Principaux cas d'utilisation de l'automatisation alimentée par l'IA générative

60 principaux cas d’utilisation de l’automatisation alimentée par l’IA générative

Peu de technologies ont fait une entrée aussi fracassante que l’IA générative sur la scène mondiale et dans l’économie mondiale. Dès sa première année de lancement, l’IA générative a battu des records de croissance et d’adoption et continue d’étonner par l’ampleur et la portée de son impact actuel et croissant à travers le spectre du travail, de la vie et des divers secteurs d’activité. Une évaluation par McKinsey, analysant seulement 16 cas d’utilisation à travers les secteurs, a estimé un impact économique annuel de 4,4 trillions de dollars.

Qu’est-ce que l’IA générative ?

L’IA générative est un type de technologie d’intelligence artificielle (IA) formée sur des modèles fondamentaux, généralement de grands modèles de langage (LLM), avec la capacité de comprendre les entrées en langage naturel et surtout, l’intention de l’entrée, mais aussi de répondre avec un contenu utile là où il n’y a pas de réponse unique correcte. L’IA générative a la capacité d’analyser de grands ensembles de données non structurées et de créer un contenu original dans une gamme de modalités, principalement du texte, mais de plus en plus dans d’autres formats tels que des images, du code informatique et du son.

Pour faire une analogie, imaginez-la comme un partenaire de projet qui apprend rapidement, créatif et intelligent (mais pas toujours fiable) pour tout projet de travail. C’est ainsi qu’elle est aujourd’hui largement utilisée comme un outil autonome, afin de créer des rapports, des campagnes par e-mail, des traductions, etc. En générant un contenu original et pertinent, l’IA générative offre un coup de pouce majeur à la productivité.

Comment ces capacités profitent-elles aux entreprises ?

La valeur projetée de l’IA générative à travers les secteurs et les fonctions est énorme, mais certains secteurs devraient en bénéficier davantage, et plus tôt, que d’autres. Cela rend la compréhension des applications de l’IA générative et des cas d’utilisation spécifiques pour votre secteur encore plus cruciale. Mais il peut être difficile de comprendre ce que les capacités de l’IA générative signifient concrètement. Au-delà d’un assistant de création de contenu (avec des signaux d’alarme importants en matière de sécurité, de confidentialité et de précision), les dirigeants d’entreprises de divers secteurs et exerçant diverses fonctions se demandent : quels sont les cas d’utilisation applicables pour l’IA générative en ce moment ?

Pour combler l’écart entre le potentiel vaste et vague et les applications commerciales réelles, cet article présente des cas d’utilisation de l’IA générative par poste et par secteur. L’objectif est de fournir un pont pour réaliser le potentiel de cette technologie, que vous mettiez en œuvre un cas d’utilisation directement ou que vous l’utilisiez comme point de départ pour imaginer/développer des applications pour vos propres besoins commerciaux. Ce condensé de cas d’utilisation de l’IA générative est conçu pour donner un coup de pouce à votre parcours vers la réalisation du potentiel de l’IA générative.

Ce qu’il faut savoir avant de commencer avec l’IA générative

Une partie essentielle de la préparation à l’application de l’IA générative est de comprendre les risques potentiels et les préoccupations associés à la technologie, ainsi que la manière de les atténuer.

Sécurité des données

La protection des données sensibles, qu’il s’agisse d’informations personnelles identifiables (IPI) ou d’informations métier exclusives, contre l’accès non autorisé ou l’utilisation abusive est d’une importance capitale lors de l’introduction d’une nouvelle technologie. Pour l’IA générative, les questions de sécurité doivent aborder les couches inhérentes de la technologie (modèle fondamental, fournisseur de tout module complémentaire/plugin tiers).

Commencez par vous poser des questions clés telles que, qui peut accéder aux données de formation pouvant inclure des informations classifiées ? Et comment un fournisseur sécurise-t-il les données contre les violations ? Il est nécessaire de garantir un chiffrement fort, de choisir des modèles d’IA sécurisés et d’établir des contrôles d’accès stricts pour l’utilisation de l’IA générative.

Préoccupations en matière de confidentialité et de réglementation

Les modèles d’IA générative sont construits sur d’énormes volumes de données et l’utilisation de données personnelles et de la propriété intellectuelle soulève des préoccupations importantes en matière de confidentialité et de réglementation. Il est impératif d’incorporer l’approbation des clients pour l’utilisation des données, garantissant l’alignement avec les normes de conformité d’entreprise et du secteur telles que le RGPD, les PII et le HIPAA.

À mesure que de plus en plus de régions établissent et modifient des lois sur les droits de propriété intellectuelle, la protection des données et la sécurité, il est essentiel pour les entreprises de mettre en place des stratégies et une gouvernance solides en matière d’IA générative.

Précision et biais

Les faits, rien que les faits ! L’IA générative a un historique d’hallucinations, ce qui signifie inventer des choses sans savoir si le contenu fourni contient des informations fausses ou fabriquées. De plus, les résultats peuvent contenir des biais inhérents, qui peuvent avoir des conséquences politiques ou même juridiques pour les entreprises. L’expertise et la supervision humaines sont nécessaires pour garantir l’exactitude des données et des résultats du système.

Bonne nouvelle ! Les contrôles de sécurité et de confidentialité sont disponibles

Avec tout le potentiel que l’IA générative détient, et tous les risques inhérents, placer l’IA générative dans le contexte de l’automatisation intelligente est une étape cruciale pour exploiter pleinement sa valeur potentielle. L’opportunité d’accélérer les gains de productivité des entreprises et de réaliser la prochaine étape du parcours d’hyperautomatisation et d’automatisation des processus de bout en bout repose sur le choix de la bonne plateforme d’automatisation, afin d’intégrer cette nouvelle technologie dans vos flux de travail métier en toute sécurité.

La principale méthode pour les entreprises d’atteindre des contrôles de sécurité, de confidentialité et de précision est d’exploiter l’IA générative via une plateforme d’automatisation intelligente sécurisée qui offre une orchestration de bout en bout à travers les systèmes et les utilisateurs, avec une gouvernance intégrée et des garde-fous pour faciliter l’utilisation sûre et efficace de l’IA générative.

La clé réside dans l’orchestration de l’IA générative dans le cadre des automatisations de processus multi-étapes et multi-systèmes via une plateforme d’orchestration d’entreprise, qui dispose des outils complets, des garde-fous, de la gouvernance, des analyses, des intégrations, et plus encore, nécessaires pour déployer des automatisations enrichies par l’IA dans les opérations de l’entreprise.

Comment fonctionne cette liste de cas d’utilisation de l’IA générative ?

Cette collection de cas d’utilisation est conçue pour donner forme à la valeur réelle de l’IA générative disponible pour chaque organisation dès maintenant, et pour illustrer des déploiements qui produisent une valeur substantielle dans le but de guider les organisations vers une exploitation complète de la puissance combinée de l’automatisation et de l’IA.

Conçue comme un catalogue de recherche rapide des applications d’IA générative par fonction métier et par secteur, cette liste est destinée à vous aider à susciter des idées et à vous inspirer pour commencer dès aujourd’hui. À mesure que l’IA générative progresse et que les organisations commencent à tirer parti de ses capacités, des cas d’utilisation précieux, novateurs et percutants émergeront encore plus rapidement. Restez informés des mises à jour en cours !

Cas d’utilisation de l’IA générative par fonction métier

Service client

Résolution des réclamations

La charge de travail du service client dans tous les secteurs a augmenté de manière spectaculaire au cours des dernières années, avec des volumes d’appels augmentant jusqu’à 600 %. L’IA générative combinée avec l’automatisation intelligente peut soutenir une résolution plus rapide et de meilleure qualité des plaintes auprès des services clients à grande échelle en aidant les agents avec des fonctions d’extraction d’informations en temps réel et la capacité de résoudre les cas rapidement au sein d’une seule application principale (par exemple, Salesforce).

Dans ce cas, une nouvelle demande client déclenche l’extraction automatisée des données client à partir de systèmes disparates. L’IA générative remet les fichiers de cas à un agent du service client pour examen. L’IA générative crée en quelques secondes une réponse par e-mail personnalisée, qui peut être envoyée à l’aide d’un assistant d’automatisation depuis la même application de travail. Le résultat est une augmentation de l’efficacité et de la qualité de réponse.

