BPO nedir?
Genel olarak, dış kaynak kullanımı fikri, işin özü olmayan standart iş fonksiyonlarını yürütmek için dış satıcıları kullanmaktır. Bu, yönetim görevini basitleştirir, şirketin yalnızca işi büyütmek ve yeni fırsatları araştırmak gibi yüksek değerli faaliyetlere odaklanan çekirdek personeli tutmasına izin verirken, üretim ve iş akışı yönetimi gibi düzenli ve iyi anlaşılan operasyonlar başkasına devredilebilir. dış satıcılar.
Denizaşırı satıcılar, dikey olarak uzmanlaşmış çalışanlar için daha düşük işçilik maliyetleri, çok dilli beceriler, bir gecede operasyonlar veya coğrafi olarak dağıtılmış operasyonlar nedeniyle daha iyi felaket kurtarma müdahalesi gibi birleşik işletmeye rekabet avantajları sağladığı için genellikle tercih edilir.
Günlük büyük hacimli evrakları işlemesi gereken endüstriler, iş akışlarını yönetmek için çok fazla çaba ve para harcar. Bir iş akışı, bir faturanın ödenmesi veya bir sağlık sigortası talebinin onaylanmasıyla ilgili adımlar gibi, her biri farklı bir çalışan tarafından gerçekleştirilen bir dizi idari kontrol noktasından ve eylemden oluşur.
İş Süreci Dış Kaynak Kullanımında (BPO'lar) Otomasyon
Bir iş akışına gömülü görevlerin manuel ve tekrarlayan doğası, genellikle gecikmelere ve yeniden çalışmaya neden olan insan hatalarına ve veri kaybına yol açar. Bu, büyük ölçekte işletilen karmaşık işletmelerde büyütülür. Yukarıdakilerin tümü, iş akışı yönetimini yazılım aracılığıyla otomasyon için iyi bir hedef haline getirir. Bilgisayarlar, insan dikkati yorgunluğu nedeniyle rastgele hatalar oluşturmadan tekrarlayan görevleri gerçekleştirecektir.
Tekrarlayan göreve bir örnek Veri Girişidir. Sağlık sigortası talep sürecinde, iş akışı, bir personel üyesinin taranmış kağıt belgelerin görüntülerini bir bulut deposuna yüklemesiyle başlar. Bir sonraki adım, belge görüntüsüne bakan, onu okuyan, ilgili bilgi parçalarını anlayacak kadar iyi yorumlayan ve bunları sayısal ve metin alanları olarak depolamak ve sonraki adımlarda daha fazla işlemek için bir sisteme yazan bir işçiyi içerir. iş akışı.
Veri Girişi görevi, Optik Karakter Tanıma (OCR) ve Bilgi Çıkarma (IE) teknolojilerinin yardımıyla otomatikleştirilebilir (bkz. [1] derinlemesine bir teknik örnek için), insan hatası riskini ortadan kaldırır.
BPO'larda otomasyonu etkinleştirmek için AI tabanlı bir çözüm mü arıyorsunuz? Nanonetler verin™ bir dönüş yapın ve tüm belgelerle ilgili faaliyetleri İş Süreci Dış Kaynak Kullanımına otomatik pilotta koyun!
BPO Yerine Getirme Hizmetleri
1990'ların başından bu yana, tedarik zincirleri, ölçek ekonomileri sunan sağlayıcılarda uzmanlaşmış hizmetlerin yoğunlaşmasını sağlayarak verimliliklerini en üst düzeye çıkarmak için çalıştırıldı. Örneğin, iPhone tedarik zinciri 50'ye kadar ülkedeki satıcılardan oluşur. Üretim ağlarının bu küreselleşmesi, şirketler dünyanın dört bir yanından BPO yerine getirme satıcılarına güvenmeyi öğrendiğinden, iş işleme dünyasında bir paralellik var.
