Rendre l'automatisation des entreprises intelligente : Un cadre pour combiner DPA, RPA et IA
L'automatisation intelligente des entreprises implique des logiciels qui utilisent l'intelligence artificielle (IA) et d'autres technologies pour automatiser les tâches répétitives. Elle utilise des processus, des algorithmes et l'apprentissage automatique pour automatiser les tâches qui ne nécessitent pas de jugement humain ou de prise de décision.
Pourquoi avons-nous besoin de ces systèmes ?
Les humains sont imparfaits. Et nous avons un temps limité, même lorsque nous ne sommes pas imparfaits. Par conséquent, l'automatisation est importante pour toutes les organisations. Cependant, l'automatisation des activités peut être compliquée, coûteuse et longue.
Pour atténuer cette complexité, il est essentiel d'utiliser un cadre qui combine les éléments suivants DPA (automatisation des processus pilotée par les données)RPA (automatisation robotique des processus) et IA (intelligence artificielle). Cette combinaison permet aux entreprises d'automatiser d'une manière qui n'a jamais été possible auparavant.
Le battage médiatique autour de l'automatisation intelligente des entreprises
L'automatisation intelligente des processus métier (BPA) est la prochaine évolution du BPM. Voici pourquoi c'est important.
Le BPM est un moyen d'automatiser les processus, ce qui permet aux personnes et aux entreprises d'être plus efficaces dans l'accomplissement de leurs tâches. IBA va plus loin en exploitant des algorithmes intelligents capables de prédire les tendances et de découvrir des schémas dans les données afin de les interpréter avec plus de précision que les humains ne pourraient le faire seuls.
Il est ainsi beaucoup plus facile pour les organisations de décider des étapes à suivre pour que leurs processus se déroulent sans heurts, sans problèmes ni contretemps. En d'autres termes, cela aide les entreprises à devenir plus avisées sur ce qu'elles font avec chaque nouveau projet introduit dans leurs systèmes.
Le battage médiatique autour de l'automatisation intelligente de l'entreprise (iBPA) n'a jamais été aussi forte.. Mais avec tant d'entreprises qui sautent à bord, il peut être difficile de savoir comment créer une stratégie d'IBA réussie pour votre organisation. Lorsque vous réfléchissez à la manière d'intégrer l'IA dans les processus de votre entreprise, il est essentiel que vous compreniez la différence entre l'IA et l'apprentissage machine (ML). L'IA consiste à développer des ordinateurs capables de penser comme des humains ; le ML consiste à écrire des algorithmes capables d'apprendre de manière autonome.
Ces deux termes sont souvent utilisés de manière interchangeable dans la presse et dans les milieux industriels, ce qui sème souvent la confusion chez les personnes qui essaient de comprendre ce qu'elles veulent dire lorsqu'elles entendent quelqu'un parler d'"intelligence" ou d'"intelligence artificielle". La distinction entre ces deux technologies vous aidera à mieux comprendre quel type de technologie conviendrait le mieux aux défis et aux objectifs de vos processus d'entreprise.
Mais comment combiner l'IA avec la RPA et la DPA ? Après tout, elles sont toutes bonnes pour des tâches spécifiques comme l'automatisation de processus manuels ou la collecte de données provenant de diverses sources. Elles ont également chacune leurs points forts : La RPA excelle dans l'automatisation des processus et l'enrichissement des données ; la DPA offre un aperçu intelligent des informations non structurées ; tandis que l'IA fournit une plateforme pour la création d'applications intelligentes qui peuvent apprendre au fil du temps en prenant des décisions basées sur de grandes quantités de données et d'algorithmes.
En outre, les entreprises qui souhaitent tirer parti de la technologie pour une amélioration continue devraient envisager d'utiliser ces technologies en combinaison les unes avec les autres :
- Les plateformes d'automatisation des processus numériques vous permettent de modéliser et de simuler vos processus manuels existants afin d'en créer une simulation intelligente ; cela vous permet de voir où des améliorations peuvent être apportées avant d'automatiser une partie du processus.
- La RPA vous permet d'automatiser les tâches manuelles au sein de votre organisation en imitant la façon dont les gens effectuent déjà ces tâches manuellement aujourd'hui ; cela garantit qu'aucune compétence supplémentaire n'est requise de la part des employés qui pourraient prendre en charge la tâche automatisée une fois qu'elle aura été menée à bien par la RPA.
- L'IA permet d'effectuer des tâches cognitives telles que l'interprétation d'ensembles de données, la prédiction de résultats sur la base de comportements/résultats antérieurs, ou la formulation de recommandations sur la base de ce que la plateforme sait des besoins et préférences des clients - toutes choses qui, autrement, nécessiteraient un temps de formation important pour les humains.
