Seis formas sorprendentes en que RPA, OCR y NLP afectan a las empresas

¡Sorpresa! Un robot de software puede ayudarlo con RPA, OCR y NLP

Los ejecutivos de negocios siempre han buscado formas más eficientes de hacer las cosas, pero una de las diferencias ahora en comparación con épocas pasadas es que tienen comparativamente más tecnologías a su disposición.

La automatización de procesos robóticos (RPA), el reconocimiento óptico de caracteres (OCR) y el procesamiento de lenguaje natural (NLP) son algunos ejemplos de tecnologías más nuevas que afectan positivamente a las empresas. Así es como.

Uno:RPA ayuda a las empresas a lograr más con menos miembros del equipo

Una excelente configuración de RPA es aquella en la que una empresa automatiza con éxito numerosos procesos mediante la implementación de bots que se complementan entre sí y liberan a los humanos para hacer otras cosas. RPA puede automatizar tanto los procesos de cara al cliente como los que ocurren en segundo plano, pero la clave para que la tecnología valga la pena es implementarla estratégicamente.

En un estudio de caso que involucró a Zurich, una compañía de seguros global, la compañía se fijó el objetivo de generar más de mil millones de dólares en mejoras de costos para 2018. Creía que RPA era la manera de hacerlo. En solo seis semanas, EY, la entidad que entregó la solución RPA, redujo los costos de algunos procesos existentes. En última instancia, el uso de RPA proporcionó a los miembros del equipo un 25 % más de capacidad para tareas adicionales.

La RPA bien hecha permite a las empresas mantener sus costos bajos mientras brinda a sus trabajadores más oportunidades para abordar otras necesidades de sus empleadores.

Dos:OCR acelera el procesamiento de facturas

OCR puede interpretar los caracteres en documentos en papel y convertirlos a formatos digitales. Esa capacidad resulta invaluable para las empresas que reciben regularmente facturas en papel y desean cargarlas en bases de datos digitalizadas y evitar horas de ingreso manual de datos. Como tal, un profesional de la contabilidad podría escanear una factura física en una interfaz de software OCR y luego dejar que la tecnología detecte los caracteres en la página.

Este caso de uso se aplica tanto a empresas grandes como pequeñas. Puede aliviar la carga de los profesionales de la contabilidad que trabajan en pequeñas empresas y se sienten constantemente abrumados por sus deberes diarios, pero también puede aumentar la productividad en las grandes entidades.

Cuatro de las entidades más grandes de PepsiCo en Europa todavía requerían que las personas ingresaran los datos de las facturas y la información de las notas de crédito a mano, pero OCR mejoró el proceso existente. Una prueba de tres meses de la tecnología involucró 40.000 páginas de contenido en cinco idiomas. Los representantes de PepsiCo informaron que la tecnología funcionó sin problemas a pesar del tamaño del proyecto y la naturaleza multilingüe del contenido. Hizo que la empresa buscara formas de implementar procesos impulsados ​​por OCR similares en todo el mundo debido a la eficiencia lograda.

Thee:NLP mejora los métodos de contratación

Las personas que contratan para puestos vacantes tienen mucho trabajo por delante, especialmente cuando buscan ocupar puestos ultracompetitivos que podrían tener cientos de candidatos. Muchos profesionales de recursos humanos utilizan herramientas de selección para reducir el campo de candidatos y ver cuáles son los más adecuados para el trabajo y la empresa en general. Algunos descubrieron que la PNL podía acelerar sus prácticas de contratación.

Por ejemplo, las plataformas de NLP ofrecen formas de automatizar los cuestionarios de preselección que reciben los candidatos una vez que los gerentes de recursos humanos los colocan en las listas de preselección. Todavía es necesario crear encuestas, pero las personas a cargo de la contratación obtienen datos de PNL cuando los candidatos llaman a un número de teléfono predeterminado y dan respuestas verbales a las preguntas planteadas.

