Sztuczna inteligencja w firmach, czyli obszary AI kluczowe dla zarządu

Firma

Mężczyzna naciskający przycisk sztuczna inteligencja
Fot. stock.adobe.com/NicoElNino

Zarządy firm w coraz większym stopniu, w ramach swoich rocznych celów, są rozliczane z uruchamiania systemów opartych o sztuczną inteligencję (AI). Żadna firma nie chce przegrać cyfrowego wyścigu, zwłaszcza w dobie walki o marże i zwiększanie konkurencyjności. Warto zrozumieć, jak z sukcesem na świecie zastosowano technologie AI w kontaktach z klientami czy procesach biznesowych.

6 obszarów #AI #sztucznainteligencja kluczowych dla każdego zarządu #firmy

Podczas gdy firmy obsługujące masowy ruch klientów (B2C), takie jak Facebook, UBER czy AirBnB, które z łatwością uruchamiają nowe produkty lub usługi oparte o AI, wdrożenie podobnych technologii w modelu B2B – w bankach, towarzystwach ubezpieczeniowych i dużych organizacjach – napotyka na wiele przeszkód natury prawnej, organizacyjnej czy procesowej. Pojawia się nie tylko obawa przed nietrafionymi inwestycjami, ale kwestia ryzyka utraty reputacji firmy w związku z wykorzystaniem sztucznej inteligencji.

Pokusa długofalowych korzyści z wykorzystania AI przeważa jednak obawy. Coraz więcej zarządzających wyższego szczebla (tzw. C-level, zarządy, dyrektorzy) ma w swych corocznych celach wdrażanie nowych rozwiązań opartych o AI. Głównie po to, aby zwiększyć konkurencyjność produktów czy same marże. Istnieją już metody do minimalizowania ryzyka, np. wprowadzanie dodatkowego nadzoru nad danymi wykorzystywanymi do szkolenia algorytmów sztucznej inteligencji.

Największym jednak problemem jest dziś rynkowa mnogość rozwiązań opartych o AI oraz fakt, że zarządzający i liderzy po prostu nie mają wystarczającej wiedzy dotyczącej obszarów, w jakich można AI uruchamiać czy jakiego ROI (zwrot z inwestycji) oczekiwać. Warto więc sprawdzić najlepsze przypadki globalnych zastosowań.

4 główne technologie AI wykorzystywane dziś w przedsiębiorstwach

Rozpoczynając analizę zastosowań AI w przedsiębiorstwach trzeba zrozumieć, jakie dominują tam technologie.

Technologia #1

Machine Learning (ML) czyli podstawowa technologia, polegająca na zdolności modeli statystycznych do rozwijania umiejętności i poprawy ich wyników, w tym dokładności w czasie, bez konieczności stosowania się do wyraźnie zaprogramowanych instrukcji.

Technologia #2

Deep Learning – złożona forma ML obejmująca sieci neuronowe, z wieloma warstwami zmiennych abstrakcyjnych. Głębokie modele uczenia się są doskonałe do rozpoznawania obrazu i mowy, ale są trudne lub często niemożliwe do zinterpretowania przez człowieka.

Technologia #3

Conversational AI, w tym Natural Language Processing – umiejętność wydobywania lub generowania znaczenia zapytania lub wypowiedzi, w tym intencji z tekstu, w czytelnej, naturalnej stylistycznie i poprawnej gramatycznie formie, a także prowadzenia wirtualnej konwersacji między użytkownikiem a maszyną.

Technologia #4

Computer Vision – umiejętność wydobywania znaczenia i intencji z elementów wizualnych, zarówno postaci (w przypadku digitalizacji dokumentów), jak i kategoryzacji treści – w obrazach takich jak twarze, obiekty, sceny i działania.
Każda z tych technologii rozwiązuje inne problemy, każda daje znacząco różne zwroty z inwestycji i korzyści. Niewłaściwie zastosowana nie tylko nie pomoże w automatyzacji, ale wręcz może powodować zwiększenie pracy manualnej. Poniżej znajdują się przykłady zastosowań najczęściej wykorzystywanej z tych technologii – Conversational AI.

6 strategicznych zastosowań AI w korporacjach

Konwersacyjne AI (Conversational AI) jest jedną z wiodących technologii AI dla firm. Umożliwia nowy, konwersacyjny sposób kontaktów z klientami poprzez wirtualną rozmowę, przy wykorzystaniu aplikacji do wysyłania wiadomości (np. Facebook Messenger), Chatboty i Voiceboty. Pozwala na załatwienie problemu tu i teraz, w trybie non-stop bez udziału pracownika, tak jakby rozmawiało się z rzeczywistym sprzedawcą lub konsultantem, zadając pytania, prowadząc rozmowę. Ma na celu automatyzację komunikacji i tworzenie spersonalizowanych doświadczeń klientów.

