RPA開発-4つ重要な業界への応用

RPA(Robotic Process Automation)とは、企業が人間の労働者の反復作業を軽減するために使用できる一連のツールです。RPAは、CRMシステム、スプレッドシート、Webサイト等コンピューターインターフェイスとの人間のやり取りをエミュレートして、データを自動入力し、情報を収集してファイル化し、一般的に多段階プロセスを実行します。 RPAの開発・導入により、効率が向上し、エラーを減少させ、コンプライアンスを強化することにより、企業は通常20~30%のコスト削減を実現できます。 RPAが最も面倒な仕事を労働者の代わりに実施することにより、従業員はより充実した作業に専念する時間があるため、従業員の心がけの改善にも貢献します。

業務によって、RPAのメリットが大きくなる場合があります。したがって、すべてのセクターの企業がこのテクノロジーを活用していることは当たり前です。 ただ、業界固有のRPA活用事例にはどのようなものがあるでしょうか? Ekoios Technologyは、以下の4つ分野の重要な適用をリストアップしたいと思っています。

小売業

小売業には、RPAによる自動化に最適な多くのプロセスが含まれます。例として、Eコマースでは、企業はRPAを活用して、絶えず変化する注文状況と配送状況を管理し、商品が発達するまでのプロセス中に各ステータスを顧客に通知することができます。 それに、RPAは小売業の測定で大きな効果を発揮するように使用できます。

エベレストグループというリサーチ会社の活用事例では、国際パフォーマンス管理会社がRPAを使用して、グローバルとローカルスケールで製品の分類を自動化しました。 自動化前はこのプロセスが手動で実行されていたため、エラー率が高かったです。同社でコグニティブオートメーションを使用して、画像とテキストの形式で送信された小売業者とベンダーのデータを処理し、この情報を自動で構造化して分類することができました。これにより、製品分類の精度は98.5%になり、該当の手作業が80%削減されました。

銀行

最近のデジタル革新にもかかわらず、銀行セクターは情報インプットと交換に関する冗長なプロセスで知られているため、RPA活用に理想的な分野になります。クライアント直接対応バンキングでは、RPAを使用して顧客とのアポイントメントを確認し、CRMシステムから顧客情報を引き出し、機械学習アルゴリズムを使用して、どの金融商品が顧客にとって最も関心が高いかを示唆できます。また、ローンの申請・承認などのプロセスにおいて画期的な改善になり、クライアントが申請の決定を受け取るまでかかる時間を大幅に削減できます。

協同組合銀行(Co-operative Bank)は、RPAを使用して、口座振替のキャンセル、CHAPSの支払い、口座の解約、監査レポートを含む10のプロセスを特定および自動化しています。12か月の自動化プログラムの後、結果には大幅な時間効率と迅速な投資収益をもたらして、個々のプロジェクトが3か月未満で採算が取れるようになりました。

保険

長い多段階の請求プロセスとドキュメントを多用するワークフローのため、保険業界はRPAの主要なユースケースとなっています。この業界の大部分の業務では、保険契約の発行・更新、保険引受、保険請求処理、また単なる月末のレポートの管理など、さまざまな情報源からの多数の情報を編集して、整理必要があります。

実際に、保険セクターは自動化テクノロジーの最初の普及者の1つであり、エンタープライズRPAプラットフォーム(Enterprise RPA Platform)はある保険組織のタスクの70%を自動化できました。別の保険会社は、オリエンテーション費用を91%削減し、処理回数を600%増加させることができました。インテリジェント光学式文字認識(OCR)とRPAの組み合わせは、保険業界で特に変革を遂げており、ソフトウェアがドキュメントから情報を自動的に引き出して適切なワークストリームに転送します。

人事

厳密に言うと、人事は業界そのものではありませんが、すべてのビジネスの永続的な機能です。ビジネスが成長するほど、人事部門も大きくなり、従業員を管理するプロセスも増えます。募集、従業員の調査、従業員の欠勤や費用請求などのタスクは、時間のかかる反復作業であり、多くの場合、物理的な書類に依存しています。RPAを使用してこれらのタスクを自動化することで、人事担当者はこれらの仕事から解放され、部門の正確さと効率が向上します。

さらに、人事でRPAを機械学習および自然言語処理(NLP)と効果的に組み合わせて、専用のチャットボットを作成することができます。これにより、従業員はアドバイスが必要な場合や、請求や書類を登録する場合に、人間の労働者ではなく仮想アシスタントと対話できます。これにより、ビジネス全体を通じて個々の従業員への情報の流れと正確さが劇的に向上し、データへのアクセスが改善され、請求がより迅速に処理されるようになります。

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