У организаций микрофинансирования есть благородная причина существования: обслуживая людей, не имеющих доступа к обычной финансовой системе, они стремятся расширить финансовую доступность. Ранее в этом году на сессии после работы с Accenture и microStart мы узнали, что влияние этого дополнительного включения имеет экспоненциальный сетевой эффект на общество, где предприниматели побуждают других к большему творчеству и экспоненциальной занятости, поскольку этим предпринимателям нужно больше сотрудников для помочь компании расти.

UiPath недавно пригласил меня на практический вебинар, организованный Микрофинансовым центром, о важности искусственного интеллекта в микрофинансовых организациях (МФО). Это заставило меня задуматься: почему им нужна сила ИИ больше, чем какому-либо другому финансовому учреждению, и что может быть проблемой для них, чтобы использовать эту мощь?

Ценность гиперавтоматики

Ресурсы МФО для решения административного бремени ограничены, а запросы высоки. Так же как и стоимость их обработки по сравнению с размером билета микрозаймов и более высокой обработкой исключений в процессе кредитного скоринга.

Именно здесь проявляется мощь автоматизации и искусственного интеллекта. Такие технологии, как Платформа автоматизации UiPath, демонстрируют невероятную ценность, помогая этим МФО делать больше с меньшими затратами и быстрее удовлетворять потребности бизнеса.

Во время вебинара Микрофинансового центра Нитин Пурвар, старший функциональный архитектор UiPath, рассказал о трех различных технологиях автоматизации, которые при смешивании обеспечивают то, что Gartner называет гиперавтоматизацией:

  • Роботизированная автоматизация процессов (RPA): эмулирует людей и фокусируется на исполнении. RPA во многом основан на правилах и чрезвычайно полезен для повторяющихся задач со структурированными данными. (См. также наш блог «Автоматизация снова делает банковское дело более человечным»)
  • Машинное обучение (ML): поможет людям и сосредоточится на мышлении. Машинное обучение способно работать над более сложными задачами как с полуструктурированными, так и с неструктурированными данными. Он способен распознавать закономерности, но для этого требуется много тренировок.
  • Понимание документов (DU): может быть основано либо на правилах, либо на моделях и поможет организации работать со всеми видами документов и преобразовывать их в структурированные данные, которые можно использовать, например, в контексте RPA.

МФО, использующие гиперавтоматизацию для обработки новых кредитных заявок, регистрации клиентов и всех видов проверок, сэкономят время. Эта экономия времени позволяет их сотрудникам и волонтерам приносить реальную пользу своим членам и клиентам, направляя и улучшая повседневный бизнес, задачи, в которых человеческий контакт имеет реальное значение.

Нитин: «Платформа автоматизации предприятия UiPath позволяет организациям легко обнаруживать возможности автоматизации, создавать автоматизацию от простого к сложному, используя сложный ИИ, и управлять всем этим с помощью оркестровки в масштабе предприятия».

МФО и сила гиперавтоматизации

Нитин: «Например, при регистрации клиентов очевидно, что требуется много документов с множеством проверок и проверок, прежде чем вы сможете обслуживать своих клиентов. Все это традиционно делается вручную, особенно для МФО, поскольку они почти всегда имеют дело с мелкими клиентами».

Гиперавтоматизация помогает оптимизировать весь процесс адаптации, что, в свою очередь, сокращает время адаптации.

Аудитория МФО очень разнообразна и иногда более чувствительна к мошенничеству, чем люди, имеющие доступ к обычным банковским услугам. Сочетание RPA с машинным обучением позволяет роботам научиться проверять формы и документы, и они часто видят мошеннические шаблоны, которые человеческий глаз не заметил бы. Помимо того, что это невероятно экономит время, это уменьшает мошенничество и связанный с этим ущерб репутации и постобработку.

Другой пример: UiPath сократил время обработки заявки на кредитование малого и среднего бизнеса с 45 минут до 2–3 минут на кредит. Это увеличивает мощность компании на 1800%. Или, другими словами: это освобождает 95% времени приложения для создания ценности для предпринимателя, вместо того, чтобы помогать ему в его управлении.

Наконец, есть жалобы и общие пожелания к контакт-центру. Гиперавтоматизация поможет с классификацией и категоризацией, с одной стороны, и разрешением претензий, когда это возможно, с другой.

По словам Нитина, гиперавтоматизация может помочь МФО отвечать на 30-40% различных запросов и жалоб клиентов. Это экономия средств в дополнение к сэкономленному времени за счет автоматического перераспределения оставшихся входящих запросов нужному сотруднику для ответа на них.

Проблемы, связанные с использованием силы ИИ

Идея «хорошо обученных роботов» подводит нас к сути задачи, стоящей перед МФО по использованию возможностей ИИ: необходимому обучению. А обучение требует времени и самоотверженности людей в этой области.

Для обучения также требуются чистые данные, много чистых данных для обучения различных моделей, в которых реализовано машинное обучение.

Мы все знаем поговорку: «Черт возьми, черт возьми», поэтому нам также нужно подготовить данные, чтобы убедиться, что организация начинает с чистого листа. По словам Нитина, для каждого сценария в качестве отправной точки требуются правильные наборы данных за период не менее 2 месяцев.

К счастью, такие компании, как UiPath, имеют необходимые возможности, чтобы помочь организации в обучении различных моделей и убедиться, что обучение может начаться с чистых данных.

Вторая важная проблема сводится к доверию и способности передать принятие решений роботу. Какой уровень точности вы готовы принять без вмешательства человека? Некоторые дела будет легче передать, чем другие. Повторяющиеся вопросы в чате или через социальные сети будет гораздо проще делегировать «виртуальному сотруднику», чем, например, подтверждение иностранного документа, удостоверяющего личность.

Машины учатся и продолжают учиться, поэтому точность со временем будет расти. До тех пор процесс может потребовать временных дополнительных ресурсов. Они поддержат обучение, оценят процесс для дальнейшего улучшения и позаботятся о том, чтобы вы не оставили свой сон в начале, рискуя принять неправильное решение.

Ресурсов мало, но помните о конечной цели: со временем гиперавтоматизация уменьшит вмешательство человека в затронутые процессы. Это инвестиция, но инвестиция, которую стоит сделать, которая со временем приведет к расширению бизнеса и более довольным клиентам с лучшим обслуживанием.