BPO, ürünlerine yönelik ani bir talep artışından yararlanmak isteyen küçük bir şirket için vazgeçilmez olmakla kalmaz, aynı zamanda çoğu şirket için de mantıklıdır. Örneğin, tele pazarlama gibi dış kaynak faaliyetlerini düşünün, bu nedenle birçok BPO şirketi olası satış yaratma, satış ve müşteri hizmetleri konusunda hizmetler sunar. BPO Fulfillment halihazırda milyarlarca dolarlık bir sektör haline gelmiş olsa da, AI teknolojilerinin benimsenmesiyle büyümesi hızlanabilir.
Yapay Zekanın BPO Hizmetlerine Etkisi
Onshore AI destekli çözümler artık geleneksel offshore BPO hizmetlerine uygun alternatifler sunuyor:
- Eşdeğer kalite seviyeleri ve üstün coğrafi bağımsızlık
- İşçilik maliyet verimliliği
- İşleme hızı
- ölçeklenebilirlik
- doğruluk
- Karbon Ayakizi
Sadece 10 yıl önce AI'nın bu yarışta bile olmadığı göz önüne alındığında, birçok gözlemci yakın gelecekte çoğu BPO'nun kısmi veya tamamen AI destekli tekliflere geçiş yapacağını öngörebilir.
(Kaynak: https://enterprisersproject.com/article/2020/1/rpa-robotic-process-automation-5-lessons-before-start)
Yapay Zekanın Kısa Tarihi
Son 20 yılda, yapay zeka destekli perakende ve pazarlama büyük başarılar elde etti. İnternet üzerinden yakalanan müşteri davranışı verilerinden eyleme dönüştürülebilir içgörülerin madenciliği, çoğu şirket için perakende operasyonlarının ve pazarlama yatırımlarının yatırım getirisini en üst düzeye çıkarmalarını sağlayan hile yaptı.
2000'lerin on yılında yapay zekayı tanımlayan veriler tablo halindeydi, bu da verilerin düzgün bir şekilde sütunlar ve satırlar halinde organize edildiği anlamına geliyor. Bu, ticari AI'nın ilk dalgasının neden elektronik tablo benzeri verileri (sadece daha büyük) işlemekle sınırlı olduğunu açıklıyor, altın çağıydı:
- işbirlikçi filtreleme algoritmalarına dayalı öneri sistemleri
- grafik algoritmaları tarafından desteklenen arama portalları
- n-gram üzerine kurulu duygu ve spam sınıflandırıcıları
Sonraki on yılda, 2010'larda, ticari düzeydeki yapay zeka, tablo halindeki veri engelini kırdı, verileri ses dalgaları, görüntüler biçiminde işlemeye ve metin veya konuşmadaki basit nüansları anlamaya başladı.
Bu, günümüzün AI uygulamalarının çoğuna güç veren ve yeterli veri ve bilgi işlem kaynakları verildiğinde her şeyi önceki nesilden daha iyi yapan, ayrıca işit, gör , konuşun, tercüme edin ve hatta bir şeyler hayal edin.
Tüm bu ilerleme, bilgilerini milyonlarca (bazen milyarlarca) sayısal parametreye kodlayan ve daha sonra bu parametreleri milyonlarca cebirsel işlemle birleştirerek kararlarını veren, bir insanın izlemesini ve izlemesini son derece zor veya neredeyse imkansız hale getiren makine öğrenme sistemlerine dayanıyordu. Belirli bir kararın nasıl verildiğini anlamak, bu nedenle bu modeller kara kutular olarak nitelendirildi ve onları anlama ihtiyacı yeni bir moda kelime çalışmasını motive etti: Açıklanabilir AI veya kısaca XAI.
(Kaynak: https://www.kdnuggets.com/2019/12/googles-new-explainable-ai-service.html)
BPO'larda otomasyonu etkinleştirmek için AI tabanlı bir çözüm mü arıyorsunuz? Nanonetler verin™ bir dönüş yapın ve tüm belgelerle ilgili faaliyetleri İş Süreci Dış Kaynak Kullanımına otomatik pilotta koyun!
