Services d'automatisation intelligente

Comment les entreprises peuvent-elles tirer parti de l'automatisation intelligente pour accélérer la transformation numérique ? La première étape de toute initiative consiste à comprendre les processus métier, y compris les tâches individuelles et le flux de travail global, qui existent aujourd'hui.  

Des méthodologies telles que le Business Process Model and Notation (BPMN, modèle de procédé d'affaire et notation) et des logiciels comme Nintex Promapp® offrent un moyen cohérent de documenter et de discuter de ces processus, ainsi que des opportunités d'optimisation et d'automatisation.  

Une fois que ces processus bien documentés et hautement scriptables sont en place, le parcours d'automatisation peut être défini. Un parcours idéal d'automatisation des processus métier identifie les quick wins et inclut une gestion solide des changements.  

Une fois le plan en place, les organisations peuvent mettre en œuvre des solutions d'automatisation intelligentes à l'aide d'outils tels qu'un robot logiciel (par exemple , UiPath), un logiciel d'automatisation des flux de travail capable de rationaliser les processus (comme Nintex et Microsoft Power Platform, notamment Power Automate, Power Apps, etc.), des intégrations EDI (Electronic Data Interchange) ou l'assistance par IA (par exemple, Microsoft Azure Cognitive Services).  

La RPA optimise les opérations commerciales en confiant à un robot logiciel l'exécution d'activités commerciales répétitives et basées sur des règles. Par exemple, imaginons qu'un commercial doive saisir une poursuite à la fois dans un système CRM et dans un système de prévision des recettes. Au lieu de saisir les détails dans les deux systèmes, le commercial pourrait remplir une feuille de transaction principale, puis appuyer sur un bouton pour remplir les deux autres. La RPA fonctionne bien avec les données structurées et les tâches reproductibles et bien définies. La RPA peut bénéficier à une entreprise de plusieurs façons : 

La mise en œuvre de la RPA permet aux organisations de lancer ou de développer des initiatives d'automatisation au niveau de chaque employé. Les personnes plus impliquées dans les processus métier et qui les connaissent le mieux peuvent tirer parti d'outils tels que les robots d'UiPath pour créer des automatisations individuelles.  

Ensuite, ces automatisations peuvent être évaluées afin de déterminer si elles peuvent apporter des avantages à d'autres équipes et être généralisées pour obtenir la plus grande valeur ajoutée possible au sein de l'organisation. Cette méthode permet aux employés de se concentrer sur les tâches manuelles, ce qui augmente leur productivité et leur permet de se consacrer à des tâches plus gratifiantes, et ainsi d'avoir un impact sur l’organisation de l'entreprise. 

Alors que la RPA se concentre sur les tâches individuelles, l'automatisation des flux de travail fait appel à la technologie pour relier ces tâches afin d'accélérer et de rationaliser l'ensemble des processus métier.

Par exemple, elle peut être utilisée pour automatiser le processus d'approbation des prix pour une nouvelle opportunité, à partir de l'envoi de la demande, de l'approbation ou du rejet de la demande, de la notification au demandeur et de la mise à jour appropriée de l'entrée CRM. Cette automatisation renforce la collaboration et la productivité des employés en répartissant le travail de manière harmonieuse entre les systèmes et les personnes. Ainsi, le travail est effectué par la bonne personne, au bon moment, et les goulots d'étranglement sont réduits. Associée à des technologies d'automatisation telles que la RPA, elle simplifie et favorise l'efficacité des processus de travail tout en éliminant les erreurs humaines. En réduisant les processus manuels et papier, les organisations gagnent du temps et de l'argent, et peuvent rediriger les ressources vers de nouvelles priorités plus stratégiques. Les logiciels d'automatisation des flux de travail comme Nintex facilitent plus que jamais la rationalisation des processus pour les entreprises. Une connaissance approfondie du codage n'est plus nécessaire, les utilisateurs peuvent visualiser leurs processus et automatiser les flux en quelques clics. Ces solutions low-code et no-code favorisent une transformation numérique plus rapide des entreprises et leur permettent d'être plus flexibles lorsqu'elles s'adaptent à l'évolution des besoins, tout en réduisant la nécessité de recruter un développeur à plein temps.

Idéalement les processus plus reproductibles et structurés sont les bons sujets pour la RPA et l'automatisation des flux de travail, l'IA peut aider à traiter les données non structurées et les requêtes non programmées. Par exemple, un commercial pourrait demander quel serait l'impact de la modification de la structure d'un contrat sur les commissions. Auparavant, les opérations auraient peut-être répondu à sa question. Grâce à l'IA, un chatbot peut fournir les mêmes réponses.

L'IA n'est pas une technologie unique, mais se compose plutôt de multiples technologies qui sont combinés pour permettre aux machines de recevoir des données (« voir » ou « entendre »), de comprendre les résultats probables (« apprentissage »), puis d'agir sur la base de l'« expérience » acquise. L'IA utilise l'apprentissage, le raisonnement et l'auto-correction pour déterminer comment répondre aux questions, prédire l'avenir et prendre des décisions.

Cet apprentissage automatique (ML) se fait par le biais d'outils tels que : 

• Reconnaissance optique des caractères (OCR) 
• Traitement naturel du langage (NLP), pour « comprendre » la parole et l'écriture (comme la reconnaissance vocale) 
• Reconnaissance d'images, pour analyser des images afin d'effectuer une tâche 
• Analyse des sentiments, pour comprendre ce que ressent l'orateur 

Cette formation détermine ensuite le résultat, qui peut prendre de nombreuses formes, telles que : 

• Une réponse d'un chatbot
• Une décision qui détermine la manière dont un processus variable avance
• Une analyse des données
• Une prédiction du comportement du client 

L'IA permet aux organisations de : 

• Automatiser les a prises de décisions 
• Créer des données et des prévisions exploitables 
• Fournir une assistance digitalisée numérique 
• Permettre des disponibilités Travailler 24 h/24, 7 j/7 
• Déterminer et prendre des risques mesurés calculés 
• Optimiser davantage les processus