Améliorer l’expérience client grâce à l’automatisation et à l’IA générative

Les capacités de l’IA se développent avec l’intelligence artificielle générative (IA), et les entreprises cherchent maintenant à savoir comment elles peuvent l’utiliser dans leurs processus automatisés.

Dans cette démo, nous allons montrer comment l’introduction de l’IA générative dans votre automatisation peut améliorer l’expérience client, automatiser le traitement et aider vos employés dans leur prise de décision.

À savoir concernant l’IA générative : elle est entraînée sur de grands modèles de langage (LLM) pour générer de « nouveaux » contenus sous forme de texte, d’images, de vidéos, etc.

À savoir concernant l’automatisation intelligente : elle combine l’automatisation robotisée des processus (RPA), l’IA, la gestion des processus métier (BPM), le machine learning (ML) et d’autres technologies pour automatiser les processus métier.

Comment utiliser l’IA générative pour les réclamations adressées au service client ?

Nous allons prendre l’exemple hypothétique d’une réclamation d’un client dans le contexte d’une assurance.

Les réclamations ? Celles-ci proviennent à la fois des employés et des clients :

• De grands volumes de données
• Tâches manuelles sujettes aux erreurs
• Temps de réponse lents

Voyons maintenant ce qui se passe lorsque l’IA générative est associée à l’automatisation intelligente.

Exemple 1 - Service client basé sur l’IA générative

Rebecca est mécontente de l’augmentation de sa prime d’assurance. Elle adresse sa réclamation à la compagnie d’assurance.

L’e-mail de réclamation est récupéré par notre solution de gestion des processus métier (BPM), SS&C | Blue Prism Chorus. Chorus jouera le rôle d’orchestrateur dans ce processus, tandis qu’un agent virtuel de l’AI utilisera l’IA générative pour élaborer une réponse.

Dans un premier temps, l’IA générative permettra de personnaliser une réponse initiale. Au lieu d’utiliser un modèle d’e-mail générique ou de demander à votre conseiller du support client de rédiger une réponse complète, l’IA générative utilise ses fonctionnalités de processus de langage naturel (NLP) pour comprendre le contexte de la réclamation initiale de Rebecca.

Grâce à cette base de connaissances, l’agent numérique basé sur l’IA rédigera une réponse beaucoup plus rapidement qu’une personne ne pourrait le faire et signalera les problèmes éventuels au fur et à mesure de ses interventions. Dans cet exemple, Rebecca n’ayant pas fourni son numéro de police, l’agent virtuel lui a demandé plus de détails. Le numéro de police est nécessaire pour que l’assureur puisse comprendre la raison de l’augmentation de la prime de Rebecca.

À ce stade, l’IA générative classe la réclamation comme clôturée, car elle ne peut pas être traitée sur la base des informations fournies. Elle a extrait l’information que nous connaissons et catégorisé le type de réclamation, qui peut maintenant être utilisé à des fins de reporting.

Regardez la vidéo de démonstration ci-dessous pour découvrir comment utiliser l’IA générative dans votre service client  

Exemple 2 - Service client basé sur l’IA générative

Dans ce deuxième exemple, Hélène n’est pas satisfaite du service client qu’elle a reçu. Elle adresse sa réclamation par e-mail.

Dans ce cas, l’agent numérique localise la référence au service clientèle insatisfaisant et au conseiller concerné, et l’IA générative rédige un e-mail qui contient les informations pertinentes. Il rédige une réponse, assurant à Helen que sa réclamation sera examinée et traitée.

L’e-mail d’origine contient le numéro de police, une référence de réclamation et le nom du client, que l’IA générative extrait et transmet au système de gestion des processus. L’IA générative identifie le type de réclamation comme un service client insatisfaisant et recommande que l’assureur mène une enquête plus approfondie, en fournissant des suggestions spécifiques sur la marche à suivre.

Dans ce cas, l’assureur accordera réparation au client. Chorus demande à l’agent virtuel d’effectuer le paiement.

L’agent virtuel récupère les informations relatives au client et au paiement dans le dossier du compte pour émettre le paiement. Pour terminer le processus, une réponse standard par e-mail informe Helen de la réparation.

Comment pouvons-nous mettre en place ce processus de réclamation ?

Avec Chorus ! Le framework de conception low-code de Chorus orchestre les interactions entre l’IA générative, les collaborateurs et les agents virtuels.

Le service d’IA générative nécessite des invites spécifiques pour déterminer le résultat de la demande. Celles-ci sont configurées à l’aide du même environnement low-code, ce qui permet aux utilisateurs métier d’apporter facilement des modifications au fur et à mesure qu’un processus ou une entreprise évolue.

En utilisant l’IA générative avec des technologies d’automatisation intelligente telles que la RPA et la BPM, vous pouvez automatiser vos processus de bout en bout plus efficacement grâce au développement low-code.

Découvrez comment vous pouvez voir plus grand en matière d’IA générative et d’automatisation intelligente dans vos processus de service client.

Quels sont les défis liés à l’utilisation de l’IA générative pour le service client ?

Avant de vous lancer tête baissée, assurez-vous de savoir comment vous préparer à l’IA générative. Voici quelques défis que vous devrez relever avec cette technologie :

• Conformité de l’IA pour garantir que vos systèmes basés sur l’IA respectent les lois et réglementations en vigueur.
• Gouvernance de l’IA pour garantir les bonnes pratiques et l’exactitude de la surveillance, de l’entraînement et de la gestion de vos modèles d’IA générative.
• Trouvez des solutions d’IA adaptées à vos objectifs métier, telles que l’IA générative pour l’automatisation intelligente d’AWS et SS&C Blue Prism.
• Formez et éduquez vos conseillers du service client sur la façon de tirer parti de la technologie.
• Mettez en place des contrôles de qualité avec intervention humaine (HITL, « human-in-the-loop » en anglais) pour garantir le bon fonctionnement de vos processus.

Quels sont les avantages de l’utilisation de l’IA générative dans le service client ?

En pratique, l’IA générative peut offrir de nombreux avantages au service client, en particulier lorsqu’elle est associée à l’automatisation intelligente.

• Réduction de la pression sur votre centre de contact surchargé.
• Amélioration des interactions avec les clients grâce à une communication adaptée et rationalisée.
• Temps de réponse plus rapides aux demandes des clients.
• Augmentation de la satisfaction des clients grâce à des services de meilleure qualité.
• Augmentation de la satisfaction des employés grâce à un travail plus intéressant pour les équipes du support client.
• Des rapports et des données de meilleure qualité, grâce à l’IA générative qui analyse rapidement les données clients et fournit des informations précieuses pour améliorer le service client.

L’IA générative offre une nouvelle évolution dans la façon dont les réclamations des clients sont reçues, traitées et suivies, et dans la façon d’y répondre. Elle permet aux entreprises de suivre les expériences de leurs clients et de s’assurer qu’elles fournissent en permanence des produits ou des services de haute qualité, et que leurs agents se consacrent à des tâches à plus forte valeur ajoutée.

Personnalisez vos expériences et améliorez l’efficacité de vos processus de support client. Découvrez comment concrétiser vos idées en explorant l’automatisation de l’IA générative. 

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