Gestion dynamique des cas
La gestion dynamique des cas combine la gestion des cas et la BPM, ce qui vous aide à gérer les processus non structurés. Souple et agile, elle est idéale pour gérer les exceptions tout en maintenant la productivité de votre entreprise.
La gestion dynamique des dossiers existe depuis le début des années 2000. Pourtant, son utilisation ne s'est répandue que récemment, les entreprises cherchant à améliorer leur capacité d'analyse et d'adaptation rapide. La gestion dynamique des cas vous aide à prendre les bonnes mesures au bon moment en définissant les rôles et les responsabilités en fonction des données recueillies en temps réel. Cela signifie que lorsqu'une exception se produit au sein d'un processus ou d'un flux de travail, les changements de politique peuvent être effectués à la volée sans attendre la réunion de la semaine suivante - ou pire encore - jusqu'à ce que quelque chose ait mal tourné.
Modélisation et simulation à l'aide de l'automatisation intelligente des entreprises
La modélisation et la simulation peuvent être utilisées pour évaluer les performances d'un processus ou même évaluer un modèle de votre processus d'entreprise.
Une façon intelligente d'utiliser la modélisation et la simulation consiste à simuler le fonctionnement de votre entreprise dans différentes conditions. Par exemple, vous pouvez simuler différents scénarios pour les appels au service clientèle ou les délais d'expédition, puis les adapter en fonction de ce qui convient le mieux aux besoins de votre entreprise.
Cette technique fonctionne exceptionnellement bien lorsqu'elle est associée à d'autres formes d'automatisation intelligente, comme l'apprentissage automatique ou l'intelligence artificielle (IA).
Le cadre d'automatisation intelligente des entreprises est une combinaison de trois technologies clés :
- RPA (Robotic Process Automation)
- IA (intelligence artificielle)
- DPA (analyse des processus documentaires)
L'utilisation de ces technologies en tandem crée un système intelligent d'automatisation des activités, qui vous permet d'automatiser les tâches répétitives, d'analyser les données et de mieux comprendre vos processus métier. Exploitez la technologie d'apprentissage automatique pour formuler des recommandations intelligentes sur la base des données que vous avez recueillies.
Gestion intelligente des cas
Le routage intelligent des cas utilise l'intelligence artificielle pour acheminer les cas vers la bonne personne ou la bonne file d'attente en fonction de leurs priorités de traitement. Cela peut se faire de deux manières :
- L'IA est utilisée pour identifier les cas hautement prioritaires qui doivent être traités par un opérateur humain le plus rapidement possible, puis les assigner automatiquement aux employés les moins occupés (par exemple, après le déjeuner).
- L'IA est d'abord utilisée pour acheminer tous les courriels entrants dans des boîtes de réception distinctes en fonction de leur niveau de priorité (par exemple, priorité 1 : urgent ; priorité 2 : élevé ; priorité 3 : faible), puis pour les attribuer automatiquement en fonction de la charge de travail de chaque employé (par exemple, si vous travaillez déjà sur quatre tâches hautement prioritaires et que vous n'avez plus de temps pour autre chose).
IBA pour les ventes et les recommandations de produits
Les recommandations de vente et de produits basées sur l'analyse comportementale peuvent constituer un excellent moyen d'améliorer les revenus de votre entreprise.
Supposons que vous souhaitiez proposer des produits plus personnalisés qui répondent spécifiquement aux besoins de chaque client. Dans ce cas, l'utilisation de l'analyse comportementale peut vous aider, car elle facilite des recommandations de produits plus précises et mieux adaptées aux besoins spécifiques de chaque client.
Analyse du sentiment des clients et recommandations sur les meilleures mesures à prendre
Un autre cas d'utilisation est l'analyse du sentiment des clients et le suivi des recommandations de meilleures actions. Savoir ce que vos clients pensent de votre produit ou service peut vous aider à l'améliorer. Les entreprises se tournent donc souvent vers leurs données pour savoir ce que les clients aiment et n'aiment pas.
L'analyse du sentiment des clients peut être effectuée par des humains ou des machines. Un humain lira manuellement les commentaires, vérifiera les mots-clés spécifiques qui impliquent un sentiment positif ou négatif, puis attribuera une note en fonction de ses conclusions.
Cependant, cette méthode prend du temps et n'analyse qu'une quantité limitée de données à la fois - il est difficile d'obtenir une image précise du ton général à partir d'échantillons aussi petits. En revanche, les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent analyser de grandes quantités de données pour évaluer le style des textes sans nécessiter d'intervention humaine (et sans être biaisés).
L'automatisation intelligente de l'entreprise est la clé de l'analyse prédictive et adaptative
L'automatisation intelligente des entreprises est l'application de technologies intelligentes à l'ensemble du processus de gestion d'une entreprise. Elle permet d'automatiser les tâches répétitives et les processus décisionnels humains.
