Comment l'automatisation intelligente devient plus intelligente parmi les travailleurs numériques

Les capacités professionnelles des travailleurs numériques s'améliorent.

Dans ce climat difficile actuel, les conseils d'administration du monde entier souhaitent réellement transformer numériquement le travail afin qu'il soit effectué beaucoup plus rapidement, plus intelligemment et plus efficacement, avec moins de ressources qu'auparavant. Une voie de plus en plus logique pour atteindre ces objectifs est l'adoption d'une automatisation intelligente qui gère une main-d'œuvre numérique ; une super ressource alimentée par l'IA, en constante évolution, prête pour l'entreprise et approuvée par l'informatique. Il s'agit d'une main-d'œuvre de travailleurs numériques prêts à être formés par des hommes d'affaires pour effectuer un travail de plus en plus complexe, non seulement au niveau du front, du middle et du back office, mais dans l'ensemble de l'entreprise, dans n'importe quel secteur d'activité.

Il fonctionne avec une intégrité totale et jusqu'à 150 fois plus vite que les gens, sans erreur, 24h/24 et 7j/7. Cette main-d'œuvre numérique se rapproche de plus en plus des humains en apprenant d'eux et en fonctionnant comme eux. C'est une main-d'œuvre qui est facilement formée et mise au travail par les gens, puis recyclée pour un nouveau travail, tout en libérant les gens pour travailler avec eux, ou faire plus de travail qui convient mieux à leurs compétences innées.

Les travailleurs numériques sont les meilleurs joueurs d'équipe, partageurs et gestionnaires de vastes charges de travail et, contrairement à tout autre robot, ils travaillent de manière proactive en entrelaçant les capacités de l'IA pour interagir sans effort dans des environnements numériques en constante évolution - sans faute. Ils peuvent lire différents écrans, mises en page ou polices, versions d'application, paramètres système, autorisations et langues. Ils ingèrent et trient des données semi-structurées et non structurées à partir de n'importe quelle source, sur tous les systèmes informatiques, tout en fournissant des contrôles de qualité, en détectant les erreurs et en transmettant les exceptions aux personnes pour saisie.

Les travailleurs numériques accèdent et lisent également de manière unique l'interface utilisateur de toute technologie actuelle et même future - sans nécessiter de codage. C'est cette capacité d'interopérabilité universelle qui permet à toute nouvelle technologie, en particulier à partir de notre « échange numérique », d'être facilement consommée par l'entreprise, testée en toute sécurité et rapidement glissée-déposée dans les flux de processus d'entreprise.

Nous parlons d'utiliser des travailleurs numériques pour exploiter facilement l'intelligence artificielle (IA), l'analyse approfondie et un éventail croissant de plateformes cognitives ; traitement du langage naturel (TLN), reconnaissance vocale, analyse des sentiments et des risques, apprentissage automatique (ML) et raisonnement, etc. Ces capacités peuvent être renforcées par des travailleurs numériques pour effectuer des activités de bout en bout de plus en plus complexes qui stimulent la transformation numérique dans toute l'entreprise, et au rythme requis par l'entreprise.

Travail numérique en action

L'impact des travailleurs numériques utilisant l'IA et les technologies cognitives est de plus en plus convaincant. Voici deux exemples de travaux qu'ils livrent.

Banque – Une grande banque multiligne a souffert d'efforts manuels coûteux et sujets aux erreurs lors du traitement de gros volumes de paiements, de virements et de prêts. L'automatisation de ce travail est donc en cours. Les travailleurs numériques agissent comme un ciment d'intégration pour plusieurs technologies et un moteur de transaction pour saisir ou créer des images des instructions entrantes des clients et les acheminer vers un outil de vision par ordinateur. L'intégration plus poussée d'une capacité d'apprentissage automatique a permis à la banque d'interpréter les données et de générer des formulaires de traitement de travail structurés basés sur des modèles découverts par l'examen de la machine.

Le temps nécessaire pour développer les formulaires est passé d'environ 400 mois-personnes à moins de trois mois. Et comme les données qui en résultent sont désormais numérisées, les travailleurs numériques peuvent les traiter en fonction des règles métier et les saisir automatiquement dans les systèmes appropriés, via des API ou des interfaces utilisateur système. La banque a économisé des millions de dollars en frais généraux annuels de personnel, tout en éliminant les erreurs de frappe et en améliorant les vitesses de traitement. Il a maintenant acquis un avantage concurrentiel pour gagner de nouveaux clients, ce qui se traduit par une croissance commerciale significative. En fait, l'activité de prêt de la banque a doublé depuis le déploiement de la solution et la demande accrue a été satisfaite en développant les travailleurs numériques.

Santé – Un important fournisseur régional de soins de santé publique utilise des travailleurs numériques pour automatiser les soins aux patients tout au long des parcours de traitement clinique assignés, avec moins de 1 % d'exceptions nécessitant une intervention humaine. Le processus manuel d'origine impliquait de collecter et d'imprimer jusqu'à 15 éléments de données pour chaque patient, y compris des scans, des tests cliniques, des historiques de visites, etc., puis de les numériser dans un seul fichier PDF.

Les travailleurs numériques lisent désormais le contenu, extraient la raison de la référence, puis récupèrent, fusionnent et téléchargent toutes les données requises à l'aide de la technologie de carte à puce sécurisée, et alertent les consultants que le fichier est prêt à être examiné. Les travailleurs numériques surveillent activement une charge de travail qui comprend en moyenne 2 000 références par semaine, 24h/24 et 7j/7, réduisant ainsi le temps de traitement de 25 à 5 minutes.

Sur la base de ce succès, le fournisseur a également automatisé l'auto-référence des patientes en maternité à l'aide de travailleurs numériques et de la technologie cognitive des formulaires électroniques pour recevoir et vérifier les données, enregistrer la patiente, attribuer des rendez-vous et confirmer les détails à la patiente. Les lettres des cliniques aux patients sont automatiquement traduites dans leur langue principale et publiées sur le portail patient du fournisseur.

Le fournisseur développe actuellement une nouvelle automatisation pour le codage clinique des patients en ophtalmologie et en endoscopie qui utilisent des travailleurs numériques et des outils cognitifs pour analyser des données non structurées, identifier des thèmes communs, catégoriser les données et recommander la sortie de codage probable pour les dossiers de traitement.

Réflexions finales

En fin de compte, les possibilités de travail offertes par les travailleurs numériques sont pratiquement illimitées. Nous avons vu une grande compagnie d'assurance utiliser le ML et le traitement visuel avec des travailleurs numériques pour réduire le temps d'évaluation d'une réclamation d'accident de 56 minutes à cinq secondes. Le premier projet pilote à lui seul permettait d'économiser 5 millions de dollars par an et de libérer 39 000 heures de travail. Faites une pause et réfléchissez à ce changement de vitesse de travail et au gain de temps qui en résulte. Aujourd'hui plus que jamais, les avant-gardistes savent qu'il n'y a pas de retour en arrière, et ceux qui ne travaillent pas avec l'automatisation intelligente travailleront bientôt pour des organisations à croissance lente ou nulle.

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