Aprovechar técnicas efectivas de mejora continua para lograr una alta tasa de procesamiento directo

El procesamiento directo (STP) se refiere al procesamiento automatizado de transacciones sin intervención manual. Los procesos de transacción suelen consistir en varias etapas, requieren varias personas en diferentes departamentos y, a veces, incluso implican cheques en papel. Las empresas suelen adoptar RPA como una solución única para completar transacciones y lograr una alta tasa de STP. ¿Pero es realmente eficaz?

La tasa STP estimada para cualquier proveedor de servicios en la industria de la conectividad es del 75% al ​​85%. Sin embargo, la realización real es sólo del 30% al 50%. Una de las razones que ha contribuido a la tarifa promedio es la implementación de RPA únicamente por parte de los proveedores de servicios. Otras técnicas de mejora continua ampliamente utilizadas, como la mejora continua ocasional y la mejora continua basada en análisis, han demostrado ser menos efectivas para lograr la tasa STP objetivo. Los proveedores de servicios deben adoptar métodos eficaces de mejora continua para obtener más valor de su implementación de RPA existente.

Adopte la Estructura Optimizadora de Automatización (Automation Optimizer Framework), una estrategia eficiente de mejora continua para mejorar su tasa de STP. El marco identifica ineficiencias de automatización, causas fundamentales y soluciones para las brechas identificadas y monitorea continuamente las tasas de STP, todo de manera automatizada. Sus componentes clave son:

• Motor inteligente RCA (análisis de causa raíz): profundiza en la información a nivel de transacción para identificar automáticamente la causa raíz de las consecuencias.
• Solucionador integrado: analiza constantemente la salida de un motor RCA inteligente y desencadena la acción respectiva en función de la causa raíz identificada.
• Herramienta de monitoreo continuo: rastrea el progreso de la tasa de STP a lo largo del tiempo para los objetivos, KPI e hitos definidos.

Combine el poder de RPA con NLP para mejorar el potencial de automatización del suministro de servicios

La mayoría de los proveedores de servicios en la industria de la conectividad han comenzado a aprovechar la automatización robótica de procesos (RPA) para automatizar varios procesos, especialmente en el suministro de servicios. Sin embargo, el robot RPA estándar por sí solo no puede automatizar el proceso de aprovisionamiento de un extremo a otro, ya que implica una gran cantidad de datos no estructurados que requieren intervención manual para su procesamiento. Según Gartner, “hoy en día, el 80% de los datos empresariales no están estructurados”. Procesar una cantidad tan enorme de datos no estructurados y realizar una automatización de extremo a extremo con una RPA estándar es un desafío importante para los proveedores de servicios.

Para superar este desafío, los proveedores de servicios pueden combinar el poder del bot RPA con un motor basado en procesamiento del lenguaje natural (NLP) capaz de extraer información y procesar texto no estructurado. Además, ayuda a obtener conocimientos y proporcionar la siguiente mejor acción, todo de forma automatizada. Esta automatización de un extremo a otro ayuda a los proveedores de servicios a reducir el tiempo del ciclo y brindar servicios eficientes a sus clientes.

Autores:

• Madhusudhanan S
• Velmurugan M
• Gurunathx L V
• Mogan A B.