Цифровые ассистенты: как роботизировать работу с поставщиками? Опыт НЛМК
Интеграция
Поделиться
В своей повседневной жизни мы все чаще сталкиваемся с цифровыми ассистентами. Они встречают нас в банковских приложениях, помогают решить проблемы со связью в телекоммуникационной отрасли. В последние несколько лет в этом направлении начали развиваться и крупные промышленные предприятия. Технологии искусственного интеллекта помогают компаниям высвободить ценный ресурс квалифицированных специалистов, снизить затраты и повысить эффективность отработки запросов от поставщиков. Руслан Сайдалиев, заместитель директора по развитию бизнеса, направление AI-проектов «Mail.ru Цифровые технологии, рассказал, зачем металлургам цифровые ассистенты, какие задачи они решают и о чем нужно помнить при реализации подобных проектов.
Что привело отрасль к диалоговым платформам?
«Как стать вашим поставщиком?», «Какие конкурсные процедуры нам предстоят?», «Как получить доступ к системе?» — эти и подобные им вопросы хорошо знакомы многим специалистам службы снабжения в металлургической отрасли. Большинство крупных предприятий работает с сотнями различных поставщиков и регулярно получает массу однотипных запросов. Отработка подобных вопросов имеет свои специфические особенности.
Во-первых, из-за большого количества поставщиков объем типовых обращений может доходить до критических значений. Это создает значительную нагрузку на службу снабжения, отнимает значительную часть рабочего времени специалистов, которую можно и нужно использовать на решение задач, направленных на создание ценности для организации.
Все больше металлургических компаний обращаются к помощи диалоговых платформ с функциями интеллектуальной роботизации — цифровых ассистентов.
Источник: Depositphotos.com
Во-вторых, не все запросы получается отработать оперативно из-за широкой географии компаний и их поставщиков. Служба снабжения же в большинстве случаев располагается в головном офисе компании. Таким образом, поставщик может ждать несколько часов ответа на, казалось бы, простейший вопрос.
В-третьих, доступ ко многим необходимым данным и системам находится у ИТ-департамента. Следовательно, отработка запроса требует вовлечения нескольких специалистов. Это в целом снижает экономическую эффективность процесса.
В сухом остатке компания получает сложный, трудозатратный и, главное, неэффективный процесс. Квалифицированные специалисты тратят время на выполнение простых рутинных операций, при этом поставщики вынуждены подолгу ждать решения. Очевидно, роботизация работы с поставщиками была лишь вопросом времени.
Что изменил искусственный интеллект?
Все больше металлургических компаний обращаются к помощи диалоговых платформ с функциями интеллектуальной роботизации — цифровых ассистентов.
Подобные решения базируются на технологиях искусственного интеллекта и машинного обучения. Это позволяет понимать и отрабатывать запросы на естественном языке на уровне квалифицированного специалиста службы снабжения. Решение также имеет функциональность для «общения» со сложными корпоративными системами в соответствии с процессуальными требованиями и протоколами информационной безопасности.
Цифровой ассистент способен полноценно взять на себя роль первой линии поддержки. При этом он готов отвечать на запросы поставщиков круглосуточно, без задержек и перерывов на обед.
Приведем пример, как внедрение диалоговой платформы повлияло на работу службы снабжения компании НЛМК. Раньше все обращения обрабатывались вручную специалистами в рабочие часы, что занимало от 30 минут до 2 дней. После внедрения диалоговой платформы «Цифровой ассистент» от «Mail.ru Цифровые технологии» нагрузка на сотрудников снизилась на 25%, а время ответа на запрос сократилось в 120 раз — до 1 минуты.
Особенности реализации
При внедрении диалоговой платформы с элементами роботизации в процессы металлургической компании стоит понимать особенности и специфику отрасли. Для того, чтобы решение отвечало потребностям бизнеса и под его ответственность можно было передать общение с поставщиками, нужно помнить о нескольких нюансах.
Обучение специфической лексике. Во время эксплуатации цифровой ассистент будет общаться с профессионалами из металлургической отрасли. Это значит, что он должен не только понимать отраслевую лексику, но и формулировать ответы в соответствии с определенной стилистикой, к которой привыкли поставщики. Цифровой ассистент должен учиться у лучших — у сотрудников службы снабжения. При чем его ответы стилистически должны быть максимально близки к ответам специалистов в начале рабочего дня, когда они максимально сфокусированы.
Создание автоматических диалоговых сценариев. Стоит понимать, что запрос зачастую сформулирован с упущением некоторых деталей. Полноценная автоматизация процесса предполагает, что ассистент понимает, что информация неполная и нужно задать несколько дополнительных вопросов или выполнить определенные действия по разрешению инцидента. Витиеватая формулировка ответа или некорректная информация может повлечь за собой не только репутационные, но и юридические риски. Поэтому цифровой ассистент «обязан» строго следовать регламенту и политикам компании.
Интеграция в ИТ-ландшафт компании. Чтобы действительно разгрузить сотрудников, требуется интеграция с корпоративными системами. Решение должно быть достаточно гибким и адаптивным, чтобы бесшовно встроиться в существующий ИТ-ландшафт без необходимости серьезной перестройки и доработки.
Измеримость экономического эффекта. После того как диалоговая платформа перешла в эксплуатацию, важно проанализировать, как внедрение повлияло на бизнес компании. Любое технологическое решение должно иметь измеримый и понятный экономический эффект. Если его нет, то проект нельзя признать успешным. Так, например, проект внедрения цифрового ассистента позволил компании НЛМК оптимизировать поставки на 10% за счет повышения прозрачности процесса закупок.
Текущий уровень развития диалоговых платформ позволяет использовать цифровых ассистентов не только для оптимизации работы с поставщиками, но и для других задач: автоматизация HR-функций, управление доступами к информационным системам, IT Help Desk и повышение эффективности взаимодействия между департаментами, построение серьезных баз знаний компании на основе вопросно-ответной системы. Несмотря на сложность процессов и общую консервативность отрасли, российские компании уже сегодня могут извлечь пользу из прогрессивных цифровых решений.
Полный текст статьи читайте на CNews