Tri et réponse aux demandes par e-mail concernant les informations sur les commandes

L’un des plus grands défis de la gestion des demandes clients est le volume énorme des interactions avec les clients. Au niveau de l’entreprise, le service client peut recevoir des centaines de milliers de demandes chaque jour. Les enquêtes dans des secteurs tels que la santé, la banque et l’assurance sont souvent complexes par nature, avec des enjeux financiers et personnels élevés. Il peut être difficile pour les agents de naviguer rapidement entre plusieurs systèmes, d’affecter la demande à l’équipe appropriée et de répondre avec expertise en temps opportun.

Dans ce cas, l’IA générative et l’automatisation intelligente peuvent assurer un tri et une réponse plus rapides des demandes de service client. Une nouvelle demande client est traitée par Document Automation pour extraire les informations du client. L’IA générative analyse les données et prédit la probabilité de résoudre le problème avec des recommandations d’actions basées sur l’évaluation. L’automatisation peut s’appuyer sur la recommandation choisie pour le traitement et mettre à jour le système ERP. L’IA générative peut créer des communications de suivi, comme un e-mail au client demandant plus d’informations.

Analyse du sentiment dans les demandes client

Le temps nécessaire pour rechercher et répondre à une demande complexe d’un client est souvent élevé, ce qui entrave largement la capacité des agents à résoudre le problème rapidement. Certains cas, tels que les plaintes des clients des compagnies aériennes et les demandes de remboursement de soins de santé refusées, peuvent être complexes, nécessitant plus de temps et de ressources pour enquêter et résoudre le cas. Les flux de travail d’escalade sont souvent retardés en raison d’informations inadéquates.

Dans ce cas, l’IA générative peut examiner et comprendre le contexte et l’intention d’une demande de service client entrante. L’automatisation peut effectuer la recherche de résolutions pertinentes correspondantes dans une base de connaissances, puis l’IA générative peut rédiger des réponses qui correspondront à la résolution et aux détails contextuels spécifiques de la demande. Pour les demandes simples, la réponse peut être envoyée automatiquement sans agent. Pour les problèmes complexes, l’agent peut examiner le « brouillon » de réponse et poursuivre le flux de travail à partir de cette ébauche.

Qualité des réponses aux clients

La qualité du service client est un facteur majeur de la satisfaction client. Si une entreprise fait face à des demandes clients à volume élevé et s’est fixé des objectifs de réponse rapide, la qualité de la réponse est un facteur difficile à surveiller.

Dans ce cas, l’automatisation alimentée par l’IA générative peut examiner le contenu des réponses aux demandes de service client pour en vérifier la qualité avant que les agents ne répondent. L’automatisation peut renvoyer un score de qualité de réponse ou une évaluation. Les réponses en dessous d’un certain seuil peuvent déclencher l’IA générative, afin qu’un contenu amélioré soit rédigé, puis suggéré à l’agent.

Finance et comptabilité

Détecter les anomalies et les écarts dans les rapports financiers et la documentation

Les audits financiers sont un aspect critique des opérations commerciales, garantissant que les données financières sont précises et conformes aux exigences réglementaires. Cependant, les audits financiers manuels sont chronophages, sujets à des erreurs et peuvent ne pas être en mesure d’identifier des modèles ou des anomalies complexes. Cela peut entraîner des rapports financiers inexacts, des problèmes de conformité et une augmentation des risques de fraude et d’erreurs.

Dans ce cas, l’IA générative peut traiter rapidement de vastes volumes de données financières, en utilisant des algorithmes d’apprentissage machine pour identifier des irrégularités qui pourraient être facilement négligées lors de vérifications manuelles. L’IA générative peut examiner chaque transaction financière ou comptable, en identifiant des schémas indicatifs de fraude ou d’erreurs. Sa capacité à apprendre et à s’adapter au fil du temps signifie que les résultats s’amélioreront constamment à mesure que ses capacités de détection s’améliorent.

Négociation de remise fournisseur

Les entreprises établissent des budgets et des exigences, telles que des remises et des conditions de paiement. Cependant, comparer les demandes d’un fournisseur en tenant compte des tendances, des valeurs des matières premières et des coûts des concurrents est chronophage, fastidieux et requiert beaucoup de temps de ressources. Vous obtenez à la fois des retards et des occasions manquées d’économies et de réductions.

Dans ce cas, l’IA générative et l’automatisation intelligente peuvent travailler pour examiner des accords non structurés et des données de tendance à travers des opérations financières, comparer les conditions légales, recommander des actions, ainsi que négocier les prochaines étapes, réduisant ainsi le temps nécessaire pour parvenir à des conditions finales en quelques jours.

Données financières précises et opportunes

L’analyse des données financières et la prévision sont des aspects critiques de la planification commerciale, permettant aux organisations de prendre des décisions éclairées basées sur des évaluations et des projections précises concernant la santé financière de l’organisation. Cependant, l’analyse manuelle des données et la prévision sont sujettes à des erreurs et peuvent prendre trop de temps pour faire ressortir des modèles ou des anomalies complexes, exposant l’organisation à un risque accru.

Pour ce cas d’utilisation, la combinaison de l’IA générative et de l’automatisation intelligente peut aider à réduire les erreurs, à améliorer la gestion des risques et à accélérer le processus de reporting financier. L’automatisation peut rassembler des données financières et comptables mises à jour ainsi que des documents historiques et contextuels. L’IA générative peut examiner, analyser et synthétiser les données pour générer des rapports et mettre en évidence des tendances et des anomalies, accélérant ainsi le processus pour les analystes afin de permettre aux organisations de prendre des décisions plus éclairées basées sur des données financières précises et opportunes, ce qui se traduit par de meilleurs résultats commerciaux.

Traitement des factures

La gestion comptable est une fonction fastidieuse qui implique souvent l’extraction manuelle des données de factures fournisseurs dans le système de gestion, tel que SAP, prenant jusqu’à 90 jours pour compléter le processus de facturation. La saisie manuelle des données de facturation est une source principale d’erreurs, ce qui peut entraîner des retards de paiement et d’autres problèmes. Les réglementations en matière de sécurité des données et de prévention de la fraude augmentent également le contrôle autour du traitement des factures, ce qui accroît le temps et les ressources consacrés au processus de facturation lui-même ainsi qu’à la surveillance et à l’audit du processus.

Pour le traitement des factures, l’IA générative peut aider les équipes comptables à travailler plus vite et plus efficacement, grâce à l’automatisation du traitement des factures de bout en bout possible. L’IA générative peut rapidement signaler les écarts entre les factures et les formulaires ERP. L’IA générative est capable de comprendre n’importe quel format de facture, y compris les formats non structurés et complexes, pour identifier et capturer les détails requis, tels que les noms des fournisseurs, les numéros de facture et les montants. Une fois qu’une facture est traitée, l’IA générative peut créer des e-mails personnalisés à envoyer au fournisseur.

Examens d’audit basés sur les risques

Avec l’essor de la finance intégrée et de la numérisation, les auditeurs sont confrontés à un défi de plus en plus grand : le volume énorme de données. Chaque année, les transactions financières se multiplient, rendant l’examen manuel et l’identification des risques de plus en plus difficiles et chronophages. L’adoption de l’IA générative dans l’audit permet de gagner du temps, de réduire les coûts et les risques.

Pour les examens d’audit, l’IA générative, avec sa capacité à traiter de vastes quantités de données et à générer des insights significatifs, peut rapidement identifier des schémas et des tendances qui pourraient échapper aux auditeurs humains. L’IA générative peut effectuer des tests d’audit grâce à la reconnaissance avancée des modèles et à la modélisation prédictive, en identifiant les activités frauduleuses, les erreurs et les incohérences. Elle peut déterminer la fréquence des audits en fonction de la gravité des risques, prioriser les processus à haut risque et allouer efficacement les ressources. Et cela génère des résumés clairs et concis des résultats d’audit, facilitant ainsi la compréhension des résultats de ces derniers par les parties prenantes telles que le service financier et la comptabilité, et leur permettant de prendre des décisions éclairées.

Rapports : MD&A

La préparation du projet initial du rapport de gestion (MD&A) est un processus long et laborieux, prenant souvent des semaines, voire des mois, pour compiler, analyser et présenter les données financières dans un format complet et compréhensible. Au cours du processus, l’erreur humaine potentielle peut introduire un risque dans ce processus critique. L’application de l’automatisation intelligente et de l’IA générative à la préparation des rapports MD&A, ainsi qu’à d’autres états financiers internes et externes, peut réduire considérablement le temps requis tout en augmentant la précision et la cohérence des données.

