某企业核心应用系统进行了一次大规模升级改造,系统界面布局和操作步骤调整很大,预计超过一万名系统用户将会受到影响。这些用户需接受培训,重新熟悉系统操作步骤,了解改造后的系统对自己工作内容和流程产生的影响。然而培训效果常常难以达到预期,系统用户仍然会面临诸多困扰。
借助智能自动化技术,我们就可以轻松解决这一难题。
试想一下这个场景:
“
员工A登录改造后的系统,一个甜美的声音传来:"您好,我是应用系统支持人员小美。请让我为您服务。"
员工A:"请问 "新增用户"的功能挪到哪儿去了?"
小美:"您是想新增用户吗?"
员工A:"是的。"
小美:"您想要新增普通用户还是授权用户?"
员工A:"我想新增授权用户"
小美:"根据最新要求,您需要是授权主管才能新增授权用户。您现在登录的身份是普通授权人员,请您用授权主管身份重新登录,在特殊用户管理中可以进行新增授权用户操作."
员工A换了身份重新登录系统,根据小美的提示,顺利完成新用户创建。
”
整个过程员工A只需提出口头指令,剩下的事情全部由小美完成。员工A对这个温柔亲和又能快速明白需求的小美所提供的服务十分满意。
但您知道吗?小美其实并不是真正的"支持人员",它甚至不是人类,只是一台机器!
没错!它就是所谓的认知助手。就像上面的对话场景一样,认知助手可以提供有温度的数字化交互,通过吸引用户主动参与、用直观而人性化的方式一步一步地引导用户解决应用系统的使用问题,在提高服务效率的同时,提高了员工的满意度。
这就是正在助力我们走向未来的IBM智能自动化。
在IT运维范畴中,基本的自动化技术可以完成基于明确规则的各种IT任务,比如:系统运行监控和预检、自动监控、报表数据的收集分析及生成、数据的归档及清理等;而借助人工智能等认知技术,我们就可以使自动化具备一定的智能,帮助IT人士完成更加复杂的任务,比如:智能助手、技术问题的自我发现和自我修复、非结构化数据的输入等。自动化无需对原有系统做任何定制开发,提供新特性或新功能。适合自动化的场景特征,通常是支持不同流程和任务的运行环境,能够处理结构化/半结构化数据,包含大量数据录入,以计算机为中心的可重复流程,不改变原有IT系统。简而言之,现有系统不可改变,操作逻辑和规则固定,业务/任务量波动大,人力投入高,重复度高,错误率高的 “三高”场景,特别适合自动化。
我们来看一个具体的例子: 为保障SAP系统7*24小时正常运行,常常需要安排专职顾问夜间值班监控系统。即便如此,有时还是不能及时发现过程链的问题。这是一个很大的挑战,人员投入成本高,对团队士气影响大。而如果运用流程自动化技术就能够解决这个难题。
借助智能自动化在IT中的应用,企业可以减少人力成本,提高效率,移除人为错误,提高质量和准确性,加快部署速度。通过自动监控,提供更快响应和异常处理,提升客户满意度;数字化劳动力可以提供良好的扩展性,适应季节性工作压力的变化,始终为客户提供7*24小时稳定服务;满足合规要求,保证流程准确率达到100%。而有认知技术加持的自动化,还能使智能数字员工不断增强,实现从简单数据处理员到数据专家的飞跃,发现数据相关性,为决策者提供有价值的洞察和有力的决策支持。
(本文转自公众号IBM中国)