顧客を中心としたハイブリッドな組織の構築

エンドツーエンドのAI/ML予知保全モデルを通常のビジネスシステムに組み込むことで、運用効率を最大限に高め、障害の発生をすばやく予測します。障害発生の予測精度を高めることで、機器のダウンタイムと運用コストを削減します。

保守および安全性チェックの定期的なスケジューリング、および現場からのレポートに基づく再スケジューリングの要求を自動化します。

エンジニアが現場の記録を更新し、複数のバックオフィスシステムを自動的に同期して、正確さと一貫性を確保し、SLAを維持できるようにします。

商品の在庫状況を照合し、サプライヤーへの発注を自動化することにより、プロセスの所要時間を短縮し、遅延を防ぎます。

エネルギーグリッド全体のIoTセンサーとデバイスから膨大なデータセットを収集して集約し、予知保守と予測を行えるようにします。

スマートメーター、顧客、サードパーティのメーターリーダー、推定値など、複数のソースからメーター読み取り値を自動的に収集します。

メーターの測定値は複数のソースから取得されるため、データが一致しないこともめずらしくありません。公益部門は例外事象の調査を自動化することで、請求エラーや顧客エクスペリエンスの低下を防ぐことができます。インテリジェントオートメーションを利用して、最も信頼性の高いメーター読み取りソース確認し、基幹請求システムに修正を適用することができます。

インテリジェントオートメーションは、使用量が異常に多い、またはマイナスになっているアカウントを確認し、エラーを訂正したり、詳細情報を請求したりします。

顧客が簡単に支払えるよう、従来の請求システムをサードパーティのモバイル決済アプリケーションと統合します。デジタルワーカーは、モバイル決済からデータを取得し、基幹の請求システムを更新し、手動の介入なしに決済を調整します。

回収者が、訪問ステイタスと債権回収が成功したかどうかに関する情報を更新すると、デジタルワーカーはこの情報を取得し、手作業や再入力による誤りを生じさせることなく、すべてのシステム登録情報を自動的に更新します。

回収作業を進める前に、インテリジェントオートメーションを活用して、信用情報サイトの検索などを実施して、顧客情報を収集することができます。この自動化された検証により、エージェントの不必要な訪問を減らし、稼働の無駄をなくします。

新しい規制プロセスを当初から自動化します。トレーニングにかかる人的コストと負担を削減し、最初からデジタルワーカーを使用できます。人にかかる負担を低減させ、時間を短縮します。

社内レビューを自動化し、潜在的なコンプライアンス上の問題を事前に特定することで、100%の監査証跡とコンプライアンスを確保します。

デジタルワーカーは、データを収集してレポートを作成し、規制のパフォーマンスとSLAを示します。

規制が運用コストに与える影響を規制の前と後で自動的に測定します。

デジタルワーカーは、承認されたサプライヤーを正確かつ効率的にセットアップするために必要なデータと文書を収集します。

デジタルワーカーは、サプライヤーのパフォーマンスを契約上のサービスレベル契約（SLA）に照らして測定し、問題を早期に浮き彫りにし、必要に応じて対処できるように適切なデータを収集します。

正確かつタイムリーなサプライヤー契約を作成し更新します。さらに、契約の再交渉に十分な時間を確保するために、更新期日を監視し、事前に警告します。