Pour créer des états financiers, l’IA générative et l’automatisation intelligente peuvent rapidement passer au crible de vastes quantités de données financières pour identifier les tendances clés, les anomalies et les points clés. Avec ces informations, l’IA générative peut créer une ébauche de rapport initial en utilisant un langage clair et concis. Une fois examiné et approuvé, l’IA générative peut aider à traduire le rapport dans d’autres langues et à rédiger des communications pour accompagner la livraison du rapport.

Réponse automatique au fournisseur

Interagir avec les fournisseurs implique de nombreux échanges d’e-mails pour discuter des détails tels que les spécifications des produits, les délais de livraison et les conditions de paiement. Répondre manuellement à chaque cas peut être chronophage et sujet à des erreurs ou des retards, ce qui peut nuire à la relation avec le fournisseur.

Avec l’automatisation intelligente et l’IA générative, les organisations peuvent automatiser les interactions avec les fournisseurs. L’IA générative peut analyser les e-mails entrants, comprendre le contexte et générer des réponses appropriées. Combinée avec l’automatisation intelligente, elle peut répondre directement à des questions courantes telles que le statut des commandes, les confirmations de paiement et les délais de livraison, libérant ainsi le personnel pour traiter des problèmes plus complexes. L’IA générative peut également personnaliser les réponses en fonction du profil du fournisseur et des interactions passées, améliorant ainsi la relation avec le fournisseur. Ce processus peut réduire le temps de réponse de plusieurs jours à quelques minutes.

Risque fournisseur et recherche

Évaluer les fournisseurs potentiels implique un examen approfondi de leur stabilité financière, de leur capacité opérationnelle et de leur réputation. La recherche et l’analyse manuelles peuvent prendre des semaines et toujours manquer d’informations critiques.

Pour les évaluations des risques fournisseurs, l’automatisation intelligente et l’IA générative peuvent rationaliser ce processus en recueillant automatiquement des données de diverses sources telles que des rapports financiers, des articles de presse et des publications sur les réseaux sociaux. Elle peut alors analyser ces données pour évaluer le niveau de risque fournisseur et mettre en évidence tout signal d’alerte tel que l’instabilité financière, des problèmes juridiques ou des avis négatifs. Ces informations peuvent aider les entreprises à prendre des décisions éclairées rapidement et en toute confiance.

Demandes d’approvisionnement

Gérer les demandes d’approvisionnement est une tâche cruciale, mais chronophage. Les entreprises reçoivent de nombreuses questions sur la disponibilité des produits, les prix, les délais de livraison, et plus encore. Répondre à chaque demande de manière rapide et précise est fondamental pour établir des relations avec les clients et maintenir la satisfaction de ces derniers.

Dans ce cas, l’IA générative et l’automatisation intelligente peuvent automatiser la gestion des demandes d’approvisionnement. L’IA générative peut comprendre la nature de la demande, déclenchant l’automatisation pour extraire les informations nécessaires des systèmes de l’entreprise et ensuite générer une réponse détaillée. Elle peut signaler des demandes complexes pour requérir une intervention humaine. Cette approche peut réduire considérablement le temps de réponse et améliorer la précision des réponses.

Examen de contrats

La révision des contrats est une tâche critique qui nécessite une attention méticuleuse aux détails. Les entreprises doivent s’assurer que les termes et conditions sont favorables, couvrent tous les besoins commerciaux et respectent toutes les réglementations pertinentes. Cependant, la révision manuelle des contrats peut prendre des jours, voire des semaines, et est sujette à des erreurs.

Pour les examens de contrat, l’IA générative peut analyser le texte du contrat, identifier les clauses clés et les comparer aux conditions standard de l’entreprise. Elle peut alors signaler toute condition défavorable ou tout problème de conformité potentiel pour suggérer un examen plus approfondi par l’équipe en charge des opérations sur les contrats. Ce processus peut considérablement accélérer les examens de contrats, réduire les erreurs et garantir que tous les contrats sont conformes aux exigences commerciales.

Paiements en retard

Les entreprises sont souvent confrontées à des clients qui retardent les paiements au-delà de la date d’échéance. Cela peut perturber la trésorerie et mettre à rude épreuve les relations commerciales. Effectuer un suivi manuel des paiements en retard peut prendre du temps, ajoutant potentiellement un retard supplémentaire au recouvrement des paiements et augmentant la charge de travail de l’équipe financière.

Dans ce cas, l’IA générative et l’automatisation intelligente peuvent accélérer le processus en suivant les dates d’échéance des factures, en identifiant les factures impayées, en calculant les frais de retard et en générant des e-mails de relance personnalisés. Le processus de collectes automatisées peut également escalader les cas persistants afin de déclencher des actions supplémentaires.

Rapprochement de factures

Le rapprochement des factures consiste à faire correspondre les factures avec les bons de commande et les bons de livraison afin de vérifier l’exactitude des transactions. Toute divergence peut entraîner des pertes financières ou des problèmes de conformité, mais le processus de rapprochement manuel peut être lent et sujet à des erreurs.

Avec l’IA générative combinée à l’automatisation intelligente, il est possible d’automatiser le processus de rapprochement des factures. L’IA générative peut analyser des documents de facture dans n’importe quel format, extraire les détails pertinents et les comparer entre eux, signalant toute divergence pour suggérer une enquête plus approfondie et permettant aux factures rapprochées sans erreur de progresser dans le processus automatisé. L’automatisation de ce processus peut considérablement accélérer le rapprochement, réduire les erreurs et garantir des rapports financiers précis.

Contrôles SOX

La loi Sarbanes-Oxley (SOX) exige que les entreprises établissent des contrôles et des procédures internes pour le reporting financier afin de réduire le risque de fraude. La mise en œuvre et le suivi de ces contrôles peuvent être complexes et, par conséquent, nécessiter beaucoup de temps et de ressources. Appliquer l’automatisation intelligente avec l’IA générative peut aider à garantir une conformité continue, réduire le risque de pénalités et économiser un temps précieux lors des audits.

Dans ce cas, l’IA générative peut aider au bon fonctionnement du processus en vérifiant automatiquement les transactions de l’entreprise par rapport aux contrôles SOX. Elle peut identifier toutes les violations et générer des rapports détaillés pour l’équipe d’audit, en utilisant l’automatisation pour notifier et livrer des rapports aux parties prenantes.

Détection des fraudes

Les activités frauduleuses peuvent entraîner des pertes financières importantes et des dommages à la réputation. La détection de la fraude nécessite une surveillance constante des transactions et des modèles qui peuvent indiquer une activité suspecte. La surveillance des transactions destinée à détecter des signes de fraude potentielle a déjà bénéficié de l’avènement des outils d’IA conçus pour exceller dans la détection de schémas de fraude sophistiqués qui peuvent échapper à la surveillance manuelle.

Dans ce cas, l’IA générative et l’automatisation intelligente peuvent améliorer encore davantage la détection de la fraude en analysant de grands volumes de données pour identifier des schémas inhabituels ou des anomalies pouvant indiquer une fraude. La signalisation des transactions ou des modèles d’utilisation suspects peut déclencher une automatisation pour alerter les équipes de sécurité en temps réel, permettant une action rapide. Ce processus peut améliorer considérablement les taux de détection et réduire l’impact de la fraude en permettant un confinement plus rapide.

Comptabilité : régularisations

Le suivi précis des régularisations et l’estimation des paiements et reçus futurs impliquent l’identification des transactions nécessitant des régularisations, l’estimation des montants, et l’appariement des recettes et des dépenses à leurs périodes respectives. Le processus se caractérise par des nuances et des complexités, en particulier du côté des dépenses, ce qui rend la comptabilité des régularisations manuelle chronophage et sujette à des erreurs.

Dans ce cas, l’IA générative et l’automatisation intelligente peuvent automatiser le processus de régularisation en identifiant les transactions qui nécessitent des régularisations, en estimant les montants et en les enregistrant dans le système comptable. L’IA générative peut également générer des rapports détaillant toutes les régularisations devant être examinées par l’équipe financière, qui, une fois approuvés, peuvent être envoyés automatiquement grâce à l’automatisation intelligente. Cette approche peut garantir des rapports financiers précis, réduire la charge de travail de l’équipe financière et minimiser le risque d’erreurs.

