En quoi la RPA diffère de l'IA conversationnelle et les avantages des deux

Pour leurs différences, les deux technologies peuvent être bénéfiques pour les entreprises.

Alors que la RPA est davantage orientée vers l'automatisation du backend, l'IA conversationnelle se prête à l'automatisation des interactions humaines et plus personnalisées. Dans certains cas d'utilisation, les deux technologies se croisent. Mais où l'automatisation des processus backend rencontre-t-elle l'automatisation basée sur la conversation ?

Recherchez la différence

La RPA implique la gestion de processus rigides et prévisibles, où il n'y a aucune ambiguïté sur la demande, ce qui contraste avec l'IA conversationnelle, où l'intention de l'utilisateur dicte quelles tâches sont entreprises en réponse à une demande. Les chatbots ou assistants numériques utilisent des interfaces de messagerie, ou la commande vocale, pour avoir une interaction conversationnelle. La fluidité de la conversation exige que l'automatisation du traitement du langage naturel (NLP) soit très flexible, afin que l'intention soit correctement interprétée et que les bonnes tâches soient entreprises pour résoudre la demande.

Soutenir les parcours des clients

Partout où un processus implique une conversation humaine, comme les interactions avec les clients ou les RH, l'IA conversationnelle entre en jeu.

Considérez le scénario de l'achat d'une nouvelle police d'assurance. Habituellement, les agents d'assurance font des allers-retours avec un client pour rassembler plusieurs documents justificatifs qui doivent être validés et joints au dossier du client afin que la police puisse être finalisée. Traiter avec un grand nombre de nouveaux clients et gérer leur intégration est chronophage et coûteux pour les compagnies d'assurance.

Utiliser un chatbot ou un assistant numérique pour demander « Veuillez télécharger une image de votre permis de conduire ici » ou « Pouvez-vous télécharger une copie de votre relevé bancaire récent ? » décharge l'agent humain de la responsabilité de poursuivre la recherche de ces documents et offre également une expérience client plus transparente et plus pratique tout au long du parcours d'intégration. C'est l'essence même de l'IA conversationnelle ; il améliore l'engagement des clients numériques et les résultats des services, tout en réduisant le coût de la gestion des étapes de routine du parcours utilisateur.

Sur le backend, la RPA peut entrer en jeu dans le scénario d'intégration, automatisant les contrôles de conformité répétitifs sur les documents collectés et mettant à jour les systèmes d'enregistrement avec les informations client. Ensemble, les deux peuvent être très puissants pour rendre les parcours client complets fluides, plus rapides et plus efficaces.

Technologies complémentaires

L'IA conversationnelle permet désormais aux entreprises d'automatiser les interactions clés avec les clients et/ou les employés, permettant une toute nouvelle vague de potentiel d'automatisation qui, combinée à la RPA, peut réduire considérablement le besoin d'interventions humaines dans les processus commerciaux de bout en bout.
La RPA et l'IA conversationnelle peuvent fonctionner main dans la main. Par exemple, lorsqu'un client demande un prêt hypothécaire, il doit franchir de nombreuses étapes, ce qui entraîne des frictions et une inefficacité qui peuvent entraîner la perte du client par la banque.

Un bot hypothécaire qui peut dialoguer avec le client dès le début de la demande, demander sa preuve d'identité, ses revenus et ses factures de services publics récentes, puis les transmettre aux processus de back-office pour validation, supprime une grande partie de ces frictions. La RPA peut être utilisée pour les processus de validation, tandis que l'assistant numérique gère les questions du client, comprend les intentions, rassemble les documents pertinents et tient le client informé de tout problème. L'évaluation de la propriété peut être automatiquement fournie via RPA à l'aide des données du marché immobilier, afin que le client puisse être informé de manière proactive de l'état de sa demande de prêt hypothécaire via l'assistant numérique.

Qui est responsable ?

Les initiatives RPA sont généralement dirigées par le service informatique, avec la participation de services commerciaux tels que les finances, la production ou la distribution, et ont pour objectif principal de réduire les coûts et d'accroître l'efficacité en réduisant les processus manuels et en minimisant l'implication humaine.

L'IA conversationnelle est conçue pour améliorer et automatiser l'engagement et réduire les coûts, tout en permettant aux bots de passer le relais aux humains si nécessaire. En tant que tel, il est normalement dirigé par des départements commerciaux tels que le service client, les RH et les ventes, avec une contribution limitée de l'informatique.

L'IA sans data scientists ?

De nombreuses organisations pensent que l'intelligence artificielle est complexe et coûteuse, nécessitant de gros budgets et des équipes de data scientists pour construire les modèles de langage naturel et les algorithmes d'apprentissage automatique. Cependant, la construction de robots d'IA conversationnels ne nécessite pas nécessairement ce niveau d'investissement. Les moteurs de traitement du langage naturel (NLP) tels que Google DialogFlow, Amazon Lex et Microsoft LUIS sont largement disponibles et permettent de remplir assez facilement un bot avec des intentions et des énoncés qui sont au cœur de la conception d'une expérience conversationnelle pouvant être utilisée pour automatiser interactions.

Low-code

En outre, des plates-formes d'IA conversationnelles sont apparues qui offrent une approche low-code pour créer des chatbots, créer des flux de travail et s'intégrer en toute sécurité aux systèmes d'entreprise courants afin que les hommes d'affaires puissent concevoir et déployer leurs propres assistants numériques sans avoir besoin de compétences en codage ou en IA. Des plans et des outils de bot prêts à l'emploi aident les entreprises à commercialiser plus rapidement des chatbots, en s'appuyant moins sur les ressources informatiques ou les data scientists, et avec la facilité de cliquer, glisser et déposer.

Conclusion

Les entreprises s'efforcent de transformer numériquement les processus métier de base afin de permettre une plus grande automatisation des processus backend et d'encourager des expériences client plus fluides et un libre-service frontal. Nous voyons des banques, des assureurs, des détaillants, des fournisseurs d'énergie et des opérateurs de télécommunications s'efforcer de développer leurs propres assistants numériques avec un nombre croissant de compétences, tout en offrant une expérience de marque cohérente.

Le développement de robots n'a pas besoin d'être complexe. Il est plus important d'identifier soigneusement les bons cas d'utilisation où ces technologies offriront un retour sur investissement clair avec le moins d'effort.

Qu'une entreprise applique la RPA ou l'IA conversationnelle, ou les deux, il est important de comprendre d'abord le problème commercial qui doit être résolu, puis d'identifier où les bots feront une différence immédiate. Considérez ensuite l'investissement requis, les obstacles à une mise en œuvre réussie et les résultats commerciaux attendus. Il est préférable de commencer petit avec un cas d'utilisation étroitement ciblé et des KPI réalisables, plutôt que d'essayer d'en faire trop à la fois.

L'IA conversationnelle et la RPA sont des technologies d'automatisation très puissantes. Lorsqu'il est bien conçu, un chatbot peut automatiser jusqu'à 80 % des requêtes de routine qui arrivent dans un centre de service client ou un service d'assistance informatique, ce qui permet à une organisation d'économiser du temps et de l'argent et de faire évoluer ses opérations. Cependant, les cas aberrants ou spécialisés sont encore mieux traités par des agents humains. Le principe de Pareto s'applique également à la RPA. L'automatisation à son meilleur prend en charge la majorité des tâches routinières et répétitives, laissant le travail le plus unique, précieux et gratifiant pour les humains.