Açıklama Hakkınız Var
AI, akademi ve yatırımcılardan daha önce hiç olmadığı kadar fazla ilgi görürken, insan benzeri yeteneklerini geliştirmeye devam edecek ve şimdi kimin alacağına karar vermekten önce yeterince sorumluluk ve vatandaşlık görevi geliştirmenin zamanı geldi. hastaların hastaneden taburcu edilebileceği bir kredi veya tavsiye.
Asıl endişe, insan deneklerle ilgili kararların, ırksal önyargıya veya diğer sosyal olarak zarar verici kriterlere dayalı olsa bile, karar optimal olduğu sürece, kimsenin anlamak istemediği karmaşık AI destekli kararların içine gizlenmesidir.
Bu bağlamda, AI'daki en aktif araştırma alanlarından biri, insanların model kararlarını bir organizasyon içindeki tüm insan yapımı kararların analiz edilebileceği netlikle yorumlamalarına izin veren araçlar geliştirmekle ilgilidir.
Bu bilinir açıklama hakkı ve 1970'lerden kalma bir kodu güncelleyen Fransa gibi ülkelerde, hükümet görevlileri tarafından alınan kararlarda şeffaflığı sağlamayı amaçlayan, sadece yapay zeka tarafından verilen kararlara genişleterek mantıklı ve anlaşılır bir ifadeye sahip. Bunlar aşağıdakileri içermelidir:
- algoritmik işlemenin karar vermeye katkısının derecesi ve modu;
- işlenen veriler ve kaynağı;
- ilgili kişinin durumuna uygulanan tedavi parametreleri ve uygun olduğunda ağırlıkları;
- tedavi ile gerçekleştirilen operasyonlar.
(Kaynak: https://www.darpa.mil/program/explainable-artificial-intelligence)
AI tabanlı BPO tarafından gündeme getirilen daha pratik bir endişe, AI sisteminin başarısızlığından nihai olarak kimin sorumlu olduğu sorumlulukla ilgilidir?
Son olarak, AI sistemlerinin deneyimlerinden öğrenebileceği gibi, fikri mülkiyet sorunu var, AI sisteminin BPO müşteri operasyonu tarafından üretilen verilerden damıtıldığı gelişmiş bilginin sahibi kim?
Bu endişelerin, hizmet sözleşmelerinde bunlara değinmesi gerekebilecek yapay zeka destekli BPO için açık sonuçları vardır.
BPO'larda otomasyonu etkinleştirmek için AI tabanlı bir çözüm mü arıyorsunuz? Nanonetler verin™ bir dönüş yapın ve tüm belgelerle ilgili faaliyetleri İş Süreci Dış Kaynak Kullanımına otomatik pilotta koyun!
Yapay Zeka İçeren BPO Tekliflerine Örnekler
AI şu anda insanları yeni durumlarla başa çıkmak için zihinsel esneklikte ve hatta içinde yaşadığımız dünya hakkında çocuk düzeyinde bir anlayışa sahip olmak için eşleştiremese de, dar tanımlanmış bilgi alanlarında iyi performans gösterme yeteneği göstermiştir. BPO'lar için iyi adaylar yapın.
Doküman Yönetimi
BPO Endüstrisinin büyük bir dikeyi Belge Yönetimidir, belge merkezli endüstrilerdeki büyük şirketler, temel yetkinliklerine odaklanmak için dış kaynak kullanmaya hazırlanırken iç süreçlerini standartlaştırıp belgeledikçe bu sektör büyük bir dönüşüm geçiriyor.
Bu eğilim, geleneksel belge yönetimi hizmeti sağlayıcılarını, aşağıdakiler gibi iş sektörleri de dahil olmak üzere daha karmaşık bir hizmet teklifi geliştirmeye yönlendiriyor:
- Fatura işleme
- Sağlık Kayıtlarının Dijitalleştirilmesi
- Hak Talepleri İşleme
- Banka Hesap Özeti Alımı
- Kredi Başvuru İşlemleri vb.