Budget et prévisions

La budgétisation et les prévisions sont au cœur des décisions commerciales et impliquent des prédictions complexes concernant les recettes et les dépenses futures. Examiner les performances passées, identifier les tendances du marché et évaluer les business plans nécessite une analyse nuancée de données variées, ce qui rend difficile la prise en compte de tous les facteurs pertinents.

Dans ce cas, l’automatisation intelligente et l’IA générative peuvent aider en analysant automatiquement les données pertinentes et en générant des budgets et des prévisions détaillés. Elles peuvent également mettre en évidence les risques ou opportunités potentiels en fonction des prévisions. Cette approche peut améliorer l’exactitude de la budgétisation et des prévisions, permettre une prise de décision proactive et faire gagner un temps précieux en matière de planification.

Identification des opportunités d’amélioration de la rentabilité

L’identification des opportunités d’amélioration de la rentabilité nécessite une évaluation approfondie des opérations commerciales, y compris des contrats, pour trouver des domaines où les conditions peuvent être améliorées, les coûts réduits ou les recettes augmentées. Précieux, mais lent à exécuter, ce travail nécessite une compréhension approfondie de l’entreprise et la capacité d’analyser de grandes quantités de données non structurées.

Dans ce cas, l’IA générative et l’automatisation intelligente, en particulier Process Discovery, peuvent aider à rationaliser le processus en analysant les processus métier et les informations non structurées à travers les opérations, les contrats et les données financières pour mettre en évidence les domaines subissant des coûts élevés, des revenus faibles ou des inefficacités.

Identification des opportunités de croissance du chiffre d’affaires

L’identification des opportunités de croissance de chiffre d’affaires implique une analyse stratégique et une pensée créative pour se concentrer sur de nouveaux marchés, produits ou stratégies qui peuvent augmenter les ventes. C’est un travail complexe qui nécessite une compréhension approfondie du secteur, des marchés pertinents et des segments de marché, des préférences des clients et du paysage concurrentiel. La collecte d’informations manuelle et l’analyse sont chronophages et peuvent omettre certaines opportunités potentielles, ce qui entraîne des opportunités de chiffre d’affaires inexploitées.

Dans ce cas, l’IA générative peut accélérer le processus en analysant automatiquement des informations non structurées, y compris les données de marché, le comportement des clients et les activités des concurrents, afin d’identifier des sources potentielles de croissance du chiffre d’affaires. Les résultats de ces analyses peuvent suggérer de nouveaux marchés à conquérir, des produits à développer ou des stratégies à adopter. Cette approche peut accélérer la croissance du chiffre d’affaires, améliorer la compétitivité et soutenir la planification stratégique.

Optimisation de la liquidité et du capital

Gérer la liquidité et optimiser le capital est une tâche multifacette, nécessitant une compréhension approfondie des opérations commerciales, des tendances financières et des indicateurs économiques. Les méthodes traditionnelles peuvent être fastidieuses et pourraient ne pas capturer toutes les nuances qui influencent le flux de trésorerie.

Dans ce cas, l’IA générative peut analyser de vastes quantités de données financières, apprendre des modèles et prédire les flux de trésorerie futurs en se basant sur des données historiques et des tendances du marché. L’automatisation intelligente peut ensuite utiliser ces prévisions pour optimiser l’allocation du capital, en s’assurant que les fonds sont disponibles au bon endroit, au bon moment. Vous obtenez ainsi une meilleure gestion de la liquidité, qui, à son tour, réduit le risque de pénuries de liquidités et maximise l’efficacité du capital.

Gestion des investissements

Dans le domaine complexe de la gestion d’investissement, la diversité et le volume des données à la fois structurées et non structurées, allant des graphiques et états financiers aux rapports sectoriels, sont écrasants. Ils présentent un défi pour les méthodes d’analyse existantes, qui échouent souvent à capturer l’ensemble du spectre des dynamiques du marché et des préférences des investisseurs individuels.

Pour la gestion de portefeuille, l’IA générative peut analyser des ensembles de données complexes et catégoriser les investissements en fonction de la géographie, du secteur et des paramètres ESG. En utilisant les insights de la recherche en investissement, l’IA générative peut également fournir des recommandations personnalisées pour les avoirs de portefeuille à travers des instruments financiers, tels que les ETF, actions, cryptomonnaies, obligations et fonds communs de placement.

La valeur de l’IA générative pour la gestion des investissements s’étend à la gestion des risques, où elle peut soutenir une analyse approfondie des risques couvrant la liquidité, le crédit et les risques de marché, et fournir des niveaux de confiance respectifs, ainsi que des analyses de risque extrême, en générant des données pour tester le portefeuille dans des scénarios hypothétiques de conditions de marché. Enfin et surtout, l’IA générative peut créer des rapports pour transmettre ces analyses efficacement.

Optimisation fiscale

La prévision et la planification des obligations fiscales prennent du temps et des ressources qui continuent de faire défaut au sein des équipes fiscales et financières. En effet, celles-ci passent près de trois quarts de leur temps à exécuter des tâches routinières, telles que la préparation des données, la conformité des déclarations fiscales et les rapprochements. Une planification fiscale précise nécessite de maîtriser parfaitement les lois fiscales, de prévoir les obligations fiscales et de planifier des stratégies pour minimiser les obligations fiscales.

Dans ce cas, l’IA générative peut analyser les lois fiscales, les données fiscales historiques et les finances des entreprises pour prédire avec précision les obligations fiscales futures et garantir la conformité avec ces lois. Les avantages peuvent souvent être visibles immédiatement, avec une entreprise réalisant 120 millions de dollars d’économies d’impôts en trois semaines.

Prise en charge des recouvrements

Le recouvrement de créances est un aspect critique du maintien d’un flux de trésorerie sain. Avec l’évolution des réglementations mondiales, la conformité est un défi constant pour les équipes de recouvrement, impactant les performances et compliquant l’intégration des nouveaux agents.

Dans ce cas, la combinaison de l’IA générative et de l’automatisation intelligente peut améliorer l’efficacité, la qualité et la prise de décision éclairée. Avec la surveillance automatisée des appels en temps réel, l’IA générative peut aider les nouveaux agents, en assurant leur conformité et en déclenchant des alertes lorsque les appels de recouvrement ne suivent pas les meilleures pratiques de conformité. Pour améliorer le recouvrement des créances grâce à des stratégies de recouvrement plus personnalisées, l’IA générative peut évaluer les données historiques de recouvrement, les comportements de paiement et les facteurs de marché afin de recommander des approches de recouvrement et de prévoir leur efficacité. À l’aide des données d’appel, l’IA générative peut fournir des analyses de conformité et identifier des tendances telles qu’une utilisation accrue de raisons spécifiques de non-paiement.

Service d’assistance informatique

Analyse du sentiment dans les demandes client du service d’assistance informatique

Répondre à des demandes complexes de clients, telles que des plaintes de clients de compagnies aériennes ou des demandes de remboursement de soins de santé refusées, prend du temps, ce qui remet en question l’objectif d’une résolution rapide. Que vous souhaitiez rechercher le cas du client, combler les lacunes dans les informations du client ou rédiger des communications appropriées, le potentiel de l’IA générative et de l’automatisation intelligente pour accélérer la réponse et la résolution des demandes des clients est énorme. Avec l’IA générative, les agents peuvent gérer plus d’interactions en moins de temps et atteindre une résolution plus rapidement, réduisant ainsi les temps d’attente et améliorant l’expérience client.

Dans ce cas, l’IA générative peut aider à analyser les sentiments dans les demandes transmises au service client en comprenant le contexte et l’intention des messages des clients entrants. Avec une intention catégorisée et un sentiment identifié, l’automatisation intelligente peut rechercher la résolution pertinente dans la base de connaissances et initier les actions de suivi correspondantes, en particulier en déclenchant l’IA générative pour rédiger une réponse pour le client ou, pour des cas plus complexes, acheminer une ébauche de réponse à un agent du service client à des fins de révision et engager les étapes suivantes.

