O objetivo principal desse artigo é desmistificação da aplicação da tecnologia IBM Watson na automação de processos destacando seus benefícios, quando combinado com outras tecnologias numa visão de digitalização de processos de negócio.
Antes, gostaria de esclarecer os conceitos chave de uma jornada de digitalização de processos de negócio.
Segundo o Gartner, “Em 2022, um em cada cinco trabalhadores envolvidos em tarefas não rotineiras dependerá da IA para realizar seus trabalhos”. Esta afirmação coloca em ênfase o avanço das forças de automação que a essa altura não podem mais serem freadas nas organizações.
Em tempos de resiliência, as organizações estão buscando soluções rápidas e criativas para transformar seus processos de negócio em processos digitais para se adequar as necessidades indispensáveis de automação através da computação em nuvem. A boa notícia é que “não é tarde demais!”
As iniciativas de digitalização de processos de negócio buscam essencialmente resolver alguns fatores chave:
- Aumentar a produtividade dos funcionários;
- Aumentar a satisfação do usuário com uma experiência aprimorada;
- Aumentar a visibilidade operacional;
- Aumentar a eficiência dos processos;
- Diminuir a viés humano nas análises e decisões;
- Modernizar os canais de atendimento;
- Estabelecer uma padronização de processos;
Além dos objetivos gerais é necessária uma estratégia para viabilizar o ROI do projeto e nessa hora precisamos definir os números que deverão ser impactados com implementação do projeto. Além dos dados de volume, frequência, tempo, para cada tipo de processo, devemos associar a outros KPI´s como por exemplo cumprimento de prazos, redução de erros e redução do Churn Rate. Definitivamente não se alcança estes resultados apenas com os sistemas tradicionais (ERPs, CRMs, etc.). Para entender isso basta capturar as palavras chave dentro de cada indicador (eficiência, custos, capacidade, experencia do usuário). As palavras chave indicam ações especificas para solucionar problemas distintos que podem ocorrer em um só ou mais processos e que podem gerar grande impacto na organização.
Outros aspectos relevantes para esta análise são os fatores inerentes à a solução:
- Entregar resultados rápidos – soluções baseadas em nuvem sem necessidade de instalação com prazos de desenvolvimento em dias/semanas;
- Possuir baixo esforço de implementação – low coding, totalmente parametrizável;
- Baixo custo de sustentação – capacitar equipe interna operar.
Quando o executivo pensa nesses fatores para uma jornada de digitalização de processos, o mind-set do executivo deverá estar direcionado para uma visão de solução de tecnologia e não de produto. A diferença é que as soluções estão prontas para se adaptar aos processos de negócio e para produtos normalmente exigem o contrário. Nesta linha de ação as opções ficam restritas um pequeno conjunto de tecnologias; aquelas que foram projetadas para esta finalidade.
IBM Watson ® é IA (Inteligência artificial) para negócios. O Watson dispõe de um conjunto de capacidades para ajudar as organizações a prever resultados futuros, automatizar processos complexos, otimizar o tempo dos funcionários e suportar o atendimento à clientes e funcionários.
Neste artigo vou mostrar como a combinação dessas tecnologias com outras capacidades de automação se transformam numa poderosa ferramenta de digitalização de processos, permitindo à organização uma experiência positiva em sua jornada de automação e realização de resultados.
Para que possamos mostrar essas tecnologias combinadas explorando as capacidades do IBM Watson®, vamos descrever alguns casos de uso comuns.
Para efeito didático, vamos dividir os casos de uso em dois grupos:
- Automação de atendimento inteligente – Cenários de automação de atendimento para prestação de serviços ao usuário on line.
- Automação de Back Office Inteligente – Cenários de processamento de dados, documentos e solicitações off line.
1- AUTOMAÇÃO DE ATENDIMENTO INTELIGENTE
A automação de atendimento tem como principal objetivo dar maior autonomia para o usuário (self service) e manter uma operação 24×7 eficiente e com menor custo operacional além de permitir monitoramento on line.
Os casos que vou descrever a seguir apresentam estes requisitos.
1.1 Atendimento de voz inteligente
Este é um caso de uso mais simples, mas de grande valor. É uma central de atendimento por voz que usa as capacidades cognitivas do Watson combinado com a plataforma de voz Twillo® onde o usuário faz a chamada por voz. A solução faz conversão de voz da chamada telefônica para texto e entendimento da intensão do usuário para solução online ou encaminhamento para BackOffice num sistema de mensageria sem intervenção humana.
1. O usuário realiza o contato ativo para um número de telefone da central de atendimento associado a uma conta do Twilio.
2. O número Twilio conecta-se a um serviço de Voice Agent configurado no IBM Cloud usando o protocolo de comunicação SIP.