Bu BPO sağlayıcıları, zaman zaman raporlama ve yazdırma ile temel belge tarama ve arşivleme hizmetlerinin ötesine geçerek daha yüksek katma değerli hizmetlere doğru geliştikçe, yüksek hızlı ve yüksek hacimli belge tarayıcılardan oluşan entegre bir teknoloji yığını geliştirmeleri gerekir. gelişmiş belge yakalama, veri tanıma ve iş akışı yönetimi yazılımı.
Taranan görüntülerden AI destekli veri çıkarma, ARP gibi yüksek katma değerli hizmetlere kapıyı açan anahtardır. Aşağıdaki resimde bir AI sisteminin bir resmi nasıl gördüğünü görüyoruz. AI modeline göre görüntü, bir grup metin alanı ve bu alanlar arasındaki göreli mesafelerle temsil edilir. Bu bilgilerle sistem, görüntüdeki her metin ve sayının en olası anlamına ulaşmak için istatistiksel çıkarım uygular.
(Kaynak: https://nanonets.com/blog/information-extraction-graph-convolutional-networks/)
API aracılığıyla ML hizmeti tüketimi
Yukarıdaki tartışma, AI hizmetlerini belge işleme iş akışlarıyla entegre etmenin gerekliliğini ve değerini açıklamaktadır. Bu bölümde, bulut tabanlı bir OCR ve Veri Tanıma hizmetinin entegrasyonunu tartışıyorum. Bu hizmet, taranan bir formdan tüm ilginç bilgileri çıkarır ve iş akışı yönetimi yazılımı tarafından daha fazla işlenmek üzere bilgisayar tarafından okunabilir biçimde döndürür.
Bu yapay zeka bileşeni iki iş akışından oluşur: ilki, model geliştiricisi tarafından sağlanan örneklerle bir makine öğrenimi modelini eğitir ve ikinci iş akışı, belgelerden bilgi çıkarmak için yalnızca ilk adımda eğitilen modeli çağırır.
Okuyucuların zaman kısıtlamalarını göz önünde bulundurarak, tipik bir süreçte yer alan ana adımların ana hatlarını gösteriyorum.
Eğitim İş Akışı
- Adım 1: Belge Tarama. Bu işlem, fiziksel bir kağıt belgeyi JPEG, PDF vb. gibi standart bir biçimde bir görüntü dosyasına dönüştürür.
- Adım 2: OCR işleme. Bu işlem, belgenin harf ve rakam içeren alanlarını tanır ve içeriklerini, sınırlayıcı kutu koordinatlarıyla birlikte metin bölümlerinin bir listesi olarak çıkarır.
- Adım 3: Görüntülerin manuel olarak eklenmesi: Bu işlem, bir metin alanı seçmeye ve metinde bulunan bilgi türünü temel olarak tanımlayan bir etiket atamaya izin veren özel bir düzenleyicinin yardımıyla bir insan tarafından manuel olarak gerçekleştirilir, örneğin faturadaki satın alma tarihi vb.
- Adım 4: Örnekleri kutuya yükleyin. Bu süreç, bir API çağrılarak gerçekleştirilir ve eğitim örneklerini yapay zeka bulut yazılımı için kullanılabilir hale getirme amacına sahiptir, böylece bir sonraki adımda modeli eğitmek için kullanılabilirler.
- Adım 5: Bir Bilgi Çıkarma Modeli eğitin. Bu işlem, bir API çağrılarak tetiklenir. Eğitim tamamlandıktan sonra model, üretim iş akışında kullanılmaya hazır hale gelir.
Üretim İş Akışı
Bu, müşteri verileri üzerinde faydalı sonuçlar üreten iş akışıdır. İlk iki adım eğitim iş akışı ile ortaktır, fark, makine öğrenimi dilinde “tahmin” olarak bilinen (anlamı “eğitimli tahminlerde bulunmaya” daha yakın olmasına rağmen) 3. adımda başlar.
