Wie sich RPA von Conversational AI unterscheidet und welche Vorteile beide bieten

Aufgrund ihrer Unterschiede können beide Technologien für Unternehmen von Vorteil sein.

Während RPA eher auf die Backend-Automatisierung ausgerichtet ist, eignet sich Conversational AI für die Automatisierung menschlicher und personalisierterer Interaktionen. In einigen Anwendungsfällen überschneiden sich die beiden Technologien. Aber wo trifft Back-End-Prozessautomatisierung auf konversationsgesteuerte Automatisierung?

Finde den Unterschied

RPA beinhaltet die Verwaltung von starren, vorhersehbaren Prozessen, bei denen es keine Zweideutigkeit über die Anfrage gibt, was im Gegensatz zur Konversations-KI steht, bei der die Benutzerabsicht vorschreibt, welche Aufgaben als Antwort auf eine Anfrage ausgeführt werden. Chatbots oder digitale Assistenten verwenden Messaging-Schnittstellen oder Sprachsteuerung, um eine Konversationsinteraktion durchzuführen. Die Fluidität der Konversation erfordert eine hochflexible Automatisierung der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), damit die Absicht richtig interpretiert und die richtigen Aufgaben zur Lösung der Anfrage ausgeführt werden.

Kundenreisen unterstützen

Überall dort, wo ein Prozess menschliche Konversation beinhaltet, wie z. B. Kunden- oder HR-Interaktionen, kommt Konversations-KI ins Spiel.

Betrachten Sie das Szenario des Kaufs einer neuen Versicherungspolice. Normalerweise gehen Versicherungsagenten mit einem Kunden hin und her, um mehrere Nachweisdokumente zu sammeln, die validiert und an die Kundenakte angehängt werden müssen, damit die Police abgeschlossen werden kann. Der Umgang mit einer großen Anzahl neuer Kunden und die Verwaltung ihrer Eingliederung ist für Versicherungsunternehmen zeitaufwändig und kostspielig.

Verwenden Sie einen Chatbot oder digitalen Assistenten, um zu fragen:„Bitte laden Sie hier ein Bild Ihres Führerscheins hoch“ oder „Können Sie eine Kopie Ihres letzten Kontoauszugs hochladen?“ entlastet den menschlichen Agenten von der ständigen Suche nach diesen Dokumenten und bietet außerdem ein nahtloseres und bequemeres Kundenerlebnis während der Onboarding-Reise. Das ist die Essenz der Konversations-KI; Es verbessert die digitale Kundenbindung und die Serviceergebnisse und senkt gleichzeitig die Kosten für die Verwaltung von Routineschritten in einer User Journey.

Im Backend kann RPA im Onboarding-Szenario ins Spiel kommen, indem es wiederholte Compliance-Prüfungen gesammelter Dokumente automatisiert und Aufzeichnungssysteme mit den Kundeninformationen aktualisiert. Beides zusammen kann sehr wirkungsvoll sein, um komplette Customer Journeys nahtlos, schneller und effizienter zu gestalten.

Komplementäre Technologien

Conversational AI ermöglicht es Unternehmen jetzt, wichtige Interaktionen mit Kunden und/oder Mitarbeitern zu automatisieren, wodurch ein ganz neues Automatisierungspotenzial entsteht, das in Kombination mit RPA den Bedarf an menschlichen Eingriffen in End-to-End-Geschäftsprozessen erheblich reduzieren kann.
RPA und Conversational AI können Hand in Hand arbeiten. Wenn ein Kunde beispielsweise eine Hypothek beantragt, muss er viele Schritte durchlaufen, was zu Reibung und Ineffizienz führt, die dazu führen können, dass die Bank den Kunden verliert.

Ein Hypotheken-Bot, der gleich zu Beginn der Antragstellung mit dem Kunden in Kontakt treten, seinen Ausweis, sein Einkommen und aktuelle Stromrechnungen anfordern und diese dann zur Validierung an die Backoffice-Prozesse weiterleiten kann, beseitigt einen Großteil dieser Reibung. RPA kann für die Validierungsprozesse verwendet werden, während der digitale Assistent Fragen des Kunden verwaltet, Absichten versteht, die relevanten Dokumente sammelt und den Kunden über alle Probleme auf dem Laufenden hält. Die Immobilienbewertung kann automatisch über RPA anhand von Immobilienmarktdaten bereitgestellt werden, sodass der Kunde über den digitalen Assistenten proaktiv über den Status seines Hypothekenantrags informiert werden kann.

