1. Accroitre les performances de capture et d’extraction automatique
Les technologies traditionnelles de lecture et de reconnaissance automatique des documents (LAD et RAD) et de reconnaissance optique de caractères (OCR) montrent aujourd’hui leurs limites en matière de capture et d’extraction automatique de données. Etant donné qu’elles nécessitent de s’appuyer sur des modèles préalablement définis, elles deviennent par ailleurs vite coûteuses en termes de maintenance. C’est d’autant plus vrai lorsqu’il s’agit d’exploiter des documents structurés complexes ou non structurés.
Grâce aux technologies de Machine Learning, de recherche full text et d’analyse sémantique, l’intelligence artificielle permet de s’affranchir de ces modèles, en s’appuyant sur des méthodes d’échantillonnage auto-apprenantes.
Résultat ? Les performances d’extraction automatique de données sont décuplées, même sur les flux les plus complexes. L’entreprise bénéficie par ailleurs de solutions évolutives, qui améliorent d’elles-mêmes leurs algorithmes de traitement en fonction des cas gérés.
2. Fiabiliser les contrôles de données et l’identification des personnes
La multiplication des parcours clients digitaux, en matière d’entrée en relation ou de souscription, nécessite de pouvoir contrôler en temps réel la conformité des documents transmis et l’identité des personnes.Un travail chronophage et source de risque, si les process restent essentiellement manuels ou semi-automatiques.
L’intelligence artificielle permet de fiabiliser les contrôles sur les documents collectés et d’alimenter le scoring des dossiers clients, dans un objectif de maîtrise du risque et de lutte contre la fraude.
En matière d’identification forte, l’IA et les technologies de computer vision repoussent les limites de l’incertitude, en associant contrôle dynamique de preuve de vie, contrôles vidéo instantanés et analyse biométrique. L’identification à distance des personnes devient facile et sécurisée. Les solutions de GED et d’ECM héritent ainsi de dossiers et de données clients parfaitement vérifiés et conformes.
3. Industrialiser l’intégration et l’interopérabilité avec le SI
Contrôler, vérifier et extraire les données n’a de sens que si ces actions nourrissent le système d’informations. L’enjeu ici est de pouvoir industrialiser l’intégration des données recueillies au sein des applications métiers et d’automatiser la réalisation des tâches répétitives, telles que la saisie ou les contrôles d’intégration.
Les technologies de RPA (Robotic Process Automation) répondent à cet enjeu, en permettant d’automatiser ces tâches et de libérer les ressources humaines pour des activités à plus forte valeur ajoutée.
Grâce à elles, une plus grande interopérabilité est rendue possible entre les solutions de GED / ECM et les applications métiers, pour un système d’information de plus en plus riche et actualisé en données.
4. Mener des conversations client continues et pertinentes
Des documents et des contenus mieux exploités, des dossiers clients conformes, des données à jour… Mais pour quoi faire, si ce n’est renforcer la pertinence des actions clients et anticiper leurs demandes ? Grâce aux Smart Assistant, aux Chatbots ou encore aux Voicebots, l’intelligence artificielle permet aux solutions de GED et d’ECM d’ouvrir pleinement leur potentiel vers l’extérieur.
Les assistants virtuels et bots apportent une véritable vision client 360° aux agents et responsables de la relation client :
- Ils analysent les sources de datas
- Ils proposent des scénariis de réponse
- Ils nourrissent la gestion des dossiers client
De la qualification des demandes clients, aux premiers échanges instantanés, les chatbots conseillent les clients et assistent les agents dans leurs prises de décision et le choix des réponses à apporter. Et ce, quel que soit le moyen de communication utilisé par le client : mobile, ordinateur, recherche vocale, messagerie instantanée…
Adopter un chatbot, c’est ouvrir le potentiel de ses solutions de GED et d’ECM, en se dotant d’outils au service d’une expérience client unique engageante.
5. Analyser la voix du client
Call-center, réseaux sociaux, flux d’email… Face à des canaux de communication qui se multiplient, donnant lieu à un nombre d’interactions croissant entre les clients et les entreprises, l’analyse des données est de plus en plus complexe.
Or, analyser ce que disent les clients est une source d’information riche, pour quiconque souhaite s’inscrire dans une logique de transformation de l’expérience client.
Ici encore, les techniques d’intelligence artificielle se révèlent particulièrement utiles. Après avoir collecté l’ensemble des échanges entre une entreprise et ses clients, les techniques d’intelligence artificielle sont capables d’analyser ces volumes conséquents de données, constitutifs de retours client. Il est alors possible d’en dégager des tendances, d’identifier des signaux faibles ou encore de définir les points de friction sur un parcours client.
L’IA permet ainsi de lever les limites relatives à l’analyse de grands volumes de données, très souvent inexploitées jusque-là. Un cercle vertueux se met alors en place : le suivi de la performance globale est de plus en plus précis, et les résultats des analyses de données (sous toutes leurs formes et dans toute leur complexité) offrent les clés pour optimiser l’expérience client, elle-même source de performance.
Coupler l’intelligence artificielle aux solutions de gestion de contenus d’entreprise, c’est mettre toutes les chances de son côté pour offrir une expérience client unique et mémorable. Que vous souhaitiez automatiser les processus de gestion de documents et de données, intégrer les technologies d’IA et de RPA, ou encore migrer vos solutions vers des plateformes digitales de gestion de contenu orientées client, Tessi vous accompagne, à travers son Centre d’Excellence en Intelligent Automation et son expertise des solutions de GED, d’ECM et de Case management.