Automatisation des réponses aux tickets du service informatique

Une augmentation du nombre des tickets d’assistance informatique peut ralentir les temps de réponse et impacter la productivité. Avec l’IA générative et l’automatisation intelligente, vous pouvez rationaliser le processus de gestion des tickets envoyés au service d’assistance informatique et améliorer à la fois la rapidité et la qualité des réponses.

Dans ce cas, l’IA générative peut instantanément examiner ces tickets entrants, en comprenant le type et l’urgence du problème. Elle peut alors générer une réponse appropriée ou proposer une solution basée sur des tickets et des résolutions passés. L’automatisation intelligente intégrée fournit ces réponses aux utilisateurs, ce qui permet à l’équipe du service d’assistance de gagner un temps précieux et de réduire le temps de résolution pour les utilisateurs finaux.

Classification et tri des tickets du support informatique

L’étape de classification et de tri des tickets du service d’assistance informatique est cruciale pour s’assurer que les problèmes sont traités à temps et par la bonne équipe. Le tri manuel est chronophage et sujet à des erreurs, tandis que les règles d’auto-catégorisation sont insensibles à la priorité des tickets. En automatisant la classification et le tri grâce à l’IA générative, l’équipe d’assistance informatique peut se concentrer sur la résolution des problèmes plutôt que sur le tri des tickets, améliorant ainsi l’efficacité globale et la satisfaction des clients.

Dans ce cas, l’IA générative peut analyser les tickets de support entrants et les classer en fonction du type, de la gravité et de l’urgence du problème, et de tout autre paramètre pertinent. Elle peut ensuite trier les tickets, en travaillant avec l’automatisation intelligente intégrée dans votre application de gestion des tickets pour les diriger vers l’équipe ou la personne appropriée.

Analyse de détection des menaces de cybersécurité

Les menaces de cybersécurité augmentent et évoluent constamment, rendant difficile pour les équipes de sécurité informatique d’identifier et de répondre à toutes les menaces à temps pour contenir ou atténuer efficacement le risque. L’application de l’IA générative et de l’automatisation intelligente offre une approche proactive de la cybersécurité pour réduire la vulnérabilité et améliorer la résilience de l’infrastructure informatique.

Dans ce cas, l’IA générative peut aider en analysant le trafic réseau, le comportement des utilisateurs et les journaux système pour identifier les menaces de sécurité potentielles. Elle peut prédire la probabilité d’une menace réelle et recommander des actions basées sur cette évaluation. L’automatisation intelligente peut déclencher des mesures de protection immédiates lorsqu’une menace est détectée, comme isoler les systèmes affectés ou initier des sauvegardes. L’IA générative peut également fournir des rapports détaillés de l’incident, aidant à l’analyse post-incident et à la prévention des menaces futures.

Assistance informatique automatisée

Dans la quête d’un support informatique fluide, rapide et efficace, de nombreuses organisations lancent des chatbots destinés aux employés pour offrir une expérience conversationnelle automatisée. Bien que les chatbots puissent offrir une intégration transparente avec les systèmes d’entreprise et un accès à la base de connaissances existante, ils ne sont pas équipés pour interpréter l’intention, ce qui limite le potentiel de l’outil en tant que mode plus rapide de collecte des informations et de résolution des problèmes. L’ajout de l’IA générative rend cependant le support via chatbot efficace non seulement une possibilité, mais aussi une réalité.

Dans ce cas, l’IA générative peut être ajoutée à une expérience de chatbot existante pour comprendre l’intention. L’automatisation intelligente se charge ensuite d’initier des actions réelles sur les systèmes et les données en fonction du contenu du chat.

Maintenance et récupération de l’automatisation

Maintenir les automatisations des processus métier fait partie de la vision globale des opérations numériques de l’entreprise. Les automatisations en production nécessitent des ajustements en raison de changements dans les applications, processus ou structures de données sous-jacents. La maintenance de l’automatisation est essentielle à la gouvernance de l’automatisation et au maintien de l’intégrité des processus métier automatisés. Cependant, identifier, diagnostiquer et corriger manuellement les pannes d’automatisation prend un temps considérable aux développeurs informatiques. Cela signifie que lorsque les automatisations échouent, les opérations peuvent s’arrêter complètement, impactant la productivité, l’efficacité et les coûts.

Pour la maintenance de l’automatisation, l’IA générative peut surveiller en continu les automatisations pour détecter automatiquement les changements dans les applications ou processus sous-jacents qui pourraient provoquer une défaillance de l’automatisation. L’IA générative peut alors initier un processus qui se corrige automatiquement, en adaptant l’automatisation aux changements de l’interface utilisateur et en récupérant le processus. Elle peut également fournir des recommandations pour mettre à jour les chemins d’accès des éléments de l’interface utilisateur dans l’automatisation et aider à garantir la continuité en utilisant un mécanisme de secours. Le processus de surveillance, de détection et de réparation est traçable du début à la fin. Appliquer l’IA générative pour maintenir et réparer les processus automatisés augmente la résilience de l’automatisation, réduisant ainsi les temps d’arrêt, les coûts de maintenance et la charge sur les équipes informatiques.

Journalisation des événements de sécurité et notifications

Pour maintenir une position proactive contre les menaces de sécurité, les organisations informatiques doivent efficacement journaliser les événements de sécurité et notifier rapidement les administrateurs système. Les processus de suivi manuel et de notification nécessitent du temps dédié de la part des ressources informatiques limitées et présentent un risque potentiel d’erreur humaine, ce qui peut entraîner des retards dans la réponse aux problèmes critiques et la compromission de l’intégrité des systèmes et de la sécurité des données. Avec l’automatisation propulsée par l’IA, les organisations peuvent automatiser les processus de notification de réponse aux incidents, améliorer la posture de sécurité informatique globale et réduire la charge opérationnelle sur les équipes informatiques.

Dans ce cas, l’IA générative associée à l’automatisation peut assurer une surveillance continue des événements et la collecte de données sur les menaces à partir de multiples sources, y compris les journaux système, le trafic réseau, et les alertes de sécurité. L’IA générative peut prétraiter toutes les données pour identifier des modèles ou des activités inhabituelles et permettre à l’IA de détecter des anomalies en temps réel. Sur la base de critères prédéfinis, les menaces détectées peuvent déclencher des flux de travail automatisés pour notifier immédiatement les administrateurs système afin d’initier les protocoles de réponse.

Empêcher l’accès non autorisé

L’accès non autorisé représente un risque permanent pour la sécurité des données et des systèmes d’une organisation. La détection d’accès non autorisé repose sur une surveillance vigilante du système afin que le service informatique puisse immédiatement bloquer l’accès au moment où cela s’avère nécessaire. Toute étape manuelle dans le processus crée une possibilité d’erreur et de retard, mettant en jeu les systèmes, les données sensibles et, en fin de compte, la continuité opérationnelle. En appliquant l’IA générative associée à l’automatisation, les organisations peuvent augmenter l’efficacité de la gestion des accès privilégiés grâce à une surveillance continue de l’accès et à des modifications automatisées du contrôle d’accès pour garantir une réponse instantanée, améliorer la posture de sécurité et réduire la charge des équipes informatiques.

Pour mettre fin à l’accès non autorisé, les organisations informatiques peuvent tirer parti de l’IA générative pour surveiller en continu les journaux d’accès ainsi que les activités réseau et les alertes de sécurité. En temps réel, l’IA générative peut analyser toutes les sources de données pour détecter des motifs/anomalies pouvant indiquer des tentatives d’accès non autorisées. Lorsqu’une violation est identifiée, l’IA générative peut déclencher des flux de travail automatisés pour notifier les administrateurs concernés et fermer l’accès ou exécuter des processus de réponse prédéfinis tels que le blocage des comptes suspects, la révocation des privilèges d’accès et la réalisation d’analyses détaillées pour contenir la menace.

Juridique

Examen de contrats

Les équipes juridiques consacrent des ressources importantes à l’examen minutieux de contrats longs et complexes, à la recherche de termes ou de clauses qui pourraient poser problème afin d’éviter d’éventuels pièges juridiques et de conformité. Le langage juridique et la complexité des contrats tendent également à rendre les contrats inextricables pour les autres parties prenantes, entravant une compréhension claire des termes et conditions.

Dans ce cas, l’IA générative associée à l’automatisation intelligente peut gérer en toute sécurité les données sensibles des contrats. Elle peut apprendre les directives légales et les réglementations du secteur pour examiner automatiquement les contrats et vérifier leur conformité. Et cela peut mettre en évidence des points faibles, suggérer des amendements et générer des résumés en langage clair pour les parties prenantes.