Wer ist verantwortlich?

RPA-Initiativen werden im Allgemeinen von der IT geleitet, mit Beiträgen von Fachabteilungen wie Finanzen, Produktion oder Vertrieb, und haben das primäre Ziel, Kosten zu senken und die Effizienz zu steigern, indem manuelle Prozesse reduziert und menschliche Beteiligung minimiert werden.

Conversational AI wurde entwickelt, um das Engagement zu verbessern und zu automatisieren und die Kosten zu senken, während es Bots dennoch ermöglicht, bei Bedarf an Menschen zu übergeben. Daher wird es normalerweise von Fachabteilungen wie Kundenservice, Personalabteilung und Vertrieb geleitet, mit begrenztem Input von der IT.

KI ohne Datenwissenschaftler?

Viele Organisationen glauben, dass künstliche Intelligenz komplex und kostspielig ist und große Budgets und Teams von Datenwissenschaftlern erfordert, um die natürlichen Sprachmodelle und maschinellen Lernalgorithmen zu erstellen. Der Aufbau von Konversations-KI-Bots erfordert jedoch nicht unbedingt dieses Investitionsniveau. Engines für die Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP) wie Google DialogFlow, Amazon Lex und Microsoft LUIS sind weit verbreitet und machen es einfach genug, einen Bot mit Absichten und Äußerungen zu füllen, die im Mittelpunkt des Entwurfs einer Konversationserfahrung stehen, die zur Automatisierung verwendet werden kann Interaktionen.

Low-Code

Darüber hinaus sind Konversations-KI-Plattformen entstanden, die einen Low-Code-Ansatz zum Erstellen von Chatbots, Erstellen von Workflows und sicheren Integrieren in gängige Geschäftssysteme bieten, sodass Geschäftsleute ihre eigenen digitalen Assistenten entwerfen und einsetzen können, ohne Programmier- oder KI-Kenntnisse zu benötigen. Out-of-the-Box-Blaupausen und Tools für Bots helfen Unternehmen dabei, Chatbots schneller auf den Markt zu bringen, mit weniger Abhängigkeit von IT-Ressourcen oder Data Scientists und mit der Leichtigkeit des Klickens, Ziehens und Ablegens.

Schlussfolgerung

Unternehmen arbeiten daran, Kerngeschäftsprozesse digital zu transformieren, um eine stärkere Automatisierung von Backend-Prozessen zu ermöglichen und nahtlosere Kundenerlebnisse und Self-Service am Frontend zu fördern. Wir sehen Banken, Versicherer, Einzelhändler, Energieversorger und Telekommunikationsunternehmen, die daran arbeiten, ihre eigenen digitalen Assistenten mit einer wachsenden Anzahl von Fähigkeiten zu entwickeln und gleichzeitig ein konsistentes Markenerlebnis zu bieten.

Die Entwicklung von Bots muss nicht komplex sein. Es ist wichtiger, die richtigen Anwendungsfälle sorgfältig zu identifizieren, in denen diese Technologien mit dem geringsten Aufwand einen klaren ROI liefern.

Unabhängig davon, ob ein Unternehmen RPA oder Konversations-KI oder beides anwendet, ist es wichtig, zuerst das zu lösende Geschäftsproblem zu verstehen und dann zu identifizieren, wo Bots sofort etwas bewirken können. Berücksichtigen Sie dann die erforderlichen Investitionen, Hindernisse für eine erfolgreiche Implementierung und die erwarteten Geschäftsergebnisse. Es ist besser, klein mit einem eng fokussierten Anwendungsfall und erreichbaren KPIs anzufangen, anstatt zu versuchen, zu viel auf einmal zu tun.

Conversational AI und RPA sind sehr leistungsfähige Automatisierungstechnologien. Wenn ein Chatbot gut konzipiert ist, kann er bis zu 80 % der Routineanfragen automatisieren, die in einem Kundendienstzentrum oder IT-Helpdesk eingehen, wodurch ein Unternehmen Zeit und Geld spart und es ihm ermöglicht, seinen Betrieb zu skalieren. Ausreißer oder Spezialfälle werden jedoch immer noch besser von menschlichen Agenten bearbeitet. Auch bei RPA gilt das Pareto-Prinzip. Automatisierung in ihrer besten Form kümmert sich um den Großteil der routinemäßigen und sich wiederholenden Aufgaben und überlässt die einzigartigere, wertvollere und lohnendere Arbeit den Menschen.