L'analyse prédictive utilise les données pour prévoir ce qui va se passer dans le futur. En revanche, l'analytique adaptative utilise les données pour apprendre des erreurs passées et améliorer les décisions futures.
L'analyse prédictive a également prouvé son efficacité dans de nombreux secteurs, notamment la finance, la vente au détail, les soins de santé et la fabrication. Elle a été utilisée par des entreprises comme Apple, Amazon et Netflix pour augmenter leurs ventes et le taux de satisfaction de leurs clients.
L'analyse adaptative est également de plus en plus courante dans les entreprises d'aujourd'hui. Elles cherchent de nouvelles façons d'améliorer leurs opérations et d'augmenter leurs bénéfices. Par exemple :
Marketing adaptatif. À l'aide d'algorithmes qui analysent les préférences des utilisateurs, les entreprises peuvent prédire le produit ou le service qui plaira le plus à chaque client sur la base de ses achats ou de ses recherches en ligne antérieurs. Elles peuvent ensuite envoyer des publicités ciblées sur la base de ces informations afin que les clients aient l'impression de recevoir des messages personnalisés de la part de ces entreprises au lieu de messages génériques qui ne semblent pas assez ciblés pour eux (comme lorsque vous recevez une publicité pour quelque chose que vous n'avez jamais acheté auparavant).
La voix du client (VOC) pour améliorer le CSAT
La voix du client (VOC) est un outil puissant pour améliorer la satisfaction et la fidélité des clients. Elle permet d'identifier les domaines à améliorer, de mettre en évidence les possibilités d'amélioration des processus et d'améliorer les scores globaux du CSAT.
Lorsque vous optimisez votre expérience client, vous ne pouvez pas vous permettre de négliger les données VOC. En utilisant l'apprentissage automatique et l'analyse prédictive pour analyser les données VOC, vous pouvez établir une base pour une amélioration continue sur tous les canaux en ligne ou hors ligne.
Vous pouvez utiliser ces informations en temps réel ou au fil du temps pour identifier les tendances dans le sentiment des clients ; faire des ajustements pour que votre prochaine interaction avec un client se passe mieux ; augmenter les ventes en se concentrant sur les clients heureux plutôt que sur ceux qui ont exprimé leur mécontentement ; générer des suggestions sur la meilleure façon d'anticiper leurs besoins.
API de plug-in
Si vous cherchez un moyen d'intégrer des solutions RPA ou ML/AI à votre entreprise, l'une des premières choses à faire est de vous intéresser aux API. De nombreux fournisseurs proposent des API qui peuvent être utilisées pour se connecter à leurs produits et à ceux des autres. En outre, la plupart des fournisseurs proposent des API qui permettent le transfert de données entre leur plateforme et d'autres systèmes comme Box ou Google Docs.
L'automatisation du BPM est appropriée pour l'orchestration de processus de bout en bout afin de faire évoluer les processus d'entreprise complexes
L'automatisation du BPM intègre et coordonne tous les éléments nécessaires à l'exécution d'un processus, y compris les entrées de données, les activités et les sorties.
L'IA est la technologie qui peut alimenter la capacité des entreprises à offrir des expériences client plus intelligentes, à améliorer les processus métier et à stimuler la croissance. C'est un catalyseur de la transformation numérique.
Si vous envisagez les choses de cette façon - à savoir que l'IA est quelque chose qui fonctionne en arrière-plan et qui peut être utilisée pour rassembler un large éventail de projets de transformation numérique - vous verrez comment la combinaison de ces outils peut conduire non seulement à de meilleurs résultats, mais aussi à des délais de livraison plus rapides, car elle réduit le temps passé à attendre les transferts entre les équipes travaillant sur des parties distinctes d'un projet (par exemple, une équipe RPA qui transmet le travail à un scientifique des données).
Utilisez l'automatisation intelligente des activités pour améliorer vos processus de manière intelligente.
L'automatisation intelligente des entreprises peut être utilisée pour améliorer les processus de diverses manières. D'abord, vous pouvez l'utiliser pour automatiser des tâches, ce qui libère des ressources et nous permet de concentrer nos énergies ailleurs. Elle améliore également la qualité des données que nous recevons de sources externes en nous permettant de savoir quelles données sont fiables et lesquelles ne le sont pas.
Enfin, l'apprentissage automatique permet une automatisation intelligente, c'est-à-dire que les processus d'entreprise sont suffisamment "intelligents" pour savoir comment accomplir au mieux leurs tâches sans intervention ou surveillance humaine.
Pour accroître leur succès dans le monde numérique d'aujourd'hui, les organisations doivent automatiser leurs processus opérationnels et utiliser l'intelligence pour obtenir des résultats.