Localisation

Traduction linguistique

Dans l’environnement commercial mondialisé d’aujourd’hui, traduire le contenu professionnel dans diverses langues est essentiel pour une communication et un engagement efficaces. Les services de traduction manuelle sont coûteux, et le délai de réalisation peut être plus long que le rythme des exigences commerciales.

Dans ce cas, l’IA générative peut automatiser le processus de traduction. Elle peut comprendre le contexte et les nuances du contenu à partir des textes de site Web et des supports marketing et les traduire avec précision dans la langue souhaitée. De plus, l’application de l’automatisation intelligente peut planifier des traductions automatiques de nouveaux contenus, garantissant que les communications d’entreprise sont opportunes et accessibles à tous les intervenants, quelle que soit la langue.

Ventes

Communications commerciales

Des communications commerciales efficaces sont essentielles pour stimuler la croissance. Cependant, rédiger des messages de sensibilisation personnalisés peut être une tâche difficile et chronophage.

Dans ce cas, l’IA générative peut analyser les données des clients, comprendre leurs préférences et besoins, et générer des messages de prospection personnalisés et persuasifs. L’intégration de l’IA générative avec l’automatisation intelligente dynamise le processus de prospection commerciale, garantissant une communication opportune et cohérente avec les clients potentiels et augmentant les chances de conversion.

Nettoyage des données CRM

L’une des plaintes courantes des équipes de vente concerne la mauvaise qualité des données dans les systèmes CRM, ce qui affecte la précision des analyses et entrave la prise de décision. Cependant, le nettoyage manuel des données est fastidieux, reste sujet à des erreurs et a tendance à passer au bas de la liste des priorités pour les administrateurs des ventes pressés par le temps.

Dans ce cas, l’IA générative peut automatiser le processus de nettoyage des données. Elle peut identifier et corriger les erreurs dans les données CRM, supprimer les doublons et remplir les informations manquantes. Avec l’automatisation intelligente, les erreurs de données ou les enregistrements qui peuvent nécessiter une intervention humaine peuvent être envoyés pour examen. La combinaison de l’automatisation intelligente et de l’IA générative permet de planifier un nettoyage régulier des données pour maintenir des données CRM précises et à jour.

Opérations de service

Intégration des agents

Maintenant plus que jamais, alors que la complexité des problèmes clients et le volume des demandes de service augmentent, réussir l’intégration et la formation est devenu un élément crucial pour non seulement améliorer les indicateurs de service au quotidien, mais aussi pour obtenir la valeur à long terme d’agents de service bien formés et engagés. En fait, les équipes de service client peuvent être une source de talent cachée pour les organisations. Mais les processus d’intégration suivant des méthodes traditionnelles peuvent nécessiter des semaines avant que les nouveaux agents de service client ne deviennent pleinement opérationnels. Et cela nécessite encore plus de temps pour atteindre le niveau de connaissance et de compétences d’exécution d’un employé expérimenté.

Dans ce cas, combiner l’IA générative avec Automation Co-Pilot alimenté par l’IA peut accélérer l’intégration en connectant les agents du support client aux connaissances expertes et à une assistance au flux de travail en temps réel, intégrée dans l’application qu’ils utilisent. L’IA générative peut instantanément puiser dans (ainsi que fournir des mises à jour à) la base de connaissances des opérations de service, en accédant à de multiples sources de connaissances comme des procédures, des guides, des manuels, des livres blancs, etc., pour faire remonter des informations, fournir une expertise et guider les actions des agents. Cela signifie que les nouveaux agents peuvent rapidement accéder à des informations pertinentes et recevoir des conseils étape par étape sur la manière de gérer des problèmes complexes et quand initier des flux de travail automatisés, réduisant ainsi le temps nécessaire pour devenir pleinement compétents dans leur rôle.

Suppression des PII

La collecte et le traitement des informations personnellement identifiables (PII) représentent un défi permanent pour les opérations de service. Identifier et traiter correctement (c’est-à-dire anonymiser et/ou supprimer) les PII est essentiel pour maintenir à la fois la confiance des consommateurs ainsi que la conformité réglementaire. Des volumes élevés de données provenant de multiples sources compliquent le défi de telle sorte que, même avec des processus stricts en place, et malgré tous les efforts, des erreurs humaines peuvent entraîner des divulgations accidentelles, ce qui peut causer des dommages à la réputation et des amendes réglementaires. L’application de l’IA générative et de l’automatisation alimentée par l’IA peut aider à minimiser le risque de violations de données, améliorer la conformité, et rationaliser les opérations de service.

Pour la suppression des PII, l’IA générative peut alimenter un système de surveillance automatisé et permanent pour analyser les données circulant à travers (et générées par) les opérations de service, y compris les données provenant des tickets, des rapports d’incidents, des interactions avec les clients, ainsi que des documents et dossiers connexes. Le système alimenté par l’IA générative peut être entraîné à identifier et signaler les PII dans ces ensembles de données en se basant sur des données et des modèles historiques, ainsi que sur les règles de conformité.

Lorsque des PII sont détectées, cela peut déclencher une automatisation pour traiter les données selon leur type et leur niveau de sensibilité. Par exemple, l’automatisation pourrait anonymiser ou masquer des données immédiatement ou mettre en attente des dossiers spécifiques pour les signaler à un membre de l’équipe des opérations de service. Dans tous les cas, le système peut enregistrer chaque action pour les besoins de reporting et d’audit.

Classification des tickets

Dans les opérations de service, gérer et trier un afflux de tickets entrants en plusieurs catégories peut entraîner des surcharges continues pour les équipes en place. Le tri incorrect des tickets est une source d’inefficacité opérationnelle et augmente le temps de résolution, ce qui affecte la qualité globale du service, car les agents sont submergés en essayant de concilier rapidité et précision. Pour la classification des tickets, la combinaison de l’automatisation et de l’IA générative peut accélérer le processus, améliorer la précision et réduire la charge des équipes des opérations de service.

Dans ce cas, l’IA générative peut être exploitée pour créer un agent IA pour les opérations de service. L’agent d’IA générative est intégré au flux de travail d’automatisation pour surveiller en continu les tickets entrants et les catégoriser en fonction de caractéristiques telles que le type de problème, le niveau de priorité et l’expertise nécessaire pour résoudre le problème. Cette classification déclenche les étapes suivantes automatisées pour acheminer les tickets vers le bon agent de service ou la bonne équipe ou pour les traiter automatiquement en fonction de la logique prédéfinie. L’IA générative peut en outre fournir des informations sur les modèles et les tendances de classification des tickets pour suggérer des améliorations globales des opérations de service.

Cas d’utilisation de l’IA générative par secteur

Services bancaires et financiers

Litiges de transaction (carte de crédit, compte courant/épargne)

Essentielle pour garantir l’intégrité et la confiance des comptes clients et pour se protéger contre la fraude, la gestion des litiges de transaction reste un processus largement manuel. Des systèmes disparates et le volume croissant de litiges mettent à l’épreuve un effort déjà sujet aux erreurs et chronophage.

Dans ce cas, l’IA générative et l’automatisation intelligente peuvent travailler de concert pour réduire les pertes transactionnelles, augmenter l’efficacité opérationnelle et améliorer la satisfaction client. L’automatisation commence dès la réception des demandes des clients, qui sont automatiquement enregistrées dans la file d’attente dans Fiserv ou un autre système bancaire central. Ensuite, l’IA générative et l’automatisation analysent et résument la demande du client et l’envoient à un représentant pour examen.

Le conseiller bancaire peut lancer un flux de travail automatisé pour récupérer des données connexes et historiques à travers des systèmes tels que ERP, paiements et CRM, qui sont ensuite résumées par l’IA générative. Avec les informations disponibles, le conseiller bancaire peut statuer sur la transaction contestée et initier des actions associées à la résolution déterminée via l’automatisation, avec le soutien de l’IA générative pour rédiger et transmettre des communications appropriées au client.

