Sechs Wege, wie RPA, OCR und NLP die Geschäftseffizienz transformieren

Überraschung! Ein Software-Roboter kann Sie mit RPA, OCR und NLP unterstützen.

Business-Executives haben immer nach effizienteren Wegen gesucht, Dinge zu tun, aber einer der Unterschiede jetzt im Vergleich zu vergangenen Epochen ist, dass sie vergleichsweise mehr Technologien zur Verfügung haben.

Robotic Process Automation (RPA), Optical Character Recognition (OCR) und Natural Language Processing (NLP) sind einige Beispiele neuerer Technologien, die Unternehmen positiv beeinflussen. Hier ist wie.

Eins: RPA hilft Unternehmen, mehr mit weniger Teammitgliedern zu erreichen

Ein exzellentes RPA-Setup ist eines, wo ein Unternehmen erfolgreich zahlreiche Prozesse automatisiert, indem es Bots deployt, die sich gegenseitig ergänzen und Menschen freisetzen, andere Dinge zu tun. RPA kann sowohl kundenorientierte Prozesse als auch solche im Hintergrund automatisieren, aber der Schlüssel, die Technologie auszuzahlen, ist strategisches Deployment.

In einer Case Study mit Zurich, einem globalen Versicherungsunternehmen, setzte das Unternehmen das Ziel, bis 2018 mehr als 1 Mrd. $ an Kostenvorteilen zu machen. Es glaubte, RPA sei der Weg. In nur sechs Wochen schnitt EY, die Entität, die die RPA-Lösung lieferte, die Kosten für einige bestehende Prozesse. Letztlich gab der Einsatz von RPA Teammitgliedern 25 % mehr Kapazität für zusätzliche Tasks.

RPA, gut gemacht, erlaubt Unternehmen, Kosten niedrig zu halten, während sie ihren Arbeitern mehr Gelegenheiten geben, andere Bedürfnisse für ihre Arbeitgeber anzugehen.

Zwei: OCR beschleunigt Rechnungsverarbeitung

OCR kann die Zeichen auf papierbasierten Dokumenten interpretieren und in digitale Formate konvertieren. Diese Fähigkeit erweist sich als unschätzbar für Unternehmen, die regelmäßig papierbasierte Rechnungen erhalten und sie in digitalisierte Datenbanken hochladen wollen, während sie Stunden manueller Dateneingabe vermeiden. So könnte ein Accounting Professional eine physische Rechnung in eine OCR-Software-Schnittstelle scannen, dann die Technologie die Zeichen auf der Seite detektieren lassen.

Dieser Use Case gilt für große und kleine Unternehmen. Er kann die Last von Accounting Professionals in kleinen Unternehmen nehmen, die sich permanent von täglichen Pflichten überwältigt fühlen, aber auch Produktivität bei großen Entitäten steigern.

Vier der größten Entitäten von PepsiCo in Europa benötigten noch Menschen, um Rechnungsdaten und Credit-Memo-Informationen von Hand einzugeben, aber OCR verbesserte den bestehenden Prozess. Ein dreimonatiger Test der Technologie involvierte 40.000 Seiten Inhalt in fünf Sprachen. PepsiCo-Vertreter berichteten, die Technologie lief reibungslos trotz Projektgröße und mehrsprachiger Natur des Inhalts. Es veranlasste das Unternehmen, nach Wegen zu suchen, ähnliche OCR-getriebene Prozesse weltweit einzuführen aufgrund der erreichten Effizienz.

Drei: NLP verbessert Einstellungsmethoden

Die Leute, die für offene Positionen einstellen, haben ihre Arbeit vor sich, besonders wenn sie ultra-wettbewerbsfähige Rollen besetzen wollen, die Hunderte von Kandidaten haben könnten. Viele HR-Profis nutzen Screening-Tools, um das Kandidatenfeld einzugrenzen und zu sehen, welche am besten für die Arbeit und das Unternehmen insgesamt geeignet sind. Einige entdeckten, dass NLP ihre Einstellungspraktiken beschleunigen könnte.

Beispielsweise bieten NLP-Plattformen Wege, die Pre-Screening-Fragebögen zu automatisieren, die Kandidaten erhalten, sobald HR-Manager sie auf Shortlists setzen. Es ist immer noch nötig, Surveys zu erstellen, aber die Leute, die für Einstellung zuständig sind, bekommen NLP-Daten, die gewonnen wurden, als Kandidaten eine vorgegebene Telefonnummer anriefen und verbale Antworten auf die gestellten Fragen gaben.

Die Technologie kann Dinge aufgreifen, die HR-Arbeiter sonst übersehen könnten, wie Keywords, die anzeigen könnten, dass eine Person ein besser-als-durchschnittlicher Fit für eine Rolle ist. Es ist auch möglich für Nutzer, in dedizierte Dashboards zu gehen, die ihnen detaillierte Spezifika über die Metriken zeigen.