3. O Voice Agent chama o Watson Speech to Text para transcrever a entrada do usuário.
4. Com base na entrada do usuário, determinados fluxos no Watson Assistant são acionados. Conforme necessário, o fluxo alterna entre um propósito geral ou um modelo de fala para texto personalizado.
5. As respostas de texto do Watson Assistant são transmitidas de volta para o serviço Voice Agent usando o Watson Text to Speech. O Voice Agent envia o áudio de volta usando o Twilio Elastic SIP Trunk. O áudio resultante é reproduzido para o usuário.
As principais aplicações para esta solução são centrais de atendimento de clientes, Departamentos pessoais de grandes empresas, Centrais de vendas.
1.2 Usando a habilidade da assistente Amazon Alexa com o Watson Assistant
Os dispositivos assistentes virtuais têm enorme capacidade de entendimento da voz humana e de se integrar a outras aplicações para executar uma ação solicitada pelo usuário. Os serviços que estes assistentes podem executar dependem de recursos externos que precisam ser integrados ao sistema. Mas para interpretar as necessidades do usuário e acionar os serviços certos, é necessário o uso de serviços cognitivos capazes de interpretar a intensão do usuário e acessar serviços como por exemplo bancos, seguradoras e sistemas de emergência.
A solução a seguir combina as capacidades o assistente virtual Amazon Alexa® com as capacidades de construção de diálogos do Watson Assistant.
- Alexa converte o áudio para texto
- Alexa invoca o IBM Cloud Functions com texto de entrada.
- Watson assistant identifica o fluxo para atender à solicitação e faz o acionamento.
- A ação obtém uma resposta do Watson Assistant.
- O texto de resposta é enviado de volta para Alexa.
- Alexa responde ao usuário.
Aplicação: Serviços de assistência ao cliente (principalmente idosos e pessoas especiais).
1.3 Chatbot cognitivo para atendimento ao usuário para detectar emoções, identificar entidades e descobrir respostas em documentos.
Esta solução usa o IBM Watson Node.js SDK para incluir interação de conversa, detecção de raiva, compreensão de linguagem natural e descoberta de resposta. As respostas são descobertas em uma coleção de documentos de FAQ. Esta aplicação chama um código de serviços como um exemplo de como incluir dados de negócios externos em uma resposta de conversa.
- Os documentos de FAQ são incluídos na coleção Watson Discovery.
- O usuário interage com um chatbot por meio da IU do aplicativo.
- A entrada do usuário é processada com o analisador de tons para detectar o “sentimento” da mensagem. Uma pontuação de do sentimento é adicionada ao contexto.
- A entrada do usuário é processada com Natural Language Understanding. O contexto é enriquecido com entidades detectadas e palavras-chave (por exemplo, um local).
- A entrada e o contexto enriquecido são enviados ao Watson Assistant, que reconhece intenções, entidades e caminhos de diálogo. Ele responde com uma resposta, uma ação ou ambos.
- Opcionalmente, uma ação solicitada é executada pelo aplicativo. Essa ação pode incluir a procura de informações adicionais de serviços bancários para anexar à resposta ou o uso do Discovery para responder com um conteúdo dos documentos de FAQ.
Para todos os cenários de automação que descrevemos acima, a inteligência artificial do IBM Watson ajuda a identificar a resposta correta ao usuário, o conteúdo correto a ser enviado e qual fluxos de trabalho externos devem ser acionados. Em outras palavras, com a estruturação das informações no atendimento, conseguimos entender rapidamente a necessidade do usuário e direcionar o processo de diagnóstico e solução.
Com cenários como estes resolvidos, outras capacidades de automação poderão ser acionadas como por exemplo:
a) Captura inteligente – Classificação e extração de dados de documentos, não estruturados como por exemplo contratos e e-mail e formulários.
b) Automação Decisão inteligente – Tomada de decisão suportado por AI, significa usar os recursos do Watson Studio para análise de padrões e recomendações.
c) Automação de Tarefas – Robôs de RPA poderão ser acionados para iteração com sistemas legados suplementando a atividade humana.
Quando estes recursos são integrados à um sistema de mensageria Omnichannel, é possível centralizar todas as solicitações dos usuários independente dos canais acionamento em um único processo com máxima automação de atendimento gerando uma maior eficiência e reduzindo a intervenção humana no atendimento com menor esforço de desenvolvimento devido a reutilização dos fluxos de trabalho automatizados em múltiplos canais.
O diagrama acima ilustra a combinações das tecnologias, segregando por camadas a aplicação de cada capacidade num modelo de digitalização de processos de atendimento end-to-end.
2- AUTOMAÇÃO BACK OFFICE INTELIGENTE
As características dos processos de BackOffice é a ausência do cliente na ponta do atendimento. Os processos são roteados para as respetivas esteireiras no modo off line e caem nas ilhas de solução que analisam os dados, documentos, consultam sistemas e documentos de regras de negócio para executar o atendimento. Em geral trabalham com mais de uma ferramenta, além das planilhas e e-mail.
