RPA vs AI Percakapan: Perbedaan Kunci dan Manfaat Bersama untuk Bisnis Anda
Meskipun berbeda, kedua teknologi ini dapat bermanfaat bagi perusahaan.
Sementara RPA lebih berarah pada otomatisasi backend, AI percakapan lebih cocok untuk mengotomatisasi interaksi yang menghadap manusia dan lebih dipersonalisasi. Dalam beberapa kasus penggunaan, kedua teknologi ini saling berpotongan. Tapi di mana otomatisasi proses backend bertemu dengan otomatisasi yang didorong percakapan?
Temukan perbedaannya
RPA melibatkan manajemen proses yang kaku dan dapat diprediksi, di mana tidak ada ambigu tentang permintaan, yang berbeda dengan AI percakapan, di mana niat pengguna menentukan tugas apa yang dilakukan sebagai respons terhadap permintaan. Chatbot atau asisten digital menggunakan antarmuka pesan, atau kontrol suara, untuk berinteraksi secara percakapan. Kelincahan percakapan memerlukan otomatisasi pemrosesan bahasa alami (NLP) yang sangat fleksibel, sehingga niat dapat diinterpretasikan dengan benar dan tugas yang tepat dilakukan untuk menyelesaikan permintaan.
Mendukung perjalanan pelanggan
Di mana saja proses melibatkan percakapan manusia, seperti interaksi pelanggan atau HR, AI percakapan masuk ke dalam peran.
Pertimbangkan skenario pembelian polis asuransi baru. Biasanya, agen asuransi maju mundur dengan pelanggan untuk mengumpulkan beberapa dokumen bukti yang perlu divalidasi dan dilampirkan ke catatan pelanggan sehingga polis dapat diselesaikan. Menangani sejumlah besar pelanggan baru dan mengelola onboarding mereka memakan waktu dan biaya bagi perusahaan asuransi.
Menggunakan chatbot atau asisten digital untuk bertanya “Silakan unggah gambar SIM Anda di sini,” atau, “Bisakah Anda mengunggah salinan rekaman bank terbaru Anda?” mengambil beban dari agen manusia untuk terus mengejar dokumen ini, dan juga menawarkan pengalaman pelanggan yang lebih lancar dan nyaman saat mereka melalui perjalanan onboarding. Inilah inti dari AI percakapan; ini meningkatkan keterlibatan pelanggan digital dan hasil pelayanan, sambil mengurangi biaya mengelola langkah rutin dalam perjalanan pengguna.
Di backend, RPA dapat masuk ke dalam peran dalam skenario onboarding, mengotomatiskan pemeriksaan kepatuhan berulang pada dokumen yang dikumpulkan dan memperbarui sistem catatan dengan informasi pelanggan. Keduanya bersama-sama dapat sangat kuat dalam membuat perjalanan pelanggan yang lengkap menjadi lancar, lebih cepat, dan lebih efisien.
Teknologi yang melengkapi
AI percakapan sekarang memungkinkan bisnis untuk mengotomatisasi interaksi kunci dengan pelanggan dan/atau karyawan, mengaktifkan gelombang baru dari potensi otomatisasi yang, digabungkan dengan RPA, dapat secara signifikan mengurangi kebutuhan akan intervensi manusia dalam proses bisnis ujung-ke-ujung.
RPA dan AI percakapan dapat bekerja sama. Misalnya, ketika seorang pelanggan mengajukan pinjaman perumahan ada banyak langkah yang harus mereka lalui, yang memperkenalkan gesekan dan ketidakefisienan yang dapat mengakibatkan bank kehilangan pelanggan.
Bot pinjaman perumahan yang dapat berinteraksi dengan pelanggan sejak awal aplikasi, meminta SIM, pendapatan, dan tagihan utilitas terbaru mereka dan kemudian menyerahkannya ke proses back office untuk validasi, menghapus banyak gesekan ini. RPA dapat digunakan untuk proses validasi, sementara asisten digital mengelola pertanyaan dari pelanggan, memahami niat, mengumpulkan dokumen yang relevan dan memberitahu pelanggan tentang masalah apa pun. Penilaian properti dapat secara otomatis disediakan melalui RPA menggunakan data pasar properti, sehingga pelanggan dapat diperbarui secara proaktif tentang status aplikasi pinjaman perumahan mereka melalui asisten digital.