La tecnología puede detectar cosas que los trabajadores de recursos humanos podrían pasar por alto, como palabras clave que podrían indicar que una persona es mejor que el promedio para un puesto. También es posible que los usuarios accedan a paneles dedicados que les muestran detalles específicos sobre las métricas.

Cuarto:RPA ayuda a las empresas a identificar clientes potencialmente riesgosos

Además de ayudar a las empresas a hacer más, RPA podría desempeñar un papel fundamental en la reducción de sus riesgos. Muchos bancos han implementado RPA para ayudarlos a cumplir con las regulaciones de la industria financiera relacionadas con la lucha contra el fraude y el lavado de dinero. Si las instituciones financieras no toman medidas para identificar a los clientes asociados con esas actividades ilegales y mitigar los riesgos causados, podrían resultar en multas y otros costos sustanciales.

Las plataformas de RPA recopilan y analizan periódicamente los datos de los clientes, incluida la realización de lo que se conoce como diligencia debida mejorada en los clientes con presencia política o en los medios. Los empleados aún están presentes en el proceso de selección, pero les resulta mucho más fácil cumplir con las exigencias reglamentarias de lo que lo harían sin la ayuda de RPA.

En un caso que involucró a un banco canadiense, la empresa vio $750 000 en ahorros de costos en seis meses después de implementar RPA. Logró esos ahorros incluso después de reducir el tamaño del equipo responsable de las proyecciones.

Cinco:OCR agiliza las necesidades de viaje

OCR puede hacer que los viajes de negocios sean más fructíferos para las organizaciones de varias maneras al reducir la probabilidad de problemas comunes. En algunos aeropuertos, las personas pueden insertar sus pasaportes en lectores OCR que capturan detalles personales y de viaje para acelerar el proceso de despacho de aduanas al reducir la necesidad de esperar en la fila para el procesamiento manual.

Google tiene una función en su aplicación Traducir que traduce el texto de letreros o notas escritas a mano una vez que las personas les toman fotos. Es probable que ese método sea sustancialmente más rápido, además de menos vergonzoso, que hojear frenéticamente un libro de frases.

OCR funciona muy bien para ayudar a los viajeros de negocios a confirmar los gastos relacionados con las excursiones para sus empleadores también. Algunas aplicaciones para teléfonos inteligentes permiten tomar una foto de un recibo para importar automáticamente la información a una plataforma de informes dedicada.

Seis:PNL ayuda a medir el sentimiento del cliente

Las investigaciones indican que la mayoría de las personas que llaman a los números de atención al cliente no obtienen la ayuda que necesitan. Cuando eso sucede, muchos se cansan tanto que deciden ceder su negocio a otras empresas. Afortunadamente, la tecnología de PNL podría evitar que las personas lleguen a tal nivel de frustración. Existen soluciones que miden aspectos como el tono de voz de una persona, su volumen al hablar y las palabras que usa durante una conversación.

Algunas plataformas brindan a los agentes del centro de llamadas comentarios en tiempo real sobre cómo ayudar mejor a esas personas y calmarlas antes de que la angustia llegue a un punto de ebullición. Sin embargo, hacer que la tecnología NLP sea lo más valiosa posible para medir el sentimiento del cliente significa garantizar que el sistema entienda el contexto detrás de ciertas palabras relacionadas con una empresa.

Por ejemplo, si una persona llama a una compañía de viajes y dice "frontera", la tecnología necesita saber que la palabra probablemente se refiere a Frontier Airlines, territorio no habitado o alguna de las otras definiciones ampliamente aceptadas y sin marca para la palabra.

Cuando las empresas tratan con frecuencia con los clientes por teléfono y quieren sobresalir al medir cómo se siente cada uno, la PNL podría ayudarlas a obtener resultados positivos.

Estas tecnologías pueden satisfacer las necesidades identificadas

Esta lista demuestra cómo las aplicaciones adecuadas de estas tecnologías avanzadas pueden ayudar a las empresas a obtener los resultados que buscan. Sin embargo, siempre es necesario que esos establecimientos determinen qué problemas deben resolverse antes de invertir en cualquiera de las opciones descritas en estos ejemplos.