RPA vs IA conversationnelle : différences clés et avantages partagés pour votre entreprise

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

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

Repérer la différence

La RPA implique la gestion de processus rigides, prévisibles, où il n'y a pas d'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 le contrôle vocal, pour avoir une interaction conversationnelle. La fluidité de la conversation nécessite que l'automatisation du traitement du langage naturel (NLP) soit hautement flexible, pour que l'intention soit correctement interprétée et les bonnes tâches entreprises pour résoudre la demande.

Soutenir les parcours clients

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

Considérez le scénario d'achat d'une nouvelle police d'assurance. Habituellement, les agents d'assurance vont et viennent avec un client pour rassembler de multiples documents de preuve qui doivent être validés et attachés au dossier client pour que la police puisse être finalisée. Gérer de grands nombres de nouveaux clients et gérer leur intégration est chronophage et coûteux pour les compagnies d'assurance.

Utiliser un chatbot ou 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 ? » enlève la charge à l'agent humain de continuer à courir après ces documents, et offre aussi une expérience client plus fluide et pratique alors qu'ils parcourent le parcours d'intégration. C'est l'essence de l'IA conversationnelle ; elle améliore l'engagement client digital et les résultats de service, tout en réduisant le coût de gestion des étapes de routine dans un parcours utilisateur.

En back-office, la RPA peut entrer en jeu dans le scénario d'intégration, automatisant les vérifications de conformité répétitives sur les documents rassemblés et mettant à jour les systèmes d'enregistrement avec l'information client. Les deux ensemble peuvent être très puissants pour rendre les parcours clients complets fluides, plus rapides et plus efficaces.

Technologies complémentaires

L'IA conversationnelle permet maintenant aux entreprises d'automatiser les interactions clés avec les clients et/ou employés, permettant une toute nouvelle vague de potentiel d'automatisation qui, combinée avec la RPA, peut réduire significativement le besoin d'interventions humaines dans les processus métier de bout en bout.
La RPA et l'IA conversationnelle peuvent travailler main dans la main. Par exemple, quand un client demande un prêt hypothécaire, il y a de nombreuses étapes qu'il doit traverser, ce qui introduit de la friction et de l'inefficacité qui peut résulter dans la banque perdant le client.

Un bot hypothécaire qui peut engager le client dès le début de la demande, demander leur preuve d'identité, revenus, et factures de services récentes et puis passer cela aux processus back-office pour validation, enlève beaucoup de cette friction. 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 fournie automatiquement via la RPA en utilisant les données du marché immobilier, pour que le client puisse être mis à jour proactivement sur le statut de leur demande de prêt via l'assistant numérique.

Qui est aux commandes ?

Les initiatives RPA sont généralement menées par l'IT, avec l'apport des départements métier tels que la finance, la production, ou la distribution, et ont pour objectif principal de réduire les coûts et augmenter 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 encore aux bots de transférer aux humains quand requis. En tant que telle, elle est normalement menée par les départements métier tels que le service client, RH, et les ventes, avec une contribution limitée de l'IT.

IA sans data scientists ?

De nombreuses organisations croient 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, construire des bots d'IA conversationnelle n'exige 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 rendent assez facile de peupler un bot avec des intentions et énoncés qui sont au cœur de la conception d'une expérience conversationnelle qui peut être utilisée pour automatiser les interactions.

Low-code

En plus, des plateformes d'IA conversationnelle ont émergé qui offrent une approche low-code pour construire des chatbots, créer des workflows, et intégrer de manière sécurisée aux systèmes métier courants pour que les gens d'affaires puissent concevoir et déployer leurs propres assistants numériques sans avoir besoin de compétences en codage ou IA. Des plans de bots prêts à l'emploi et outils aident les entreprises à mettre les chatbots sur le marché plus vite, avec moins de dépendance aux ressources IT ou data scientists, et avec la facilité du cliquer, glisser-déposer.

Conclusion

Les entreprises travaillent à transformer numériquement les processus métier de base pour permettre une plus grande automatisation des processus back-office et encourager des expériences client plus fluides et l'auto-service au front-end. Nous voyons les banques, assureurs, détaillants, fournisseurs d'énergie et telcos travailler à développer leurs propres assistants numériques avec un nombre croissant de compétences, tout en fournissant une expérience de marque cohérente.

Développer des bots n'a pas à être complexe. Il est plus important d'identifier soigneusement les bons cas d'usage où ces technologies livreront un ROI clair avec le moins d'effort possible.

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

L'IA conversationnelle et la RPA sont des technologies d'automatisation très puissantes. Quand bien conçues, un chatbot peut automatiser jusqu'à 80 % des requêtes de routine qui arrivent dans un centre de service client ou helpdesk IT, économisant du temps et de l'argent à une organisation et lui permettant de mettre à l'échelle ses opérations. Cependant, les cas atypiques ou spécialisés sont encore mieux gérés par des agents humains. Le Principe de Pareto s'applique aussi à la RPA. L'automatisation à son meilleur prend en charge la majorité des tâches routinières et répétitives, laissant le travail plus unique, précieux et gratifiant pour les humains.