Bagaimana RPA berbeda dari AI percakapan, dan manfaat keduanya

Karena perbedaannya, kedua teknologi dapat bermanfaat bagi perusahaan.

Sementara RPA lebih diarahkan ke otomatisasi backend, AI percakapan cocok untuk mengotomatisasi interaksi yang menghadap manusia dan lebih personal. Dalam beberapa kasus penggunaan, kedua teknologi berpotongan. Namun, di mana otomatisasi proses backend bertemu dengan otomatisasi yang didorong oleh percakapan?

Temukan perbedaannya

RPA melibatkan pengelolaan proses yang kaku dan dapat diprediksi, di mana tidak ada ambiguitas tentang permintaan, yang kontras dengan AI percakapan, di mana maksud pengguna menentukan tugas mana yang dilakukan sebagai tanggapan atas permintaan. Chatbots atau asisten digital menggunakan antarmuka pesan, atau kontrol suara, untuk melakukan interaksi percakapan. Kelancaran percakapan memerlukan otomatisasi pemrosesan bahasa alami (NLP) menjadi sangat fleksibel, sehingga maksud diinterpretasikan dengan benar dan tugas yang tepat dilakukan untuk menyelesaikan permintaan.

Mendukung perjalanan pelanggan

Di mana pun suatu proses melibatkan percakapan manusia, seperti interaksi pelanggan atau SDM, AI percakapan ikut berperan.

Pertimbangkan skenario pembelian polis asuransi baru. Biasanya, agen asuransi bolak-balik dengan pelanggan untuk mengumpulkan beberapa dokumen bukti yang perlu divalidasi dan dilampirkan pada catatan pelanggan sehingga polis dapat diselesaikan. Berurusan dengan sejumlah besar pelanggan baru dan mengelola orientasi mereka memakan waktu dan biaya yang mahal bagi perusahaan asuransi.

Menggunakan chatbot atau asisten digital untuk bertanya, “Harap unggah gambar SIM Anda di sini”, atau, “Dapatkah Anda mengunggah salinan laporan mutasi bank terbaru Anda?” mengambil tanggung jawab dari agen manusia untuk terus mengejar dokumen-dokumen ini, dan juga menawarkan pengalaman pelanggan yang lebih mulus dan nyaman saat mereka menjalani perjalanan orientasi. Inilah inti dari AI percakapan; ini meningkatkan keterlibatan pelanggan digital dan hasil layanan, sekaligus mengurangi biaya pengelolaan langkah-langkah rutin dalam perjalanan pengguna.

Di backend, RPA dapat berperan dalam skenario orientasi, mengotomatiskan pemeriksaan kepatuhan berulang pada dokumen yang dikumpulkan dan memperbarui sistem catatan dengan informasi pelanggan. Keduanya bersama-sama dapat menjadi sangat kuat dalam membuat perjalanan pelanggan yang lengkap menjadi mulus, lebih cepat, dan lebih efisien.

Teknologi pelengkap

AI percakapan sekarang memungkinkan bisnis untuk mengotomatiskan interaksi utama dengan pelanggan dan/atau karyawan, memungkinkan gelombang baru potensi otomatisasi yang, dikombinasikan dengan RPA, dapat secara signifikan mengurangi kebutuhan akan intervensi manusia dalam proses bisnis ujung ke ujung.
RPA dan AI percakapan dapat bekerja bersama. Misalnya, ketika nasabah mengajukan KPR, ada banyak langkah yang harus mereka lalui, yang menimbulkan gesekan dan inefisiensi yang dapat mengakibatkan bank kehilangan nasabah.

Bot hipotek yang dapat terlibat dengan pelanggan tepat di awal aplikasi, meminta bukti ID, penghasilan, dan tagihan utilitas terbaru mereka dan kemudian meneruskannya ke proses back office untuk validasi, menghilangkan banyak gesekan ini. RPA dapat digunakan untuk proses validasi, sementara asisten digital mengelola pertanyaan dari pelanggan, memahami maksud, mengumpulkan dokumen yang relevan, dan memberi informasi kepada pelanggan tentang masalah apa pun. Penilaian properti dapat diberikan secara otomatis melalui RPA menggunakan data pasar properti, sehingga pelanggan dapat secara proaktif memperbarui status aplikasi hipotek mereka melalui asisten digital.

Siapa yang bertanggung jawab?

Inisiatif RPA umumnya dipimpin oleh TI, 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 keterlibatan manusia.

AI Percakapan dirancang untuk meningkatkan dan mengotomatiskan keterlibatan dan mengurangi biaya, sambil tetap memungkinkan bot untuk diserahkan kepada manusia saat diperlukan. Karena itu, biasanya dipimpin oleh departemen bisnis seperti layanan pelanggan, SDM, dan penjualan, dengan masukan terbatas dari TI.

AI tanpa ilmuwan data?

Banyak organisasi percaya bahwa Artificial Intelligence itu kompleks dan mahal, membutuhkan anggaran besar dan tim ilmuwan data untuk membangun model bahasa alami dan algoritma pembelajaran mesin. Namun, membangun bot AI percakapan tidak selalu membutuhkan tingkat investasi ini. Mesin Natural Language Processing (NLP) seperti Google DialogFlow, Amazon Lex, dan Microsoft LUIS tersedia secara luas dan membuatnya cukup mudah untuk mengisi bot dengan maksud dan ucapan yang merupakan inti dari perancangan pengalaman percakapan yang dapat digunakan untuk mengotomatisasi interaksi.

Kode rendah

Selain itu, platform AI percakapan telah muncul yang menawarkan pendekatan kode rendah untuk membangun chatbot, menciptakan alur kerja, dan mengintegrasikan secara aman ke sistem bisnis umum sehingga pebisnis dapat merancang dan menggunakan asisten digital mereka sendiri tanpa memerlukan keterampilan pengkodean atau AI. Cetak biru dan alat bot yang siap pakai membantu bisnis membawa chatbot ke pasar lebih cepat, dengan lebih sedikit ketergantungan pada sumber daya TI atau ilmuwan data, dan dengan kemudahan mengeklik, menyeret, dan melepaskan.

Kesimpulan

Perusahaan sedang bekerja untuk mengubah proses bisnis inti secara digital untuk memungkinkan otomatisasi proses backend yang lebih besar dan untuk mendorong pengalaman pelanggan yang lebih mulus dan layanan mandiri di frontend. Kami melihat bank, perusahaan asuransi, pengecer, penyedia energi, dan perusahaan telekomunikasi bekerja untuk mengembangkan asisten digital mereka sendiri dengan semakin banyak keterampilan, sambil tetap memberikan pengalaman merek yang konsisten.

Mengembangkan bot tidak harus rumit. Lebih penting untuk hati-hati mengidentifikasi kasus penggunaan yang tepat di mana teknologi ini akan memberikan ROI yang jelas dengan sedikit usaha.

Baik perusahaan menerapkan RPA atau AI percakapan, atau keduanya, penting untuk terlebih dahulu memahami masalah bisnis yang perlu dipecahkan, dan kemudian mengidentifikasi di mana bot akan membuat perbedaan langsung. Kemudian pertimbangkan investasi yang diperlukan, hambatan untuk keberhasilan implementasi, dan hasil bisnis yang diharapkan. Lebih baik memulai dari yang kecil dengan kasus penggunaan yang terfokus secara sempit dan KPI yang dapat dicapai, daripada mencoba melakukan terlalu banyak sekaligus.

AI dan RPA percakapan adalah teknologi otomatisasi yang sangat kuat. Jika dirancang dengan baik, chatbot dapat mengotomatiskan hingga 80% pertanyaan rutin yang masuk ke pusat layanan pelanggan atau meja bantuan TI, menghemat waktu dan uang organisasi, serta memungkinkannya untuk menskalakan operasinya. Namun, kasus outlier atau spesialis masih lebih baik ditangani oleh agen manusia. Prinsip Pareto juga berlaku untuk RPA. Otomatisasi yang terbaik menangani sebagian besar tugas rutin dan berulang, meninggalkan pekerjaan yang lebih unik, berharga, dan bermanfaat bagi manusia.