Info@algotech.pl
+48 22 591 39 93

Robot jako osobisty asystent Agenta.

Algotech Polska > Aktualności > News > Robot jako osobisty asystent Agenta.

Robot jako osobisty asystent Agenta.

Posted by: algotech
Category: News

W kontekście wykorzystania robotów w obsłudze klienta mówi się dużo na temat chatbotów i wirtualnych konsultantów głosowych, wykorzystujących zaawansowane technologie rozumienia tekstu i mowy naturalnej. Jest to rodzaj automatyzacji wprost udostępnianany klientowi i niejako zastępujący kontakt z żywym agentem.


Obecnie jednak cały czas znaczna większość interakcji w Contact Center następuje z człowiekiem i taki stan będzie utrzymywał się jeszcze przez długie lata. Nawet przy coraz bardziej powszechniejących wirtualnych doradcach, zawsze będzie istniała grupa klientów czy też rodzaj spraw, które będą wymagały kontaktu z człowiekiem.

Jak zatem robotyzacja może wspierać obsługę klienta w tradycyjnej formie tj. przez agentów? Jak przy ciągłym dążeniu do poprawy efektywności i jakości, wynieść ten złożony i kosztowny proces na wyższy poziom?

Odpowiedzią jest Robotic Process Automation. RPA to oprogramowanie, które wykonuje za agenta powtarzalne i czasochłonne czynności w aplikacjach podczas obsługi klienta, sprawiając że proces ten jest szybszy i sprawniejszy, a konsultant może swoją uwagę w większym stopniu skupiać na rozmówcy i jego oczekiwaniach. Takim rozwiązaniem jest platforma RPA firmy Contextor, której Algotech jest partnerem.

Taki software’owy robot wchodzi w interakcje z systemami w sposób w jaki robi to człowiek, czyli z poprzez interfejs graficzny aplikacji, naśladując niejako działanie agenta. Można powiedzieć, że bot RPA jest wirtualnym asystentem konsultanta, operującym na jego komputerze. Jest odpowiednio wyszkolonym pomocnikiem, który wie jak dany etap procesu powinien być realizowany, jakie dane wejściowe są potrzebne i gdzie je znaleźć oraz jaki jest oczekiwany rezultat. Robot pracuje zatem na rzecz i na żądanie agenta w czasie rzeczywistym, wykonując w aplikacjach predefiniowane działania, składające się na realizację różnych procesów. Co bardzo istotne, rozwiązania RPA nie wymagają twardej integracji IT z systemami, gdyż operują na poziomie interfejsu graficznego. Są także kompatybilne ze różnorodnymi technologiami – aplikacje web, okienkowe, terminalowe, w chmurze.

Wiemy jak złożona i mozolna potrafi być obsługa spraw w Contact Center. Proces weryfikacji rozmówcy, wyszukiwanie informacji w aplikacjach, sprawdzanie produktów jakie ma klient, przyjmowanie zamówień, obsługa dyspozycji, uruchamianie czy modyfikacja usług. „Proszę chwilę zaczekać, wyszukuję dane w systemie” – doskonale znamy tego typu zwroty powtarzane przez agentów w wielu rozmowach.
Konsultant na infolinii często korzysta z kilku, jeśli nie kilkunastu różnych aplikacji. Często systemy te nie są ze sobą zintegrowane – nie wymieniają się informacjami. Stąd wiele działań agenta polega na nie wnoszących wartości czynnościach, takich jak kopiowanie i wklejanie danych między okienkami.

Przy coraz bardziej wymagających regulacjach prawnych, procedurach związanych z ryzykiem czy bezpieczeństwem, złożoność wielu procesów wzrasta. Dostosowywanie systemów IT do zmieniającej się rzeczywistości i nowych wymagań jest często kosztowne i czasochłonne lub czasem wręcz niemożliwe. Zamiast tego łatwiej jest modyfikować pracę człowieka i adaptować ją do ograniczeń aplikacji, dokładając kolejne manualne czynności. Jeśli ponadto uwzględnimy szeroki zakres produktów i spraw obsługiwanych przez agentów, można odnieść wrażenie, że konsultant podczas rozmowy bardziej musi skupiać się na „walce” z systemami, niż na samym kliencie i jego potrzebach. A przecież w pracy „na słuchawce” tak naprawdę istotne jest wykorzysanie naturalnych i unikalnych umiejętności człowieka, takich jak empatia, doradztwo, ocena, czy podejmowanie decyzji. Dokładnie te elementy sprawiają, że dostarczamy relaną wartość dla klienta podczas jego obsługi.

