RPA vs Conversational AI: Belangrijkste verschillen en gedeelde voordelen voor jouw bedrijf

Voor hun verschillen, kunnen beide technologieën voordelig zijn voor bedrijven.

Terwijl RPA meer gericht is op backend-automatisering, leent conversationele AI zich voor het automatiseren van mens-gerichte en meer gepersonaliseerde interacties. In sommige use cases snijden de twee technologieën elkaar. Maar waar ontmoet backend-procesautomatisering conversation-driven automatisering?

Het verschil signaleren

RPA omvat het beheer van rigide, voorspelbare processen, waar geen ambiguïteit over het verzoek is, wat contrastert met conversationele AI, waar gebruikersintent dicteert welke taken uitgevoerd worden in reactie op een verzoek. Chatbots of digitale assistenten gebruiken messaging-interfaces, of stemcontrole, om een conversationele interactie te hebben. De vloeibaarheid van gesprek vereist natural language processing (NLP) automatisering om hoog flexibel te zijn, zodat de intent correct geïnterpreteerd wordt en de juiste taken uitgevoerd worden om het verzoek op te lossen.

Klantreizen ondersteunen

Waar ook een proces menselijke conversatie omvat, zoals klant- of HR-interacties, komt conversationele AI in beeld.

Overweeg het scenario van het aankopen van een nieuw verzekeringsbeleid. Meestal gaan verzekeringsagents heen en weer met een klant om meerdere bewijsdocumenten te verzamelen die gevalideerd en aan het klantendossier gekoppeld moeten worden zodat het beleid gefinaliseerd kan worden. Omgaan met grote aantallen nieuwe klanten en hun onboarding managen is tijdrovend en kostbaar voor verzekeringsmaatschappijen.

Het gebruik van een chatbot of digitale assistent om te vragen "Upload hier een afbeelding van je rijbewijs," of "Kan je een kopie van je recente bankafschrift uploaden?" neemt de last van de menselijke agent af om deze documenten te achtervolgen, en biedt ook een meer naadloze en gemakkelijke klantervaring terwijl ze door de onboarding-reis gaan. Dit is de essentie van conversationele AI; het verbetert digitale klantbetrokkenheid en serviceresultaten, terwijl het de kosten van het managen van routinematige stappen in een gebruikersreis verlaagt.

Op de backend kan RPA in het onboarding-scenario in actie treden, door herhalende compliance-checks op verzamelde documenten te automatiseren en systemen van record bij te werken met klantinformatie. De twee samen kunnen erg krachtig zijn om complete klantreizen naadloos, sneller en efficiënter te maken.

Complementaire technologieën

Conversationele AI stelt bedrijven nu in staat om cruciale interacties met klanten en/of werknemers te automatiseren, wat een heel nieuwe golf van automatiseringspotentieel mogelijk maakt die, gecombineerd met RPA, de behoefte aan menselijke interventies in end-to-end zakelijke processen aanzienlijk kan verminderen.

RPA en conversationele AI kunnen hand in hand werken. Bijvoorbeeld, wanneer een klant een hypotheek aanvraagt, zijn er veel stappen die ze moeten doorlopen, wat wrijving en inefficiëntie introduceert die kan resulteren in de bank de klant te verliezen.

Een hypotheekbot die kan engageren met de klant vanaf het begin van de applicatie, hun ID-bewijs, inkomsten, en recente nutsrekeningen opvragen en dit dan doorgeven aan back-office processen voor validatie, verwijdert veel van deze wrijving. RPA kan gebruikt worden voor de validatieprocessen, terwijl de digitale assistent vragen van de klant managt, intenties begrijpt, relevante documenten verzamelt en de klant op de hoogte houdt van eventuele issues. De onroerend goed waardering kan automatisch via RPA met onroerend goed marktdata worden geleverd, zodat de klant proactief geüpdatet kan worden over de status van hun hypotheekaapplicatie via de digitale assistent.

Wie is de baas?

RPA-initiatieven worden over het algemeen geleid door IT, met input van zakelijke afdelingen zoals finance, productie, of distributie, en hebben als primaire doel kosten te verlagen en efficiëntie te verhogen door handmatige processen te verminderen en menselijke betrokkenheid te minimaliseren.

Conversationele AI is ontworpen om betrokkenheid te verbeteren en te automatiseren en kosten te verlagen, terwijl bots nog steeds overgedragen kunnen worden aan mensen wanneer vereist. Als zodanig, wordt het normaliter geleid door zakelijke afdelingen zoals klantenservice, HR, en sales, met beperkte input van IT.

AI zonder data scientists?

Veel organisaties geloven dat kunstmatige intelligentie complex en kostbaar is, wat grote budgetten en teams van data scientists vereist om de natural language models en machine learning algoritmen te bouwen. Echter, het bouwen van conversationele AI-bots vereist niet per se dit niveau van investering. Natural Language Processing (NLP) engines zoals Google DialogFlow, Amazon Lex, en Microsoft LUIS zijn wijd beschikbaar en maken het makkelijk genoeg om een bot te vullen met intenties en utterances die het hart vormen van het ontwerpen van een conversationele ervaring die gebruikt kan worden om interacties te automatiseren.

Low-code

Daarnaast zijn conversationele AI-platformen opgekomen die een low-code benadering bieden voor het bouwen van chatbots, het creëren van workflows, en het veilig integreren met gangbare zakelijke systemen, zodat zakelijke mensen hun eigen digitale assistenten kunnen ontwerpen en deployen zonder coderings- of AI-vaardigheden. Out-of-the-box bot-blueprints en tools helpen bedrijven chatbots sneller op de markt te brengen, met minder afhankelijkheid van IT-middelen of data scientists, en met de gemak van klikken, slepen en neerzetten.

Conclusie

Ondernemingen werken aan het digitaal transformeren van kern zakelijke processen om grotere automatisering van backend-processen mogelijk te maken en meer naadloze klantervaringen en self-service aan de frontend te stimuleren. We zien banken, verzekeraars, detailhandelaren, energieleveranciers en telcos werken aan het ontwikkelen van hun eigen digitale assistenten met een groeiend aantal vaardigheden, terwijl ze nog steeds een consistente merkeervaring bieden.

Bots ontwikkelen hoeft niet complex te zijn. Het is belangrijker om de juiste use cases zorgvuldig te identificeren waar deze technologieën duidelijke ROI zullen leveren met de minste inspanning.

Of een onderneming nu RPA of conversationele AI, of beide, toepast, is het belangrijk om eerst het zakelijke probleem te begrijpen dat opgelost moet worden, en dan te identificeren waar bots een directe verschil zullen maken. Overweeg dan de benodigde investering, barrières voor succesvolle implementatie, en de verwachte zakelijke uitkomsten. Het is beter om klein te beginnen met een nauw gefocuste use case en haalbare KPI's, in plaats van te proberen te veel tegelijk te doen.

Conversationele AI en RPA zijn zeer krachtige automatiseringstechnologieën. Wanneer goed ontworpen, kan een chatbot tot 80% van routinematige vragen die binnenkomen in een klantenservicecentrum of IT-helpdesk automatiseren, wat een organisatie tijd en geld bespaart en het in staat stelt om zijn operaties te schalen. Echter, outliers of specialistische gevallen worden nog steeds beter afgehandeld door menselijke agents. Het Pareto-principe geldt ook voor RPA. Automatisering op zijn best zorgt voor de meerderheid van de routinematige en herhalende taken, wat het meer unieke, waardevolle en belonende werk voor mensen overlaat.