Menedżerowie mogą tu oczekiwać oszczędności kosztów, zwiększenia konwersji czy satysfakcji klientów (wyższe NPS – Net Promote Score). Co więcej, AI pozwala na monitorowanie w czasie rzeczywistym intencji użytkowników czy tonu ich głosu.

Zastosowanie #1: Automatyzacja powtarzających się procesów

AI przekształca kosztowne, tradycyjnie obsługiwane przez Call Center procesy w nawet całkowicie samoobsługową rozmowę. Reklamacje, wypełnianie wniosków i formularzy najczęściej (w 60-80% przypadków*) wspierane jest przez konsultantów telefonicznie – jest to nie tylko kosztowne dla firm, ale również uciążliwe dla klientów. AI-Chatbot słucha pytań i rozumie ich znaczenie dzięki wirtualnemu dialogowi, który umożliwia mapowanie i digitalizację istniejących procesów.

Zastosowania dla automatyzacji procesów:

  • przeniesienie obsługi całych procesów na Chatbota np. zgłaszanie szkód/ roszczeń w branży ubezpieczeniowej
  • wsparcie istniejących procesów przez Chatbota np. przedłużanie terminów płatności w branży finansowej
  • umożliwienie zmian w trwających umowach dzięki dialogowi z Chatbotem np. zmiany taryf telekomunikacyjnych czy energetycznych.

Zastosowanie #2: Wirtualna asysta w zakupach, w tym w wyborze i finalizowaniu koszyka

Całkowita automatyzacja procesu sprzedażowego od zawsze była wizjonerskim pomysłem. Technologia wspiera klientów w całym procesie zakupowym. Chatbot może pełnić funkcję np. przedstawiciela handlowego – odpowie na pytania dotyczące produktów oraz przeprowadzi użytkownika przez transakcje. Klienci zawsze potrzebują wsparcia w procesie decyzyjnym i zakupowym – wyjaśnień dotyczących produktów lub usług oraz ich cech. Brak możliwości szybkiego uzyskania informacji prowadzi do rezygnacji z zakupu i porzucenia koszyka.

Rozwiązaniem jest technologia Conversational AI, która może teraz pomóc w kontekstowym wsparciu procesu zakupowego. Istnieje możliwość pełnej integracji z katalogiem produktów.

Zastosowania dla sprzedaży:

  • wdrożenie Chatbota do już istniejących kanałów komunikacji np. czat na stronie internetowej, rozwiązanie chętnie wykorzystywane przez firmy usługowe
  • umożliwienie kontaktu poprzez mobilne aplikacje np. Messengera, często wdrażane przez marki odzieżowe, które chcą być w stałym kontakcie z użytkownikami
  • integracja sprzedaży z Voicebotami np. przez wykorzystanie Google Asystenta.

Zastosowanie #3: Uzupełnienie tradycyjnych Call Center o samoobsługowe kanały digital, w tym komunikację na czacie czy Messengerze

Poprzez dodanie automatycznego czatu lub funkcji rozpoznawania mowy do IVR lub Call Center firma może zmniejszyć liczbę połączeń telefonicznych na infolinię nawet o 30%*. Dobrze znane systemy IVR mogą być skuteczne, ale są nieakceptowane przez klientów, którzy muszą spędzić kilka czy kilkanaście minut na słuchawce, aby dowiedzieć się jak rozwiązać swój problem. W efekcie to do Call Center spływają liczne, powtarzające się połączenia. Rozwiązania oparte o AI, w tym Voiceboty lub Chatboty, w swoim działaniu korzystające z rozpoznawania mowy lub wirtualnych dialogów, mogą być dodawane do prawie każdego Call Center i wspomagać kluczowe wskaźniki KPI (FTR, Hold Time czy NPS).

Zastosowania dla Call Center:

  • wykorzystanie AI w celu minimalizacji połączeń telefonicznych i optymalizacji czasu i kosztów np. duże Call Center mogą obsługiwać powtarzające się zapytania automatycznie, delegując konsultantów jedynie do bardziej skomplikowanych spraw.

Zastosowanie #4: Wykorzystanie potencjału Asystentów Głosowych

Chatboty Głosowe i Asystenci Domowi to nowi sprzedawcy i agenci obsługi klienta. Marki starają się zyskiwać na rozwoju Asystentów Głosowych, które niebawem staną się #1 w relacjach na linii człowiek-maszyna. Firmy nie są jednak gotowe do dzielenia się danymi swoich użytkowników lub danymi z wewnętrznych systemów IT z Amazonem, Google czy Baidu. Właśnie dlatego decydują się na własne rozwiązania – Wirtualny Asystent od InteliWISE jest w 100% własnością firmy i jest kontrolowany przez przedsiębiorstwo oraz komunikuje się z interfejsem głosowym Google, Amazona lub innego dostawcy.