Jak zatem wygląda taka współpraca agenta z robotem-asystentem? Konsultant może mieć na ekranie kontekstowy, rozwijany pasek nawigacyjny służący do interakcji z botem RPA. Kontekstowość w tym przypadku oznacza, że w zależności od tego jaki proces jest aktualnie realizowany i co dzieje się w otwartych aplikacjach, na pasku będą pojawiać się funkcje i informacje adekwatne do obsługi żądanej sprawy.Z tego poziomu jednym kliknięciem agent może zlecać kolejne zadania robotowi, np. wyszukaj i wyświetl informacje o wszystkich produktach jakie ten klient posiada, czy też załóż nowy rachunek. Następnie robot „wyklika” w aplikacjach odpowienie akcje zgodnie z wcześniej zaprogramowanym skryptem robotyzacji i wyświetli oczekiwany rezultat, powiadomi o statusie wykonania zadania lub ewentualnie zażąda brakujących danych wejściowych.

Możliwe jest także zagnieżdżanie wprost w interfejsach graficznych aplikacji dodatkowych funkcji i przycisków, pod którymi dostępna będzie logika biznesowa rozszerzająca działanie posiadanych systemów CRM. Wyobraźmy sobie przykład obsługi reklamacji, gdzie agent musi najpierw po numerze telefonu wyszukać identyfikator klienta, następnie odszukuje numer umowy i dopiero po nim trafia do złożonej skargi. Takie zdawałoby się proste zadanie zajmuje niemało czasu i wymaga szeregu kliknięć, przejść między okienkami i operacji kopiuj-wklej. Oprogramowanie RPA może dołożyć na karcie klienta dodatkowy guzik, po kliknięciu którego robot wykona powyższą sekwencję. I zrobi to znacznie szybciej – w kilka, a nie kilkanaście czy kilkadziesiąt sekund, których potrzebuje agent przy działaniu manualnym.

Na pasku nawigacyjnym lub w osobnych wyskakujących okienkach mogą pojawiać się także kontekstowe podpowiedzi dla agenta w zależności od tego jaką sprawę i jakiego klienta obsługuje, czyli tzw. powiadomienia Next Best Action. Jest to bardzo przydatne m.in. w procesach cross-selling’u czy też spełnianiu wymagań compliance.
Kolejną funkcją robota może być także szybki, kontekstowy dostęp do zasobów bazy wiedzy. Agenci zazwyczaj mają do dyspozycji szeroki zbiór materiałów, które mają pomagać im w obsłudze skomplikowanych spraw. Jednak wyszukanie interesującej informacji w czasie rozmowy potrafi zajmować sporo cennego czasu. Bot wiedząc jakiego produktu i jakiego procesu dotyczy obsługa w danym momencie, może wyświetlać agentowi linki do konkretnych artykułów czy procedur, które są istotne z punktu widzenia trwającej rozmowy.

Często zdarza się, że informacje potrzebne do pełnej obsługi klienta są rozproszone w różnych aplikacjach. Dane teleadresowe, wykaz produktów klienta, historia kontaktów, zaległe płatności, informacje o zgodach marketingowych. Czy zawsze agent ma te dane dostępne pod ręką w jednym systemie? Oprogramowanie RPA może w pewnym sensie zastąpić nawigowanie po wielu aplikacjach, udostępniając jeden syntetyczny widok w postaci pełnoekranowego okna, w którym wyświetlane będą zagregowane informacje zbierane przez robota z różnych systemów. Uzyskamy w ten sposób pełen wgląd na klienta (360° view). Z poziomu takiego dash-boardu agent może dokonać odpowiedniej modyfikacji danych, co zostanie przez robota automatycznie rozpropagowane w systemach źródłowych. Lub też po kliknięciu w daną sekcję, bot RPA może po prostu przenieść agenta do odpowiedniego miejsca w aplikacji właściwej, skąd konsultant będzie miał standardowy dostęp do bardziej szczegółowych danych i może dokonać dalszego ich przetrwarzania. Oprogramowanie RPA może zatem nie tylko automatyzować wybrane kroki w procesie wykonując określone zadania za człowieka, lecz także proaktywnie wpływać na ergonomię i efektywność manualnej pracy agenta.

Wszytkie te usprawnienia mają realny wpływ na kluczowy parametr w Contact Center, jakim jest średni czas rozmowy (AHT). Automatyzacja wybranych czynności oraz optymalizacja interakcji agenta z aplikacjami może skrócić czas obsługi klienta o 15 do nawet 25 %. Redukcji ulega także poziom ciszy oraz zawieszania połączeń (tzw. hold’ów). Agent dzięki wsparciu przez programowego bota, może w dużo większym stopniu skoncentrować się na interakcji ze swoim rozmówcą, a nie z aplikacjami. Te elementy wpływają na poprawę jakości obsługi, co oczywiście ma przełożenie na satysfakcję klienta. No i wreszcie sam konsultant jest dużo bardziej zadowolony, nie musząc wykonywać tylu żmudnych i powtarzalnych czynności w aplikacjach. Motywacja rośnie, gdy agent ma większą przestrzeń do wykorzystania swych realnych umiejętności związanych z komunikacją, doświadczeniem czy inteligencją emocjonalną. Firmy, które wdrożyły robotyzację obserwują realny spadek rotacji pracowników, a nawet ograniczenie ilości zwolnień lekarskich. Można zatem pokusić się o stwierdzenie, że na robotyzacji procesów w Contact Center korzystają wszyscy – organizacje, pracownicy oraz klienci.

Na podstawie przedstawionych możliwości widzimy, że automatyzacja ma zastosowanie nie tylko tam, gdzie eliminujemy całkowicie człowieka z procesu i powierzamy jego pełną realizację robotowi. De facto niewiele jest takich procesów, które mogą być zautomatyzowane end-to-end i wykonane samodzielnie przez bota w tzw. trybie Unattended RPA. Zazwyczaj wygląda to tak, że tylko część kroków jest na tyle rutynowa i oparta o regułach, że może być powierzona robotowi. Są jednak takie etapy gdzie człowiek jest nadal potrzebny, np. aby uporządkować dane wejściowe, dokonać oceny czy podjąć decyzję.

Obserwujemy jak coraz bardziej zaawansowane stają się systemy kognitywne oraz silniki sztucznej inteligencji, wykorzystujące algorytmy maszynowego uczenia się. Inteligenty OCR, potrafiący wyłuskać informacje z nieustrukturyzowanych danych (np. różnego formatu faktury), algorytmy analizy obrazu (np. w celu weryfikacji skanu dowodu osobistego), przetwarzanie języka naturalnego (rozumienie i generowanie maili zawierających swobodnie wyrażoną intencję). Te wszystkie zaawansowane i innowacyjne technologie, które coraz częściej sprzęgane są w ramach kompleksowych platform robotyzacji procesów (Intelligent Process Automation), pozwolą w miarę rozwoju na coraz głębszy i pełniejszy zakres automatyzacji. Warto jednak rozpocząć przygodę z robotami od relatywnie nieskomplikowanych i stabilnych procesów, które są wysokowolumenowe, wysoce manualne, oparte o regułach i wykorzystują uporządkowane dane wejściowe. Dzięki temu wdrożenie robotyzacji będzie szybkie i nie nazbyt skomplikowane, przez co możemy uzyskać efekt Quick-Win. Takie podejście może przynieść w krótkim czasie spore oszczędności, które mogą posłużyć do sfinansowania kolejnych, bardziej zaawansowanych wcieleń automatyzacji.

Autor: Karol Stępień

Author: algotech