인간 경험을 증강하는 것입니다.

사람 증강하기

NICE는 자사 로봇에 이름을 붙였습니다. 'NICE 직원 가상 비서'가 이제 NEVA라는 이름으로 불립니다.

NEVA와 NICE 기술은 사람을 증강하는 데 도움을 줍니다. NICE의 가레스 홀이 우리에게 말했습니다.

이는 어텐디드(Attended) 로봇과 언어텐디드(Unattended) 로봇의 차이로 귀결됩니다. "아마도" 가레스는 추정합니다. "조직에서 활동의 10~20%를 엔드투엔드로 자동화할 수 있습니다. 하지만 세상은 복잡한 곳입니다." 그리고 가레스가 사람 증강에 대해 말할 때, 그는 나머지 80~90%를 생각하고 있습니다.

사례

콜센터를 예로 들어보겠습니다. 이 콜센터는 일년 중 특정 시기에 특정 주제로 쇄도하는 전화를 받습니다. 이때 다른 부서에서 직원을 끌어와야 하지만, 이들은 전문 지식이 부족합니다.

NICE는 정확히 이 과제를 안고 있는 공공 부문 조직을 지원했습니다.

"그들은 그 시기에 콜센터 규모를 두 배로 늘려야 했습니다." 하지만 이는 문제를 만들었습니다.

"종종 직원들은 필요한 정보를 파악하기 위해 수십 개의 다른 화면을 봐야 했습니다. 종종 여러 문제를 동시에 봐야 했죠." 인간의 본성상 이는 "실수로 무언가를 놓칠 수 있다"는 것을 의미했습니다.

"데스크톱에 가상 비서를 배치했습니다." 빠르게 구현되어 "약 6주 만에 4,000명에게 라이브되었습니다."

새로운 시스템은 소프트웨어가 모든 다른 화면에서 정보를 매우 빠르게 수집, 해석하여 전화를 받는 사람에게 피드백을 주었습니다. '이건 괜찮고, 저건 괜찮고, 고객과 이야기하고 싶은 몇 가지가 여기 있습니다.'"

새 소프트웨어 적용 전에는 7분 통화 중 3분이 핵심 정보 수집에 쓰였고, 항상 정확하지도 않았습니다. "고객이 겨우 상담원과 연결되자마자 대기시키곤 했죠. 반면 가상 비서를 사용하면 모든 정보를 수집하는 데 중간값 기준 약 16초, 첫 정보는 2~3초 만에 돌아왔습니다. 요컨대, 상담원은 로봇이 정보를 모으는 동안 고객과 대화를 계속할 수 있었습니다."

그래서 그들은 말 그대로 대화를 계속 이어갈 수 있었습니다."

NICE는 누구인가?

NICE는 약 30년 역사를 가지고 있습니다. 초기에는 콜센터 통화 녹음에 집중했습니다. 거기서 "수집된 모든 데이터에서 가치를 추출하는 방법을 찾았고, 데이터는 채팅, 이메일, SMS 등 새로운 채널과 함께 성장했습니다."

AI, RPA, 자동화로의 경로는 거기서부터 자라났습니다.

오늘날 NICE는 나스닥 상장사로, 전 세계 약 6,000명의 인력과 약 30개의 제품 라인을 보유하고 있습니다.

엔드투엔드 자동화가 아닌 사람 증강

그 기원이 NICE에 독특한 판매 포인트를 주는 듯합니다. 이 분야의 다른 회사들은 종종 백오피스 프로세스(재무, HR 등) 자동화로 시작했습니다. 엔드투엔드로 효과적으로 자동화할 수 있는 프로세스를 찾았습니다. NICE의 경우 근로자의 일상 업무를 지원하는 것입니다.

"우리는 컨택센터 프론트 오피스에서 실시간 프로세스 최적화로 시작했습니다. 사람들을 업무에 돕기 위해, 반드시 엔드투엔드 자동화할 프로세스를 찾는 것이 아니었습니다. 사람들이 일하면서 올바른 영역(대화나 고객 이력 뉘앙스 이해 등)에 집중해 가치를 더할 수 있게 증강한다면, 로봇과 사람이 함께 일할 수 있다는 것이 우리 견해입니다.

