インテリジェントオートメーションは、問い合わせ対応の平均処理時間を大幅に短縮できることが証明されており、顧客の期待とコスト効率を一致させることが可能です。

課題

モバイルデータトラフィックは2023年まで毎年約50%ずつ増加すると予測されており、それに伴い既存の業務プロセスにもさらなる負荷が高まることが予想されます。

契約数の増加にもかかわらず、データ消費量の増加に対応するために、通信事業者は収益への変換に苦労しており、全体的な収益の増加は停滞しています。そのため通信事業者においては、収益成長の代替手段となる新しいデジタルを活用したビジネスモデル構築の必要性が高まっています。

しかし、多くの通信事業者は、レガシーなITプラットフォームとアーキテクチャ、サイロ化されたプロセス、さらにはデジタルスキルの欠如などの課題を抱えており、5Gの商業的機会を十分に利用しきれていません。

インテリジェントオートメーションの機能を使用してAIや機械学習などのコグニティブテクノロジーを利用することで、通信事業者は運用コストを大幅に削減し、新しい製品やサービスを市場に投入するまでの時間を短縮し、効率と生産性、従業員のパフォーマンスを向上させ、最終的には全体的な顧客満足度を向上させることにより、収益化と成長を促進します。

機会

通信業界では、データ消費の増加と個人向け携帯電話契約数の増加が収益の増加につながっていないという見解が一致しています。単にユーザーからの利用料を増やすだけでは、5Gへの投資を正当化することはできません。そこで、多くの通信事業者が収益拡大の軸足を一般消費者の市場から、ビジネスユーザーや専門性が高い業界にシフトさせていくことで5Gのマネタイズ戦略を加速させようとしています。また、通信事業者は、顧客を中心に据えたサービス強化が可能なデジタルワーカーを導入することによって、ユーザー動向の影響を受け易い主要なビジネス領域においても、自動化の可能性を高めることもできます。

さらに、5Gの領域においては、従来の「バケツモデル」から、サービスレベル保証やサービス品質評価基準に基づいて運営されるサブスクリプション型の「タンクモデル」に移行していくことが期待されていますが、デジタルワーカーは、5Gサービスに合わせて開始される複雑なサブスクリプション型課金やプロセスを、より革新的な課金ソリューションによって自動化します。

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