- Adım 3 (tahmin): Otomatik Bilgi Çıkarma: Bu süreç, AI modeli tarafından bulutta gerçekleştirilir. Model, OCR çıktısının üzerinden geçer ve sonraki işlemler için yararlı olan sayıları ve metin parçalarını tanır. Çıktı, iş akışındaki bir sonraki görevi gerçekleştiren yazılım tarafından işlenmesi kolay bir biçimde tablo halinde veri olabilir.
BPO'larda otomasyonu etkinleştirmek için AI tabanlı bir çözüm mü arıyorsunuz? Nanonetler verin™ bir dönüş yapın ve tüm belgelerle ilgili faaliyetleri İş Süreci Dış Kaynak Kullanımına otomatik pilotta koyun!
BPO Endüstrisindeki Diğer Yapay Zeka Fırsatları
BPO endüstrisinde AI uygulama fırsatları genellikle iki büyük kategoriye ayrılır: robotik süreç otomasyonu (RPA) ve sohbet robotları.
RPA nedir?
BPO'lar bağlamında robotik, finans ve muhasebe elektronik tabloları hakkında otomatik olarak kararlar alan teknoloji türü anlamına gelir. Bu kategoriye, tavsiye sistemlerine dayalı müşteri kişiselleştirmesi, kredileri onaylayan veya müşteri hesaplarındaki dalgalanmayı tespit eden sınıflandırıcılar gibi çoğu büyük ölçekli şirkette yaygın olan ancak henüz herkes için uygun olmayan çok sayıda içgörü madenciliği hizmetini dahil edebiliriz. ayrıca müşteri geri bildirimlerini olumlu veya olumsuz olarak sınıflandırmak için metin sınıflandırıcılar ve hatta şirketin sosyal medyasında botları ve trolleri tespit etmek için sınıflandırıcılar. Bu, sensörlerden gelen verilerin işlenmesine ve ardından tedarik zincirinde verimlilik sağlayan analitik göstergelerin hesaplanmasına paraleldir.
(Kaynak: https://www.processmaker.com/blog/how-do-banks-benefit-from-robotic-process-automation-rpa/)
Konuşma Ajanları
Genel olarak "chatbotlar" olarak bilinen konuşma aracıları iki büyük kategoriye ayrılabilir: görev odaklı ve sohbet robotları.
Bir sohbet robotu sadece sohbeti oluşturur ve bloglara katılan sosyal medyada bulunabilir. Hakkında hiçbir şey bilmediği çok çeşitli konularda fikir beyan etmesi bekleniyor, Microsoft'un ünlü bir Tay bot vakası bu kategorinin tipik bir örneğidir (bunun mutlu bir sonu olmamasına rağmen, bu konuda harika bir ders oldu). AI benimsemenin incelikleri).
Yelpazenin diğer tarafında, tek görevi belirli bir etki alanındaki bazı pratik görevleri yerine getirmek olan görev odaklı temsilciler buluyoruz, bu, telefonunuzun bir restoran rezervasyonunu ele alması veya sizi bir varış noktasına yönlendirmesi durumunda olabilir.
Yeterli eğitimle, görev odaklı temsilciler, bir telefon yardım masasında ve müşteri iletişim hizmetlerinde işlenen en yaygın soruları özenle halledebilir. Chatbot, yalnızca dar bir bilgi alanında tatmin edici bir şekilde çalışabilir ve bu nedenle genellikle basit vakaları yanıtlamaya çalışan ilk katman olarak kullanılır ve diğer tüm sorunlar için ipliği bir insan uzmanına yönlendirmeye çalışır.
Chatbot, çok çeşitli soruları (dağıtımın “uzun hikayesine” giren sorular) yanıtlayamasa da, yalnızca en sık sorulan soruları yanıtlayarak yanıtlanan çağrıların sayısını azaltmada değerli bir etkiye sahiptir. insanlar.
