Hoe intelligente automatisering steeds slimmer wordt onder digitale werknemers

In dit huidige uitdagende klimaat is er een echte wens in wereldwijde bestuurskamers om werk digitaal te transformeren, zodat het veel sneller, slimmer en efficiënter wordt uitgevoerd - met minder middelen dan voorheen. Een steeds logischere route om deze doelen te bereiken is de invoering van intelligente automatisering die een digitaal personeelsbestand aanstuurt; een AI-aangedreven, steeds evoluerende, superresource die bedrijfsklaar en IT-goedgekeurd is. Dat is een personeelsbestand van digitale werknemers die klaar staan ​​om door zakenmensen te worden opgeleid om steeds complexer werk te leveren, niet alleen in de front-, middle- en backoffice, maar in de hele onderneming, in elke branche.

Het werkt met totale integriteit en tot 150 keer sneller dan mensen, zonder fouten, 24/7. Deze digitale beroepsbevolking komt steeds dichter bij de mens door te leren van en te werken zoals zij. Het is een personeelsbestand dat gemakkelijk door mensen kan worden opgeleid en aan het werk kan worden gezet, en vervolgens opnieuw kan worden opgeleid voor nieuw werk, terwijl mensen de vrijheid krijgen om met hen samen te werken of meer werk te doen dat beter bij hun aangeboren vaardigheden past.

Digitale werknemers zijn de ultieme teamspelers, delers en managers van enorme werklasten en, in tegenstelling tot andere robots, werken ze proactief door AI-mogelijkheden te verweven om moeiteloos samen te werken in steeds veranderende digitale omgevingen - zonder mankeren. Ze kunnen verschillende schermen, lay-outs of lettertypen, applicatieversies, systeeminstellingen, machtigingen en taal lezen. Ze nemen en sorteren semi-gestructureerde en ongestructureerde gegevens uit elke bron, in alle IT-systemen, terwijl ze kwaliteitscontroles uitvoeren, fouten detecteren en uitzonderingen doorgeven aan mensen voor input.

Digitale werknemers hebben ook op unieke wijze toegang tot en lezen de gebruikersinterface van elke huidige en zelfs toekomstige technologie - zonder dat codering nodig is. Het is deze universele interoperabiliteit die het mogelijk maakt om elke nieuwe technologie - vooral van onze 'Digital Exchange' - gemakkelijk zakelijk te gebruiken, veilig te testen en snel te slepen en neer te zetten in de processtromen van het bedrijf.

We hebben het over het gebruik van digitale werkers om gemakkelijk kunstmatige intelligentie (AI), diepgaande analyses en een groeiend aantal cognitieve platforms te benutten; natuurlijke taalverwerking (NLP), spraakherkenning, sentiment- en risicoanalyse, machine learning (ML) en redeneren en meer. Deze mogelijkheden kunnen worden uitgebreid door digitale medewerkers om steeds complexere, end-to-end-activiteiten uit te voeren die de digitale transformatie in de hele onderneming stimuleren - en in een door het bedrijf vereist tempo.

Digitaal werk in actie

De impact van digitale werknemers die AI en cognitieve technologie gebruiken, wordt steeds dwingender. Hier zijn twee voorbeelden van werk dat ze leveren.

Bankieren – Een grote multi-line bank had te lijden van kostbare en foutgevoelige handmatige inspanningen bij het verwerken van grote hoeveelheden betalingen, overschrijvingen en leningen, en automatiseert dit werk ook. Digitale werknemers fungeren als de integratielijm voor meerdere technologieën en een transactie-engine om afbeeldingen van inkomende instructies van klanten te grijpen of te maken en deze naar een computervisietool te leiden. Verdere integratie van een machine learning-mogelijkheid heeft de bank in staat gesteld de gegevens te interpreteren en gestructureerde werkverwerkingsformulieren te genereren op basis van patronen die door machinaal onderzoek zijn ontdekt.

De tijd die nodig is om formulieren te ontwikkelen is geslonken van naar schatting 400 mensen in maanden – tot minder dan drie maanden. En omdat de resulterende gegevens nu gedigitaliseerd zijn, kunnen digitale medewerkers deze verwerken tegen de bedrijfsregels in en automatisch invoeren in de juiste systemen – via API's of systeemgebruikersinterfaces. De bank heeft miljoenen dollars bespaard op jaarlijkse personeelskosten, terwijl toetsaanslagen zijn geëlimineerd en de verwerkingssnelheid is verbeterd. Het heeft nu een concurrentievoordeel gekregen om nieuwe klanten te winnen, wat resulteert in een aanzienlijke bedrijfsgroei. De kredietactiviteiten van de bank zijn zelfs verdubbeld sinds de oplossing is geïmplementeerd en aan de toegenomen vraag is voldaan door digitale werknemers op te schalen.

Gezondheidszorg – Een grote regionale aanbieder van openbare gezondheidszorg gebruikt digitale medewerkers om de patiëntenzorg te automatiseren langs toegewezen klinische behandeltrajecten, met minder dan 1% uitzonderingen die menselijke tussenkomst vereisen. Het oorspronkelijke handmatige proces omvatte het verzamelen en afdrukken van maximaal 15 gegevensbestanden voor elke patiënt, inclusief scans, klinische tests, bezoekgeschiedenissen, enz., en deze vervolgens te scannen naar een enkel PDF-bestand.

Digitale medewerkers lezen nu de inhoud, halen de reden voor de verwijzing eruit, halen vervolgens alle vereiste gegevens op, voegen ze samen en uploaden ze met behulp van beveiligde smartcardtechnologie, en waarschuwen consultants dat het bestand klaar is voor beoordeling. Digitale medewerkers houden actief toezicht op een caseload met gemiddeld 2.000 verwijzingen per week op 24/7 basis, waardoor de verwerkingstijd wordt teruggebracht van 25 naar 5 minuten.

Op basis van dit succes heeft de zorgverlener ook de zelfverwijzingen van kraampatiënten geautomatiseerd met behulp van digitale werkers en cognitieve e-formuliertechnologie om gegevens te ontvangen en te verifiëren, de patiënt te registreren, afspraken toe te wijzen en details aan de patiënt te bevestigen. Brieven van klinieken aan patiënten worden automatisch vertaald in hun primaire taal en gepubliceerd op het patiëntenportaal van de zorgverlener.

De provider bouwt nu een nieuwe automatisering voor klinische codering voor oogheelkundige en endoscopiepatiënten die digitale werkers en cognitieve hulpmiddelen gebruiken om ongestructureerde gegevens te analyseren, gemeenschappelijke thema's te identificeren, de gegevens te categoriseren en de waarschijnlijke coderingsoutput voor behandelingsrecords aan te bevelen.

Laatste gedachten

Uiteindelijk zijn de werkmogelijkheden van digitale werkers vrijwel onbeperkt. We hebben gezien dat een grote verzekeringsmaatschappij ML en visuele verwerking gebruikt met digitale medewerkers om de tijd voor het beoordelen van een ongevalsclaim te verkorten van 56 minuten naar vijf seconden. Alleen al de vroege pilot bespaarde $ 5 miljoen per jaar en maakte 39.000 werkuren vrij. Pauzeer gewoon en denk na over die verschuiving van werksnelheid en de daaruit voortvloeiende tijdwinst. Nu weten vooruitdenkers meer dan ooit dat er geen weg terug is - en degenen die niet met intelligente automatisering werken, zullen binnenkort werken voor langzame of niet-groeiende organisaties.

Lees hier meer informatie over leeftijdsgegevens van Peter Walker.