Détection de fraude et enquête SAR

Une analyse vigilante des données de transaction pour détecter un comportement potentiellement frauduleux est essentielle à l’intégrité des banques et des entreprises de services financiers. L’analyse de détection de fraude s’étend sur plusieurs sources de données, des enregistrements de transactions et des informations clients aux données externes, y compris les listes de refus et les listes de surveillance. La complexité croissante de la fraude et les taux élevés de faux positifs peuvent submerger les équipes d’enquête sous-dotées, qui ont déjà du mal à travailler à travers des systèmes bancaires disparates.

Les barrières de coût et de temps à l’intégration des systèmes continuent de freiner la détection de fraude en temps réel. Pour la détection de fraude et l’enquête SAR, l’IA générative et l’automatisation intelligente peuvent aider à réduire les pertes opérationnelles, augmenter l’efficacité, améliorer la satisfaction client et renforcer la conformité réglementaire.

Dans ce cas, un système toujours actif, piloté par l’IA générative et l’automatisation, peut recueillir et surveiller des données en continu tout en analysant constamment les schémas de comportement, les informations sur les appareils et l’activité sur les réseaux sociaux. L’IA générative peut prétraiter les données, puis les analyser pour identifier des schémas de fraude potentielle (par exemple, vol d’identité, paiements/transferts non autorisés, ouverture/fermeture de compte non autorisée, demandes de crédit falsifiées, etc.) en se basant sur des informations historiques.

Lorsqu’une activité ou des transactions suspectes sont identifiées, l’IA générative peut déclencher des flux de travail automatisés avec des tâches immédiates pour que les enquêteurs puissent agir. Les données sont disponibles pour un examen approfondi, et les enquêteurs peuvent demander des informations supplémentaires avec l’aide d’un assistant d’automatisation ou déclencher les étapes suivantes automatisées (par exemple, des blocages de transactions, des gels de comptes, des refus de crédit, etc.).

Surveillance des transactions anti-blanchiment d’argent (AML)

La conformité AML repose fortement sur l’expertise des individus qui doivent prendre des décisions et suivre des processus, ce qui peut parfois entraîner des erreurs et des incohérences dans l’identification et le signalement d’activités suspectes. Le volume toujours croissant des données de transaction représente un défi majeur pour les banques et les institutions financières. L’exploitation de cette vaste quantité de données et la gestion du taux élevé de faux positifs peuvent submerger les enquêteurs, entraînant des retards dans les transactions légitimes et des coûts accrus.

Pour la surveillance anti-blanchiment des transactions, l’introduction de l’IA générative et de l’automatisation intelligente peut fournir aux enquêteurs des données complètes pour permettre de prendre des décisions de jugements plus sereines et initier les étapes suivantes automatisées telles que des blocages de transactions, des gels de comptes, etc., réduisant la charge des enquêteurs, augmentant l’efficacité opérationnelle et assurant un niveau plus élevé de conformité AML.

Dans ce cas, un système toujours actif alimenté par l’IA générative et l’automatisation peut continuellement ingérer et analyser de grands volumes de données, 24 h/24 et 7 j/7, provenant de diverses sources, y compris les enregistrements de transactions, le CRM, les informations publiques sur le Web et les listes de surveillance. L’IA générative peut prétraiter et organiser les données par montants de transaction, types, données démographiques des clients et emplacement géographique pour faciliter l’analyse et l’identification des valeurs aberrantes et des incohérences.

L’IA générative peut appliquer des modèles d’apprentissage machine pour identifier des motifs basés sur des données historiques de fraude potentielle, telles que des transactions à haut risque, un blanchiment d’argent potentiel, le financement du terrorisme, des transactions interdites par des sanctions économiques, et d’autres activités criminelles. Si le système détecte une transaction ou une activité suspecte, il alerte l’assistant d’automatisation, déclenchant des tâches immédiates pour que les enquêteurs prennent des mesures. Les enquêteurs peuvent examiner toutes les données et demander des données supplémentaires à l’aide d’un assistant d’automatisation directement dans le système bancaire.

Aide à la prise de décision en matière d’approbation de souscription de prêt

L’octroi de prêts implique d’évaluer le risque des emprunteurs potentiels et de déterminer s’ils répondent aux critères de prêt. C’est un processus chronophage qui est sujet à l’erreur humaine, surtout lorsqu’il s’agit de types de prêts complexes tels que les hypothèques, les prêts automobiles, les cartes de crédit et les prêts commerciaux. Le défi est encore amplifié par la nécessité de se conformer aux lois sur le prêt équitable et d’éviter les biais ou la discrimination dans la prise de décision.

Pour la prise de décision en matière d’approbation de prêt, l’IA générative apporte rapidité, précision et efficacité au processus. Avec l’automatisation intelligente, l’IA générative peut approfondir le dossier d’un candidat, extraire et interpréter les données nécessaires, et les comparer à des critères de prêt prédéfinis et des données historiques. L’évaluation alimente la décision finale où le souscripteur peut déclencher des flux de travail d’automatisation intelligente menant à une approbation, un ajustement ou un refus du prêt. Dans des scénarios à haut risque, les applications peuvent être signalées afin de procéder à un examen humain avant de passer par l’automatisation du flux de décision.

Aide à la prise de décision en matière de limite de crédit

La décision de limite de crédit doit trouver un équilibre entre la gestion des risques et la satisfaction client. Avec l’intégration de l’IA générative et de l’automatisation intelligente, le processus peut être considérablement optimisé, améliorant ainsi la précision, l’efficacité et la rapidité.

Dans ce cas, l’IA générative peut plonger dans les détails complexes et non structurés de l’historique de crédit des candidats, en analysant les comportements financiers passés, la situation financière actuelle et les risques potentiels. En interprétant ces données par rapport à des critères de prêt prédéfinis et des données historiques, l’IA générative peut produire un profil de risque succinct de chaque demandeur, avec l’historique des paiements et des transactions, pour aider le souscripteur à prendre des décisions en termes de limites de crédit pour des comptes complexes ou alimenter les prochaines étapes automatisées. L’IA générative et l’automatisation peuvent rédiger des communications et effectuer un suivi auprès des clients en fonction de la décision prise concernant la limite de crédit, améliorant ainsi l’efficacité opérationnelle et soutenant la satisfaction client grâce à une communication transparente.

Recouvrement de prêt non remboursé et saisie

La gestion des cas de prêts non remboursés et de saisie est complexe, avec des enjeux importants pour les entreprises de services financiers en quête de moyens d’optimiser le contenu et le rythme des communications, de créer des plans de remboursement et de gérer les étapes légales. Intégrer l’IA générative et l’automatisation intelligente peut rationaliser et accélérer la prise de décision tout en réduisant les coûts.

Dans ce cas, l’IA générative peut synthétiser des informations à partir de diverses données non structurées, telles que le profil de l’emprunteur, les détails des garanties et l’historique des transactions de paiement. L’IA générative peut rédiger des profils de risque complets pour chaque prêt en souffrance, aidant les souscripteurs à déterminer des programmes de restructuration optimaux, tels que des calendriers de paiement révisés ou une remise partielle de prêt. En fonction de la décision, l’automatisation intelligente peut exécuter les flux de travail correspondants, augmentant la rapidité et l’efficacité.

Résolution des réclamations

La résolution des réclamations est un aspect critique du service client dans le secteur des services financiers. Cela implique généralement d’examiner plusieurs sources d’informations sur les clients, telles que le compte, le produit et l’historique des transactions, afin de déterminer les voies de résolution appropriées.

Pour la résolution des réclamations, l’IA générative peut rapidement rassembler les données de compte et analyser l’historique des produits et des transactions pour comprendre le contexte de la réclamation, réduisant ainsi le temps passé à rechercher des informations provenant de plusieurs sources. De plus, l’IA générative peut rechercher des modèles et des tendances dans le comportement des clients qui peuvent éclairer la plainte, permettant ainsi une résolution plus précise et rapide. D’après ces informations, l’automatisation intelligente peut accélérer les actions de résolution appropriées, qu’il s’agisse d’un remboursement, d’excuses ou d’un changement de service, et les cas complexes peuvent être escaladés pour un examen humain.

Activation CSR et suggestions d’actions pour les demandes de service

L’habilitation des conseillers du service client (CSR) et la détermination des meilleures actions suivantes (NBA) pour les demandes de service sont des aspects critiques du service client dans le secteur des services financiers. Assurer la qualité du service client implique une compréhension approfondie des informations client, de l’historique des transactions et une prédiction précise des besoins des clients. Le processus peut être complexe et prendre du temps, surtout lorsqu’il s’agit de plusieurs systèmes et d’un grand volume de demandes.