Konuşma ajanları uzun bir yol kat etti, ancak hala bir araştırma alanı, bilimsel makalelerde yayınlanan etkileyici AI tasarımları ile belirli alanlarda ilerleme var, ancak yüksek kaliteli veri kümeleri edinmenin zorluğu nedeniyle endüstride çok sınırlı uygulama. Bir konuşma aracısının tipik iş akışı aşağıda görülebilir.
(Kaynak: https://arxiv.org/abs/1703.01008)
Veri Hazinesi
Bir iş alanına özgü bilgiyi özümseyebilen yapay zeka sistemleri geliştirdik ve ayrıca bu bilgiyi makinelerin işleyebileceği şekilde temsil etmek için karmaşık yollar geliştirdik.
Şimdi, tek ihtiyacımız olan bir veri kümesi, uygun şekilde açıklamalı ve arındırılmış bir veri kümesi, çok sayıda örnek ve AI sisteminin öğrenmesi için yeterli ayrıntı. AI sistemlerinin sadece birkaç örnekten insanlar gibi öğrenmediği göz önüne alındığında, bu en önemli zorluklardan biri olduğunu kanıtlıyor.
AI tipik olarak, öğrenmesini istediğiniz her küçük şeyin birçok örneğine ihtiyaç duyar. Verileriniz çok çeşitli vakalar sunuyorsa, bu vakaların her biri için birkaç örneğe ihtiyacınız vardır. Ve sonra, insan dili, çok sayıda cümle oluşturmak ve sayısız kavramı ifade etmek için birleştirilebilen, kelime adı verilen on binlerce duruma sahiptir. Cümleler sırayla konuşmalar oluşturmak için birleştirilebilir.
Bu noktada, konuşma veri kümelerini edinmenin neden zor olabileceğini görüyorsunuz. Neyse ki bizim için bir AI sistemini sıfırdan eğitmemize gerek yok. Transfer öğrenimi olarak bilinen bir teknik sayesinde, dili zaten anlayan bir sistemden başlayabiliriz ve öğretmemiz gereken tek şey dikey bir işte kelimelerin anlamıdır.
Konuşmalı veri kümesi geliştirmenin maliyeti, bu tür AI sistemlerini küçük şirketlerin eğitmesini yasaklıyor ve yalnızca en büyük veri santralleri için uygun fiyatlı kalıyor. Bu nedenle, konuşma aracıları araştırmasında operasyonel olarak en önemli atılımlardan bazıları, model geliştirmede değil, veri kümesinin verimli kullanımını sağlayan bir eğitim mekanizmasının tasarımında oluşur.
(Kaynak: https://arxiv.org/abs/1703.01008)
Bu, veri kümesinde yeni cümle kombinasyonları oluşturabilen ve veri kümesinin boyutunu etkin bir şekilde çoğaltan simülatörlerin kullanımını içerir. Yukarıdaki diyagram, bazı basit sabit kodlanmış kurallara göre statik bir veri kümesinden cümleleri birleştiren kural tabanlı bir simülatörün yardımıyla hedefe yönelik bir konuşma aracısını eğitmek için kullanılan bir iş akışını gösterir.
Aşağıdaki tablo, kural tabanlı bir simülatörle konuşmayı öğrenen bir AI sisteminin performansını göstermektedir. Bir dizi eğitim bölümünden sonra, konuşma aracısı yetişir ve kural tabanlı eğiticisini aşar.
(Kaynak: Kullanıcı simülatörü ile eğitilmiş Sözlü Diyalog Sistemi)
Chatbotların Ötesinde
Çok kanallı çağrı merkezleri, geleneksel çağrı merkezinin yeni bir evrimidir; bunlar, e-postalar, belgeler, sesli aramalar ve sohbet oturumları dahil olmak üzere birden çok kanalda müşteri iletişimini yöneten hizmetlerdir.