"그것이 단순히 자동화를 시도하는 것보다 더 강력합니다."

단순한 시간 절약이 아닌

이점은 단지 시간 절약만이 아닙니다. 콜센터 예로 돌아가면, 가레스는 "고객에게도, 전화를 받는 사람들에게도 훨씬 더 쉬운 경험이었습니다."라고 말했습니다. 그리고 각 통화가 더 빨리 완료될 수 있었기에, 콜센터는 더 많은 통화를 처리할 수 있었고, 고객은 초기 응답을 위해 그렇게 오래 기다릴 필요가 없었습니다.

또 다른 사례

보험 청구 지원 가상 비서 사례도 들었습니다. 가상 비서는 모든 문서를 수집하고 올바른 형식으로 정리하여 콜센터 직원에게 가이드를 제공함으로써 시간과 노력을 집중시킵니다. "2시간 케이스에서 1시간을 단축하고 사람들이 더 흥미로운 일을 하게 한 사례들이 있습니다."

다른 영역에서는 그 위에 인공지능을 추가하여 일부 결정을 돕는 것도 살펴보고 있습니다. 예를 들어 의료 분야의 트리아지(triage) 등을 살펴보고 있습니다."

고객과의 간극 좁히기

"내일 콜센터에 출근해 8시간 근무하며 고객과 70통의 전화/미팅을 한다고 상상해 보세요. 각 미팅은 7~8분 예상됩니다. 엄청난 미팅 수고, 대부분 고객이 직원보다 훨씬 더 잘 알고 있습니다. 좋은 상황이 아니죠.

"그래서 우리의 과제는 가상 비서가 지원하여 경쟁의 장을 평평하게 만드는 것이었습니다. 고객이 전화하면 직원이 그 고객에 대해 가능한 한 많이 알 수 있게, 이전에 무엇을 했는지, 무엇 때문에 전화할지, 그리고 대화 내에서 가이드할 수 있게. 그래서 불리하지 않게 만드는 것입니다."

AI와 RPA의 조화

데이터! 요즘 데이터는, 글쎄, 차세대 오일이라고 합니다. NICE는 AI와 RPA가 데이터를 생성하는 새로운 방법을 제공할 수 있다고 봅니다.

"누군가 데스크톱에서 시스템과 상호작용하며 하루 8시간 타이핑하고 마우스 클릭, 키보드 입력 등을 합니다. 그 각각의 이벤트를 데이터 항목으로 전환할 수 있습니다.

"하루 8시간 근무하는 누군가가 데스크톱에서 시스템과 상호작용하는 방식에 관한 8,000~10,000비트의 데이터가 나온다고 봅니다. 약 20명이 몇 주 동안 같은 일을 하면, 실제로 머신러닝과 텍스트 분석을 사용하여 그들이 시스템으로 무엇을 하는지 패턴을 파악할 수 있는 데이터 수준에 도달합니다. 이는 사람들이 데스크톱에서 하는 일을 돕는 것을 의미합니다. 사람 증강.

"자동화 파인더(Automation Finder)를 개발하여 자동화 기능이나 가상 비서 기능을 사용할 기회의 포털을 만들었습니다. 우리가 만든 기술을 사용하여 점수 시스템을 만들었습니다. 특정 행동이 몇 번 발생했고 어떤 시스템이 사용되었는지.

"또는 고객 여정을 보자면: 고객이 어떤 여정을 거쳤는지, 어떤 채널을 사용했는지 볼 수 있습니다. 콜센터에 전화했고, 웹사이트에 있었고, 이메일을 보냈 등등. 그러면 소프트웨어가 이를 연결하여 고객이 다음에 특정 행동을 취할 확률을 계산합니다. 데이터를 무장하고 선제적으로 대응할 수 있습니다."