Vier: RPA hilft Unternehmen, potenziell riskante Kunden zu identifizieren

Neben der Unterstützung, mehr zu erledigen, könnte RPA eine instrumentelle Rolle bei der Reduzierung ihrer Risiken spielen. Viele Banken haben RPA implementiert, um ihnen zu helfen, Finanzindustrie-Regulierungen bezüglich Betrugs- und Geldwäschebekämpfung einzuhalten. Wenn Finanzinstitute keine Schritte unternehmen, Kunden, die mit diesen illegalen Aktivitäten assoziiert sind, zu identifizieren und die dadurch verursachten Risiken zu mindern, könnten Bußgelder und andere substanzielle Kosten resultieren.

RPA-Plattformen sammeln und analysieren regelmäßig Kundendaten, einschließlich Enhanced Due Diligence bei Kunden mit Medien- oder politischer Präsenz. Mitarbeiter sind immer noch im Screening-Prozess präsent, aber sie finden es viel einfacher, regulatorische Anforderungen zu erfüllen als ohne RPA-Hilfe.

In einem Fall mit einer kanadischen Bank sah das Unternehmen 750.000 $ Kosteneinsparungen in sechs Monaten nach Deploying von RPA. Es erreichte diese Einsparungen sogar nach Reduzierung der Teamgröße, die für Screenings verantwortlich war.

Fünf: OCR strafft Reise-Notwendigkeiten

OCR kann Geschäftsreisen für Organisationen auf verschiedene Weise fruchtbarer machen, indem es die Wahrscheinlichkeit häufiger Hassles reduziert. An manchen Flughäfen können Menschen ihre Pässe in OCR-Reader stecken, die persönliche und Reisedetails erfassen, um den Prozess der Zollabfertigung zu beschleunigen, indem die Notwendigkeit reduziert wird, in der Schlange für manuelle Verarbeitung zu warten.

Google hat ein Feature in seiner Translate App, das Text von Schildern oder handschriftlichen Notizen übersetzt, sobald Menschen Bilder davon machen. Diese Methode ist wahrscheinlich substantiell schneller – plus weniger peinlich – als hektisch durch ein Phrasebook zu blättern.

OCR funktioniert auch gut, um Geschäftsreisenden zu helfen, Ausflugs-bezogene Ausgaben für ihre Arbeitgeber zu bestätigen. Einige Smartphone-Apps erlauben, ein Bild eines Belegs zu machen, um die Information automatisch in eine dedizierte Reporting-Plattform zu importieren.

Sechs: NLP assistiert bei der Messung von Kundensentiment

Forschung zeigt, dass die meisten Leute, die Kundenservice-Nummern anrufen, nicht die Hilfe bekommen, die sie brauchen. Wenn das passiert, werden viele so frustriert, dass sie entscheiden, ihr Geschäft anderen Unternehmen zu geben. Glücklicherweise könnte NLP-Technologie verhindern, dass Menschen ein solches Frustrationslevel erreichen. Lösungen existieren, die Aspekte wie den Tonfall einer Person, ihre Sprechlautstärke und die Wörter, die sie während eines Gesprächs verwenden, messen.

Einige Plattformen geben Call Center Agenten Echtzeit-Feedback, wie sie diese Menschen am besten unterstützen und beruhigen können, bevor der Distress einen Siedepunkt erreicht. Allerdings bedeutet NLP-Technologie maximal wertvoll für die Messung von Kundensentiment zu machen, sicherzustellen, dass das System den Kontext hinter bestimmten Wörtern versteht, wie sie sich auf ein Unternehmen beziehen.

Beispielsweise, wenn eine Person eine Reisefirma anruft und „Frontier“ sagt, muss die Technologie wissen, dass das Wort wahrscheinlich Frontier Airlines meint, nicht besiedeltes Land oder eine der anderen weit akzeptierten, nicht-markenspezifischen Definitionen für das Wort.

Wenn Unternehmen häufig mit Kunden am Telefon zu tun haben und darin excellieren wollen, zu messen, wie sich jeder fühlt, könnte NLP ihnen helfen, positive Ergebnisse zu erzielen.

Diese Technologien können identifizierte Bedürfnisse erfüllen

Diese Liste demonstriert, wie angemessene Anwendungen dieser fortschrittlichen Technologien Unternehmen helfen können, die Ergebnisse zu bekommen, die sie suchen. Allerdings ist es immer notwendig für diese Etablissements, zu bestimmen, welche Probleme gelöst werden müssen, bevor in irgendeine der in diesen Beispielen beschriebenen Optionen investiert wird.