Geralmente as automações destes processos ocorrem de modo periférico, nas entradas e nas saídas. No meio ficam as tarefas humanas consideradas “essenciais” porque precisam de atividade cognitiva. E é exatamente aí que encontramos as oportunidades para automação inteligente combinando as capacidades do IBM Watson com outras capacidades de automação.
A busca tradicional não consegue entender completamente a estrutura de seus documentos de negócios complexos porque eles contêm conteúdo específico do mercado e estão em formatos diferentes, como PDFs, tabelas de Excel e PowerPoints, que são visualmente difíceis para a busca tradicional interpretar. Com o Smart Document Understanding (SDU), é possível rotular visualmente o texto em seus documentos corporativos (de cabeçalhos e rodapés até tabelas etc.), permitindo que o Watson Discovery descubra a informação em um corpo de texto ou seção. Graças ao machine learning, uma vez que você treina o SDU em algumas páginas, é possível começar a aplicar esse entendimento a centenas de outras.
A seguir vamos apresentar alguns um de uso para BackOffice onde aplicamos tecnologia IBM Watson para compor a solução.
2.1 Extração de dados de contratos
Neste caso de uso vamos elaborar uma solução automação da extração de informações de contratos de prestação de serviços (nome da empresa, nome dos sócios, CNPJ, descrição e valores dos serviços, etc) para lançamento automático em um sistema ERP. Os dados de negócio produzidos pela automação alimentam o Watson Studio para monitoramento e geração de insights.
- RPA captura os documentos nos sistemas e repositórios de contratos.
- RPA solicita via API ao IBM Watson Discovery as informações dos documentos e envia os dados para o Workflow.
- Workflow verifica se as informações estão consistentes.
- Se estiver correta envia para os robôs de RPA que irá cadastrar o no ERP.
- Caso haja ausência ou incoerência de informações envia o documento para análise humana.
- Os dados capturados durante o processo são analisados pelos modelos criados no Watson Studio.
A solução utiliza a capacidade machine learning do IBM Watson Discovery que “aprende” a ler os contratos e localizar informações por meio de notações. A solução também combina o uso do RPA para captura dos contratos em suas origens e para o lançamento dos dados extraídos no sistema ERP. Adicionalmente usamos o IBM Watson Studio para monitorar os processos de negócio e gerar recomendações e insights a partir das informações capturadas no processo.
O treinamento no Watson Discovery para que ele possa “Entender” e localizar as informações nos documentos é feito através de notação de uma fração dos documentos mais frequentes. Este processo poderá ser facilmente ajustado conforme forem identificando necessidades. A inclusão de novas informação também é possível através do processo de notação.
O Papel do RPA neste cenário vem como solução perfeita para resolver a necessidade de automatizar tarefas nos sistemas legados que não dispõem de API para integração.
2.2 Abertura automática de chamados
Para este cenário vamos simular uma solução de automação de leitura de uma ou mais caixas de e-mail para interpretar o conteúdo, estruturar as informações e abrir um chamado num sistema com as informações capturadas dos e-mails.
- RPA captura os e-mails diretamente na caixa de entrada a envia para Watson Discovery os textos ainda não estruturados.
- IBM Watson Discovery extrai os dados do e-mail e estrutura as informações para enviar ao RPA de abertura de chamado.
- O RPA faz o registro dos dados no sistema de chamados.
O treinamento no Watson Discovery para que ele possa “Entender” os e-mail é feito através de notação de uma fração dos e-mails mais frequentes. Este processo poderá ser facilmente ajustado conforme foram identificando necessidade.
CONCLUSÃO
Com os recursos de computação em nuvem da Tecnologia IBM Watson, grandes volumes de informações e documentos podem ser processados sem necessidade de investimento em infraestrutura. Outro aspecto importante é que os serviços estão prontos para uso, sem necessidade de instalação ou configuração. Isso por si só acelera o tempo de entrega da solução. Além disso, a tecnologia é totalmente low coding, e não necessita de desenvolvimento tradicional com uso de código. Essa característica reduz o custo e prazos de desenvolvimento e sustentação.
Combinando as capacidades IBM Cloud Pak for Automation com as capacidades do IBM Watson, sua organização certamente poderá planejar um MVP para definir uma jornada rápida para digitalização de processos de negócio. A digitalização de processos coloca a empresa numa jornada de transformação digital que irá elevar a capacidade da organização para se adequar aos novos desafios de negócio, proporcionar uma melhor experencia do usuário, permitir a criação de novos produtos e modelos de negócios digitais, além de introduzir uma nova cultura para uso de tecnologias disruptivas na organização.
Espero que tenham gostado do conteúdo deste artigo.
Para maiores informações podem entrar em contato.
Até o próximo artigo!
Fonte: IBM Cloub pak for Automation, IBM Watson
Texto de Max Cardoso