Süreç verimliliğini en üst düzeye çıkarmak için iş süreçleriyle birlikte toplanan verilerden yararlanmak büyük bir fırsattır. Örneğin şirketler, müşteri iletişimlerinden içgörüler çıkararak pazarlama yatırım getirisini önemli ölçüde en üst düzeye çıkarma potansiyeline sahip pazarlama ve müşteri hizmetlerini kişiselleştirebilir.
Ancak çok kanallı müşteri dizilerinden eyleme geçirilebilir içgörüler elde etmek için medyayı merkezi bir havuzda depolamak yeterli değildir, okunabilir metinleri çıkarmak ve ayrıca iletişimleri uygun şekilde bağlamsallaştırmak, örneğin duygu veya duygusal içeriği tespit etmek için bir AI yığını gerekir.
Bu, çağrı merkezi yazılımının doğal dil işleme (NLP) gibi yapay zeka teknolojileriyle ve sesteki ses tonunu veya videodaki duygusal ipuçlarını inceleyen ses analitiğiyle entegrasyonunu motive etti.
Çoğu yönetim lideri ona nasıl erişileceğini anlamaya başlasa da, AI, çok kanallı çağrı merkezleri tarafından oluşturulan farklı medya yığınlarını, şirket liderliğinin verileri uygulamasına olanak tanıyan değerli bir yorumlanabilir ve eyleme dönüştürülebilir içgörüler hazinesine dönüştürme gücüne sahiptir. - güdümlü yönetim teknikleri.
Örneğin şirket, müşterilere karşı empatik olup olmadıklarını veya arama komut dosyalarını takip edip etmediklerini ve şirket politikalarını gözlemleyip gözlemlemediklerini öğrenmek için NLP algoritmalarını devreye sokarak temsilci performansının kök neden analizini gerçekleştirebilir. Bunlar, temsilcilerin eğitimi, işe alınması ve performans yönetimi ile ilgili kararlara rehberlik edebilecek eyleme geçirilebilir içgörülerdir. Aynı veriler, destek çağrılarını en aza indirmek için ürün ve süreç iyileştirme kararları vermek için analiz edilebilir.
BPO'larda otomasyonu etkinleştirmek için AI tabanlı bir çözüm mü arıyorsunuz? Nanonetler verin™ bir dönüş yapın ve tüm belgelerle ilgili faaliyetleri İş Süreci Dış Kaynak Kullanımına otomatik pilotta koyun!
Sonuç
Çok kanallı çağrı merkezleri, belge işleme ve iş akışı yönetimi dahil olmak üzere farklı BPO sektörlerinin BPO yazılım yığınlarına AI entegrasyonunu tartıştık.
AI entegrasyonu, BPO hizmetlerinin müşterilerinin gelişen talebini karşılamak için yüksek katma değerli hizmetler geliştirmeye devam etmesi için gerekli olduğunu kanıtlayacak.
Bu devasa potansiyel pazara yanıt olarak, bazı yapay zeka şirketleri, basit bir bulut API'si aracılığıyla tüketilmesi kolay SaaS platformları üzerinden belge işleme ve NLP işlevselliği konusunda uzmanlaşmıştır.
Nanonetler bir OCR + IE yığınını mükemmelleştirdi ve iş akışı yönetimi yazılımı geliştiricilerinin bu son derece özel AI teknolojileri yığınını oluşturma ve sürdürme maliyetlerine katlanmak zorunda kalmadan bundan yararlanabilmeleri için yüksek performanslı bir hizmet API'sinin arkasına uygun bir şekilde paketledi.
Nanonetler aktif bir çevrimiçi kullanıcı topluluğunun ve çözümler, danışmanlık ve eğitim sunan güçlü bir ortak ağının ek avantajı ile bir AI platformu geliştirmeye devam etmeye kararlıdır.
Coinsmart. Europa İçindeki En İyi Bitcoin-Börse
Kaynak: https://nanonets.com/blog/business-process-outsourcing-bpo/
