Innovare i processi aziendali attraverso l’uso di tecnologie abilitanti – come l’Intelligenza Artificiale (AI) e il Process Mining – permette alle organizzazioni di usufruire di grandissimi vantaggi. Se da un lato l’automazione consente di ridurre i costi associati alle inefficienze e automatizzare le attività a basso valore, dall’altro logiche di Machine Learning, AI e Process Mining, supportate da dati raccolti, benchmark e analisi mirate, sono il vero sostegno dei decision maker.
Questo è il concetto alla base delle piattaforme di Intelligent Business Process Automation (iBPA): strumenti che arricchiscono i tradizionali motori di automazione dei processi con tecnologie di Robotic Process Automation (RPA) e Artificial Intelligence.
Perché il Process Mining nei processi aziendali
Il Process Mining è una tecnica impiegata per analizzare e monitorare i processi. Nella tradizionale gestione aziendale, questi vengono esaminati attraverso workshop e interviste, il che si traduce in un quadro soggettivo del processo ideale o addirittura, non occasionalmente, in una visione idealizzata di quello attuale.
Il binomio Process Mining e AI, invece, fornisce risposte non solo a “cosa accade” e “quando accade”, ma anche “perché accade”. La qualità della gestione dei processi aziendali determina l’efficacia delle operazioni aziendali e conseguentemente influenza la capacità di prendere decisioni strategiche in ottica data-driven.
Alcuni processi hanno bisogno di essere migliorati sotto molteplici aspetti. Quello forse più attenzionato, nel caso in cui l’esito del processo sia l’inizio della fruizione di un servizio da parte del cliente, è la tempistica di erogazione. La riduzione generale dei tempi di gestione, attraverso l’automazione delle azioni di basso livello, non può più essere considerato un elemento di secondo piano. La delega di queste attività a un sistema automatizzato intelligente rende il processo più veloce, fluido ed efficiente, riducendo drasticamente gli errori legati all’opera umana.
Basti pensare all’approvazione di un mutuo o alla concessione di una carta di credito: la tecnologia a disposizione in una piattaforma iBPA serve proprio a permettere all’operatore responsabile di operare nel modo migliore – ossia velocemente, con margine di errore ridotto e con più soddisfazione, dovendosi occupare solo delle attività decisionali di alto livello legate a quel processo.
Differenza tra “Tradizionale” e “Intelligente”
All’inizio di un percorso verso l’automation, molte aziende cominciano con sistemi di RPA che aiutano ad automatizzare attività ripetitive e prevedibili. Parliamo di task che riguardano dati strutturati e che seguono regole semplici.
La gestione di questi task può essere affidata ai robot RPA, che sono di estrema utilità soprattutto per sostituire l’intervento umano su attività a basso valore, solitamente poco soddisfacenti e ad alto rischio di errore. Un bot può operare utilizzando la stessa interfaccia (anche web) e le stesse credenziali di un operatore umano, eseguendo compiti ripetitivi e gravosi o, ancora, professionalmente poco appaganti.
Il discorso cambia sensibilmente quando la successione delle azioni è articolata in task facenti parte di processi complessi e articolati, sui quali intervengono operatori afferenti a diverse aree, con responsabilità e obiettivi di vario genere. L’automazione, in questo ambito, non può limitarsi alla mera esecuzione di singole operazioni, ma deve propagarsi all’intero workflow, fino ad arrivare alla piena automazione del processo di business di riferimento.
In questi contesti, la risposta migliore alle esigenze aziendali è fornita dagli strumenti di Intelligent Business Process Automation, che coordinano le azioni degli operatori, automatizzano i task ripetitivi, forniscono dati qualificati a supporto delle decisioni, suggeriscono azioni e raccolgono feedback in caso di errori.
Una piattaforma di iBPA può supportare l’operatore nella gestione di comunicazioni non strutturate quali, per esempio, quelle ricevute attraverso e-mail o PEC, oppure derivanti dalla digitalizzazione di comunicazioni cartacee. Sistemi di riconoscimento ottico dei caratteri e di analisi semantica, infatti, rendono possibile estrarre informazioni utili e indirizzarle al corretto destinatario interno. Non solo: queste tecnologie sono in grado di comprendere l’ambito di riferimento, arrivando anche a identificare lo stato d’animo dell’autore, spesso fondamentale per definire una priorità nell’attivazione del processo corrispondente.
Processi aziendali, il caso delle Assicurazioni
Prendiamo come esempio la ricezione dei documenti allegati all’apertura di un sinistro auto. La gestione della documentazione di un sinistro è per le Aziende Assicurative un processo estremamente delicato. La trasformazione di questo flusso da tradizionale a intelligente risulta di primaria importanza, in quanto la vera sfida di questi tempi è passare da automazione a iperautomazione.
In una piattaforma iBPA, le regole sembrerebbero essere abbastanza definite. L’utilizzo del Machine Learning, infatti, permette di:
- raggruppare naturalmente casi simili tra loro (clustering);
- rilevare casi di anomalia;
- individuare casi simili a un esempio predefinito.
Un’applicazione interessante di queste tecnologie è nell’ambito del riconoscimento delle frodi, situazioni che coinvolgono soprattutto le agenzie assicurative e gli istituti di credito. Per esempio, analizzando una fotografia che ritrae un veicolo, la document ingestion di un sistema di Intelligent Business Process Automation è in grado di capire se l’immagine è stata ritoccata e manomessa, evitando di incorrere in pericolosi danni per l’impresa.
Assistenza Aumentativa
Uno dei fattori di successo legati all’utilizzo di sistemi iBPA è la possibilità di applicare tecniche di Intelligent Process Mining. L’analisi del feedback – soprattutto qualora questo sia legato al riconoscimento di casi di errore (Descriptive Process Mining) e la conseguente automazione delle azioni o task che ne generano uno – sono il combustibile primario del costante miglioramento del sistema e delle attività.
E se le tecnologie RPA aiutano le organizzazioni a registrare e monitorare i feedback, è l’identificazione delle cause di errore e la loro classificazione tramite algoritmi di apprendimento automatico (AI) la vera arma a disposizione delle aziende per comprendere come dovrebbero essere migliorati i loro sistemi (Diagnostic Process Mining).
L’invio automatico di notifiche e-mail (al fine di informare le persone su alcuni accadimenti importanti come una regola aziendale che sta per essere violata), l’aggiornamento dei dati nei sistemi ERP attraverso tecnologie RPA, fino ad arrivare all’automazione del monitor di tutti i KPI aziendali: sono solo alcuni esempi di come una piattaforma iBPA sia di forte impulso per il conseguimento degli obiettivi strategici con il minor sforzo possibile.
L’automazione intelligente al servizio del business
Le organizzazioni che mirano ad aumentare la fluidità dei propri processi di business quotidiani devono considerare quanto una piattaforma di iBPA contribuisca a creare flussi aziendali più strutturati, evoluti e con risultati migliori.
Non solo: la possibilità di analizzare le informazioni e automatizzare le operazioni di business attraverso l’AI permette di aumentare i margini di profitto (riducendo i costi associati alle inefficienze), supportare la professionalità del personale e raggiungere gli obiettivi strategici dell’azienda con il minor sforzo possibile.
Scritto da Matilde Munaron – Business Development 
{{cta(‘ece584c2-825c-42ab-b9bf-b0d65ceb6df3′,’justifycenter’)}}
