今日、プロセスアーキテクチャの構築、主要なビジネスプロセスとKPIの定義、プロセスオーナーの任命、責任範囲の割り当てなど、ビジネスプロセス管理を成功させるための確立された要素に加えて、重要な要素のXNUMXつはプロセスの程度です。オートメーション。 情報技術、特に人工知能の急速な発展に伴い、企業の所有者は、高度な技術を使用してビジネスプロセスを再設計する必要性がますます高まっています。 この記事では、人工知能を使用してビジネスプロセスを自動化する方法を理解します。
人事管理
能力 BPOプロセスを自動化する 人事管理でAIを使用することは、次の要因のために会社にとって重要です。
- 人事データを分析する能力(CV分析、パフォーマンス評価);
- 専門家の必要性の分析;
- 欠員の候補者の選択;
- コグニティブコンピューティングの実施(追加の調査なしで、AIは、与えられたパラメーターに従って、どの従業員が効果的に管理でき、誰がすぐに辞めるかを計算できます)。
HRボットは、明確な質問を使用して、将来の従業員がどれだけ有能であるかを調べます。 さらに、認知モデリング技術を使用する最新のAIシステムは、対話者が自分のスキルについて嘘をついているかどうかを理解します。
クライアントとの相互作用
今日、コンタクトセンターは、電話だけでなく、ソーシャルメディア、インスタントメッセージング、ビデオ会議、およびWebチャットを通じて顧客とのやり取りをますます増やしています。 従業員の数を絶えず増やすことは、多くの場合、最も効果的な方法ではありません。 そのため、多くの企業が代替パスを検討しています。本格的なコンタクトセンターではなく、人工知能の要素を備えた自動化ソリューションの導入です。
すでに、テキストチャットボットはコンタクトセンターのワークフローを変えています。 単純な音声要求に応答し、ユーザーとかなり自然な対話を行うことができる仮想音声アシスタントが登場しています。 他の自動化されたセルフサービスシステムは改善されています。
監査と会計
機械学習監査ソリューションは、監査の完全性、レポートのより適切な調査、内部監査中のベストプラクティスの確保などの重要な問題に対処します。 監査で機械学習を使用すると、品質を損なうことなく日常業務を行えるようになり、監査機能が強化されます。
人工知能ソリューションは、監査文書内のリスクやその他の重要な要素を自動的に特定し、エンティティ間の複数の関係に関する知識をグラフ化するのに役立ち、会計においてより完全で正確になります。 企業は、会計で人工知能を使用して、類似性の高いリスクレポートをセグメント化します。このソリューションは、監査効果の可能性のある領域を特定するために自身をトレーニングする機械学習モデルと統合されています。
限られたタイムラインと予算で個々のプロジェクトをアウトソーシングするアウトソーシングタスクとは異なり、ビジネスプロセスのアウトソーシングには時間の制約や固定予算がない場合があります。 BPOの一環として、組織は個々のタスクだけでなく、ビジネス内の閉じた機能領域をアウトソーシング業者に転送します。 このコンテキストでは、人工知能に基づくソリューションの使用は、コストを削減し、必要なすべてのビジネスプロセスの効率を高めるのに役立ちます。
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