Siapa yang bertanggung jawab?
Inisiatif RPA biasanya dipimpin oleh IT, dengan masukan dari departemen bisnis seperti keuangan, produksi, atau distribusi, dan memiliki tujuan utama untuk mengurangi biaya dan meningkatkan efisiensi dengan mengurangi proses manual dan meminimalkan intervensi manusia.
AI percakapan dirancang untuk meningkatkan dan mengotomatisasi keterlibatan dan mengurangi biaya, sambil masih memungkinkan bot untuk menyerahkan ke manusia saat diperlukan. Sebagai hasilnya, biasanya dipimpin oleh departemen bisnis seperti pelayanan pelanggan, HR, dan penjualan, dengan masukan terbatas dari IT.
AI tanpa ilmuwan data?
Banyak organisasi percaya bahwa kecerdasan buatan adalah hal yang kompleks dan mahal, yang memerlukan anggaran besar dan tim ilmuwan data untuk membangun model bahasa alami dan algoritma pembelajaran mesin. Namun, membangun bot AI percakapan tidak tentu memerlukan tingkat investasi ini. Mesin Pemrosesan Bahasa Alami (NLP) seperti Google DialogFlow, Amazon Lex, dan Microsoft LUIS tersedia luas dan membuatnya cukup mudah untuk mengisi bot dengan niat dan ucapan yang menjadi inti dari merancang pengalaman percakapan yang dapat digunakan untuk mengotomatisasi interaksi.
Low-code
Selain itu, platform AI percakapan telah muncul yang menawarkan pendekatan low-code untuk membangun chatbot, membuat alur kerja, dan mengintegrasikan dengan aman ke sistem bisnis umum sehingga orang bisnis dapat merancang dan menerapkan asisten digital mereka sendiri tanpa perlu keterampilan mengkode atau AI. Cetak biru dan alat bot siap pakai membantu bisnis membawa chatbot ke pasar lebih cepat, dengan ketergantungan yang lebih rendah pada sumber daya IT atau ilmuwan data, dan dengan kemudahan klik, seret, dan lepas.
Kesimpulan
Perusahaan sedang bekerja untuk mentransformasi secara digital proses bisnis inti untuk memungkinkan otomatisasi backend yang lebih besar dan untuk mendorong pengalaman pelanggan yang lebih lancar dan self-service di frontend. Kita melihat bank, asuransi, ritel, penyedia energi, dan telco yang bekerja untuk mengembangkan asisten digital mereka sendiri dengan sejumlah keterampilan yang semakin bertambah, sambil masih memberikan pengalaman merek yang konsisten.
Membangun bot tidak harus kompleks. Lebih penting untuk dengan cermat mengidentifikasi kasus penggunaan yang tepat di mana teknologi ini akan memberikan ROI yang jelas dengan usaha paling sedikit.
Baik perusahaan menerapkan RPA atau AI percakapan, atau keduanya, penting untuk pertama kali memahami masalah bisnis yang perlu diselesaikan, dan kemudian mengidentifikasi di mana bot akan memberikan perbedaan segera. Pertimbangkan investasi yang diperlukan, hambatan implementasi yang berhasil, dan hasil bisnis yang diharapkan. Lebih baik memulai dari kecil dengan kasus penggunaan yang difokuskan sempit dan KPI yang dapat dicapai, daripada mencoba melakukan terlalu banyak sekaligus.
AI percakapan dan RPA adalah teknologi otomatisasi yang sangat kuat. Dirancang dengan baik, chatbot dapat mengotomatisasi hingga 80% kueri rutin yang masuk ke pusat pelayanan pelanggan atau helpdesk IT, menghemat waktu dan uang organisasi dan memungkinkannya untuk menskalakan operasinya. Namun, kasus luar biasa atau khusus masih lebih baik ditangani oleh agen manusia. Prinsip Pareto juga berlaku untuk RPA. Otomatisasi pada yang terbaik menangani sebagian besar tugas rutin dan berulang, meninggalkan pekerjaan yang lebih unik, bernilai, dan memuaskan untuk manusia.