Zastosowania dla Asystentów Głosowych:

  • wdrożenie Asystentów Głosowych dla minimalizacji zaangażowania klientów w rozwiązanie problemu/ osiągnięcie celu np. firmy umożliwiają klientom składanie błyskawicznych zamówień w trakcie wykonywania innych czynności wymagających uwagi np. w drodze samochodem do pracy.

Zastosowanie #5: In-app support – wspieranie konwersji usług niskomarżowych obsługiwanych przez aplikacje mobilne

Przeciętny koszt obsługi pojedynczego zapytania przez Call Center to 3-5 zł. Jeśli aplikacja mobilna ma za zadanie sprzedawać lub wspierać masową usługę o marży niższej niż kilka złotych, cały projekt może nie być opłacalny. W takiej sytuacji to właśnie zautomatyzowany (tzw. self-careowy) system odpowiedzi jest najbardziej opłacalnym dla firmy sposobem wsparcia transakcji mobilnej. Rezerwacje czy małe zakupy (np. dzielenie się usługami) poprzez aplikacje mają zbyt niską marżę, aby uzasadnić koszt pojedynczego wsparcia rzeczywistego konsultanta. Idealnym rozwiązaniem staje się Chatbot wspierany AI, udzielający natychmiastowych odpowiedz na pytania, bądź – w przypadku bardziej skomplikowanych pytań – Czat Hybrydowy InteliWISE – wspierany przez konsultanta. Takie rozwiązanie pozwala na obniżenie pojedynczego kosztu obsługi incydentu lub problemu do nawet poniżej 10 groszy – konkurencyjnego więc wobec kosztów obsługi przez Call Center.

Zastosowania dla In-app support (wsparcia w aplikacjach):

  • zapewnienie niskokosztowego, wysoce zautomatyzowanego wsparcia dla aplikacji mobilnych nastawionych na masowe transakcje, np. spraw związanych z obsługą kart płatniczych w branży finansowej, rezerwacji itp.

Zastosowanie #6: Intuicyjne dla pracowników wsparcie działów HR i Helpdesków

Pozyskiwanie pracowników na rynku jest coraz bardziej kosztowne. Także pracownicy w rosnącym stopniu wykorzystują nowe kanały, w tym Facebooka, do załatwiania spraw HR-owych. Proces rekrutacji lub komunikacja pracowników mogą być wspierane przez Chatboty – w obszarach związanych z płacami, urlopami czy uzupełnieniem wymaganych formularzy, zazwyczaj generujących powtarzające się pytania pracowników/ kandydatów do pracy. Zwykłe, telefoniczne wsparcie kadrowo-informacyjne jest kosztowne i nieefektywne, szczególnie w przypadku młodych pracowników, oczekujących natychmiastowej reakcji – wychowanych przez internet, dający błyskawiczne odpowiedzi na zadane pytania. Firmy chętnie inwestują więc w Chatboty Rekrutacyjne dla szybkiej selekcji kandydatów czy Wirtualnych Asystentów HR lub Helpdesku, wykorzystywanych w wewnętrznych komunikatorach (np. Slack).

Zastosowania dla kadr:

  • wsparcie rekrutacji, wdrożenie Chatbotów Rekrutacyjnych dla natychmiastowych reakcji na zapytania kandydatów do pracy, chętnie wykorzystywane przez rynkowych gigantów
  • ułatwienie pracownikom komunikacji wewnętrznej przez Chatboty kadrowe lub wspierające działy IT zintegrowane z firmowymi systemami IT

Sześć powyższych przykładów od InteliWISE, nie wyczerpuje wszystkich zastosowań, ale pokazuje te, w których prezesi, dyrektorzy czy kierownicy mogą uzyskać sprawdzone korzyści z inwestycji (ROI). Wykorzystanie AI może być relatywnie szybkim sposobem na automatyzację i wzrost wydajności firm. Większy projekt transformacyjny z wykorzystaniem AI w przedsiębiorstwie warto rozpocząć od analizy przedwdrożeniowej, którą eksperci przygotują w oparciu o dotychczas zrealizowane projekty oraz najlepsze światowe praktyki. Zagwarantuje to najbardziej zoptymalizowane dopasowanie rozwiązań i technologii do specyfiki firmy.

Źródło: InteliWISE
Udostępnij artykuł: