19 nov
A automação de processos robóticos proporcionou vários benefícios às organizações na última década, e ainda é uma oportunidade importante para as empresas, pois o período de retorno de investimentos da implementação do RPA (6 meses) é o mais curto em relação a outras tecnologias digitais. No entanto, a tecnologia RPA tem desafios, como o de automatizar tratando dados semi ou não estruturados, e as empresas trabalham agora em abordagens de automação de processos de ponta a ponta, e Hiper Automação veio para vencer esses desafios.
O que é Hiper Automação e como ela difere da automação básica?
– Quando levantamos um processo completo desde sua origem, a primeira tarefa e respectivas ações, até as ações da última tarefa, automatizando todas as ações incluindo aquelas ações que requerem tratamento de dados semi ou não estruturados através da combinação de tecnologias avançadas, tais como: Inteligência Artificial (AI), Machine Learning (ML) e Intelligent Capture de dados em Documentos (IDC). Essa automação de ponta a ponta de processos em sua completude é Hiper Automação, e inclui:
- Automação de processos robóticos
- Suítes de gerenciamento de processos de negócios inteligentes (iBPMS)
- Mineração de Processo
- Inteligência artificial / Aprendizado de máquina
- Processamento de linguagem natural (PNL)
- Reconhecimento óptico de caracteres (OCR)
- Gêmea Digital de uma Organização (DTO)
Identificamos 11 processos de negócios repetitivos nos quais a Hiper Automação é possível com a tecnologia atual.
1.Todas as Indústrias
1.1.Processos acionados por documentos recebidos ou e-mail
1.2.Processos totalmente digitais
2.Exemplos específicos da indústria
2.1.Seguro
2.2.Bancário
Todas as Indústrias
Processos acionados por documentos recebidos ou e-mail
Exemplo de processo,
- O documento ou e-mail recebido é coletado por um script ou bot RPA. Este documento ou e-mail pode conter dados semi estruturados ou não estruturados
- O documento ou e-mail é processado usando um modelo de aprendizado de máquina que extrai dados legíveis do documento
- Os dados legíveis são validados por regras ou modelos em Machine Learning (ML). Por exemplo, as faturas podem ser validadas para conformidade com o Impostos ou para garantir que não são fraudulentas
- Os dados validados são enriquecidos por pesquisas em banco de dados / ERPs ou modelos em Machine Learning (ML)
Outro exemplo,
- ID do fornecedor pode ser consultado nos dados mestre da empresa ou em sites públicos
- O centro de custo pode ser adicionado à fatura conforme transações históricas da empresa
- Se a confiança do modelo de aprendizado de máquina for baixa, a saída pode ser revisada por uma pessoa usando o analista no circuito
- Finalmente, esses dados legíveis por máquina validados e enriquecidos são passados para o próximo etapa ou tarefa atualizando o sistema (por exemplo, o ERP)
Contas a Pagar
O processo de contas a pagar inclui o recebimento, processamento e pagamento de faturas de fornecedores que entregaram bens ou serviços para a empresa. Processamento manual:
- é caro
- leva a um tempo de processamento maior
- aumenta o risco de erros
Com o acréscimo de aprendizado de máquina (ML) e agregando as tecnologias de extração de dados de documentos, como reconhecimento óptico de caracteres (OCR) ao RPA, as empresas podem automatizar a maioria das tarefas nos processos de Contas a Pagar.
T&E
Os processos de viagens e despesas envolvem papelada e tarefas repetitivas que podem ser automatizadas por meio de hiper automação. Alguns processos T&E são:
- coleta de recibos de papel de despesas de viagem dos funcionários
- extrair dados de recibos
- verificar recibos para ver conformidade com as políticas de despesas da empresa
- concluir pagamentos ou solicitar aprovação em itens não conformes com as políticas
Gestão de Pedidos
A gestão de pedidos envolve processos como
- recuperar e-mail e anexos relevantes
- extração de informações sobre o que os clientes desejam. Algumas possibilidades são;
- nova ordem
- atualização do pedido
- cancelamento de pedido
- atualização de sistemas com o pedido novo ou modificações de pedidos existentes
- tomando as ações necessárias em relação à consulta do cliente
Plataforma de automação integrada SAP fornece
- Redução de 50% de esforço manual no processo de remoção de blocos de pedidos críticos
- Aumento de 63% na taxa de automação de campos de pedidos de vendas individuais
- Aumento na precisão dos reembolsos em 99%
Outro processamento de documentos
O processamento manual de documentos é um desafio para todos os setores. Diferentes indústrias precisam processar diferentes documentos, como faturas, conhecimento de embarque, ordens de compra, recibos, recibos de pagamento, registros médicos e receitas. As empresas podem automatizar o processamento desses documentos por meio de Hiper Automação. A automação de documentos envolve as seguintes etapas:
- Processamento de documentos
- extração de dados
- validação
- enriquecimento
Em alguns casos, a geração de documentos também será necessária. Por exemplo, os pedidos podem precisar ser gerados a partir das cotações enviadas dos fornecedores. Isso inclui:
- captura de dados
- transformando dados para o formato desejado
- organizando conteúdo
- gerando documento de saída
Com a combinação de OCR e aprendizado de máquina, uma empresa pode automatizar o processamento de documentos de ponta a ponta.
Operações de atendimento ao cliente
Três tecnologias estão envolvidas na automação de ponta a ponta do atendimento ao cliente:
- A PNL entende e-mail, documentos, consultas;
- Algoritmos de aprendizado de máquina classificam as informações por categoria;
- Bots ou scripts RPA para enviar o e-mail a uma pessoa em particular ou responder com um modelo de mensagem.
Processos totalmente digitais
Nem todos os processos requerem tratar dados não estruturados ou semiestruturados. Alguns processos são acionados com dados estruturados do cliente ou processos internos da empresa. Estes já estão automatizados ou sendo automatizados.
Alguns exemplos são:
Marketing: geração de leads de visitantes anônimos do site
A maioria dos visitantes não fornece às empresas suas informações de contato. Usando IP e outros dados, os proprietários de sites / aplicativos móveis podem identificar as empresas que estão navegando em seus aplicativos digitais. Esses dados podem ser alimentados automaticamente em uma plataforma de divulgação que pode identificar perfis relevantes nessas empresas com base nos perfis dos clientes das empresas. Por exemplo, se uma empresa vende para os especialistas do departamento de compras, esses perfis seriam priorizados. A plataforma de divulgação poderia;
- exibir publicidade para esses perfis
- envie uma série de e-mails para esses perfis e, assim que eles responderem, podem ser encaminhados para a equipe de vendas
Todos os pontos de contato até respostas do representante de vendas são automatizados neste processo.
Anti-Lavagem de Dinheiro (AML)
Para evitar fraudes em transações, as empresas podem trabalhar com soluções AML de ponta a ponta ou combinar bots RPA para fornecer automação completa:
- Os bots RPA coletam dados e processos relacionados para validar os registros do cliente
- Modelos de detecção de fraude verificam padrões incomuns por algoritmos de ML
- Os bots RPA realizam ações de acompanhamento
Exemplos específicos da indústria
Seguro
Tratamento de reclamações
As seguradoras podem automatizar quase toda a operação de sinistros sem a interrupção de humanos. Tratamento de reclamações contém os seguintes processos:
- recebimento de pedidos: extração de dados de documentos
- avaliação de reclamações: compreensão e análise de reclamações para identificar se estão de acordo com a política dos clientes
- liquidação de sinistros: automatizando transações para sinistros válidos
Redação
A redação é necessária para proteger os dados pessoais. Por exemplo, nos tribunais dos Estados Unidos, as seguradoras ordenam que os registros médicos de seus clientes e as seguradoras precisam garantir que esses apontamentos incluam apenas os dados solicitados e nada mais. Por exemplo, Informações Pessoais Não Públicas (NPI), como números de previdência social ou informações de telefone, precisam ser removidas desses documentos.
As soluções baseadas em ML –Aprendizado de Máquina – Machine Learning– podem identificar automaticamente o NPI e removê-lo dos documentos.
Bancário
Subscrição de empréstimos
O processo de subscrição de transações de empréstimo também pode ser automatizado via RPA e AI. Inclui estas etapas:
- coletar dados de fontes externas e internas
- preencher campos de dados obrigatórios em sistemas internos
- avaliar o risco por meio de modelos de ML
- analisar o histórico de transações de clientes e fornecer opções de preços e juros
Customer Onboarding
No setor bancário, a integração do cliente é uma área com muitos documentos devido aos regulamentos do know-your-customer (KYC). Os processos envolvem:
- Verificação de Identidade
- triagem
- devida diligência do cliente
- pontuação
- comunicando
- ativação de conta
A automação da integração do cliente é fornecida por:
- bots pré-treinados para extrair informações de documentos, inserir dados em seus sistemas e criar um perfil de risco por meio de aprendizado de máquina
- modelos human-in-the-loop e machine learning para permitir a verificação e validação de informações
- bots inteligentes são treinados por dados históricos para melhorar sua precisão
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