Dans ce cas, l’IA générative intégrée dans un assistant d’automatisation intelligente peut augmenter l’efficacité du conseiller clientèle. L’IA générative peut fournir un résumé concis des informations client, des scripts d’introduction suggérés et une documentation post-appel des interactions avec les clients, ainsi que des insights sur les modèles et tendances du comportement des clients, permettant des prédictions plus précises des besoins des clients et améliorant la qualité du service client. En parallèle, l’automatisation intelligente peut accélérer les actions du conseiller clientèle, qu’il s’agisse de résoudre une demande, de suggérer un produit ou de transférer l’appel.

Vente croisée

La vente croisée est une stratégie clé dans le secteur des services financiers, visant à la fois à améliorer la satisfaction des clients et à stimuler la croissance du chiffre d’affaires. Cela implique une compréhension approfondie des informations sur les clients et de l’historique des produits, ainsi que la prévision des besoins des clients. Déterminer les opportunités de vente croisée et agir en conséquence est une tâche complexe, surtout pour une grande base de clients.

Dans ce cas, l’automatisation intelligente et l’IA générative peuvent augmenter l’efficacité et stimuler les ventes en fournissant une analyse approfondie des profils clients et de l’historique des produits pour suggérer des produits et services potentiels qui correspondent aux besoins des clients ou qui augmenteront la fidélisation de ces derniers. L’IA générative peut identifier des modèles et des tendances dans le comportement des clients, permettant une précision accrue dans la prédiction des besoins des clients et alimentant des recommandations de produits ciblées. L’automatisation intelligente fait progresser le processus en déployant des modèles d’apprentissage machine pour affiner les recommandations et produire des offres de produits sur mesure pour divers scénarios, tels que des cartes de crédit pour les clients possédant un compte courant, des comptes de courtage pour les clients de comptes d’épargne ou de certificat de dépôt, ou des prêts auto/maison pour les clients existants.

Soins de santé

Résumé médical pour les professionnels

Les médecins passent en moyenne 16 minutes à examiner les dossiers électroniques de patients (DEP), quelle que soit la durée de la visite. Ce temps inclut l’effort de rassembler les éléments importants de l’historique d’un patient pour synthétiser l’ensemble du tableau médical, établir des priorités et prescrire un traitement approprié ou les prochaines étapes. Même pour des cas simples, la tâche nécessite de passer en revue de nombreuses sources d’information, y compris les notes d’hôpital, les notes non structurées des médecins et des infirmières, les tests de laboratoire et d’imagerie, l’historique des médicaments, l’historique familial et social, les dossiers des prestataires précédents et les références spécialisées, et plus encore. Cette tâche devient encore plus difficile lorsque le patient a un historique médical complexe et plusieurs conditions qui peuvent s’affecter mutuellement.

Dans ce cas, l’automatisation des processus par la robotique (RPA) recueille les données des patients et l’IA générative crée un résumé clair et concis qui souligne les problèmes importants devant être traités ou les lacunes de soins devant être comblées. Le résultat est une économie de temps estimée de 70 à 80 % pour trouver et synthétiser des informations, et un gain de productivité de 40 %.

Tri des messages envoyés par les patients

33 % des médecins passent deux heures ou plus en dehors des heures de bureau à répondre aux e-mails et messages des patients, empiétant sur leur temps personnel et familial. C’est une cause majeure de surmenage chez 63 % des médecins, ce qui pose des risques significatifs pour la pratique médicale, notamment des comportements perturbateurs, une augmentation des erreurs médicales et des risques de faute professionnelle, des abus de substances, des taux de satisfaction des patients plus faibles et un temps de récupération des patients plus long.

Dans ce cas, l’automatisation intelligente et l’IA générative peuvent exécuter le tri des messages des patients, en utilisant la RPA et l’IA générative pour analyser le contenu non structuré des messages afin d’identifier les préoccupations et les problèmes, et résumer rapidement le message après avoir vérifié le contexte dans le système DEP. Cette assistance permet aux médecins de passer environ 75 % moins de temps à déchiffrer le problème.

L’IA générative peut également fournir des recommandations initiales. Le médecin peut envisager les recommandations proposées et apporter des modifications, puis utiliser Automation Co-Pilot pour initier les réponses appropriées, que ce soit pour envoyer le patient aux urgences, prendre un rendez-vous pour le lendemain, prescrire des analyses ou des médicaments, etc.

Résumé de visite pour les patients

Des études indiquent qu’un pourcentage significatif de patients ne comprend pas les instructions relatives aux médicaments et ne peut pas relayer avec précision les attentes de leur médecin après les visites. Cependant, les études soulignent également la valeur que les patients accordent à un résumé médical écrit ou à un résumé après visite (AVS). Un AVS aide les patients à se souvenir des détails de leur visite, leur permettant de tenir leurs proches informés, et favorise une meilleure communication entre le patient et le médecin. Les patients se sentent habilités à poser plus de questions, tandis que les médecins sont convaincus que cela renforce leurs protocoles de traitement et encourage la conformité des patients au traitement. Malgré ces avantages, les médecins trouvent le processus long et sont partagés sur la question de savoir si cela en vaut la peine.

Dans ce cas, l’automatisation intelligente et l’IA générative peuvent ensemble accélérer la collecte et la compilation des données des patients pour rédiger un résumé après visite personnalisé que le médecin pourra rapidement examiner. L’automatisation peut utiliser la RPA pour récupérer, valider, organiser, formater et assembler rapidement et en toute sécurité les données des patients à partir de divers systèmes, y compris les DEP, la couverture d’assurance et les données démographiques, afin de permettre à l’IA générative de comprendre le contexte médical complet avant de créer un résumé.

L’IA générative peut ensuite synthétiser et résumer, en tirant parti de sa capacité à comprendre des informations non structurées et le contexte, ainsi qu’à adapter le résultat selon des paramètres de personnalisation tels que la langue, l’âge, la culture, le niveau d’éducation, la littératie en matière de santé, etc. L’ébauche du résumé après visite sera prête à être examinée, validée et éditée/mis à jour par le médecin si nécessaire, incluant les informations concernant la visite en cours, les diagnostics, les recommandations de traitement et le suivi, avant d’être remis au patient et à sa famille/son aidant.

Analyses de la santé de la population

Cruciales pour identifier les tendances, préparer des recherches, comprendre les disparités en matière de santé et planifier des interventions pour améliorer les résultats de santé dans différentes populations, les analyses de santé des populations impliquent de passer au crible d’énormes ensembles de données variées, y compris les DEP, les données de recensement, les bases de données d’assurance et les déterminants sociaux de la santé, chacun ayant son format et sa structure uniques, nécessitant un temps et des ressources significatifs.

Dans ce cas, l’automatisation intelligente et l’IA générative peuvent efficacement recueillir, organiser et analyser les données nécessaires pour les analyses de la santé de la population. L’automatisation intelligente peut exploiter la RPA pour récupérer, valider et classer de manière sécurisée et rapide des données provenant de plusieurs systèmes disparates afin de construire une vue d’ensemble complète de l’état de santé d’une population.

Avec cet ensemble de données préparé, l’IA générative peut identifier des modèles, des tendances et des corrélations. Elle peut générer des informations sur la prévalence des maladies, les facteurs de risque, les disparités en matière de santé et l’impact des déterminants sociaux sur les résultats de santé. Ces informations peuvent ensuite être résumées dans un format adapté à chaque public cible, qu’il s’agisse de décideurs, de prestataires de soins de santé ou du grand public. L’IA générative peut également créer des modèles prédictifs basés sur les données analysées pour aider à modéliser et prévoir les tendances et résultats de santé, permettant ainsi une planification et une intervention proactives.

Documentation de recherche

Les chercheurs passent une partie substantielle de leur temps à collecter, classer et analyser des données de recherche. Améliorer le processus de documentation de recherche assure une transition plus rapide de la recherche aux applications pratiques, au bénéfice des résultats des patients et de la communauté médicale au sens large.

Dans ce cas, la mise en œuvre de l’automatisation intelligente et de l’IA générative peut immédiatement accélérer la documentation de recherche et le traitement des données. En tirant parti des capacités de la RPA pour collecter et organiser systématiquement les données de recherche provenant de diverses sources, y compris les essais cliniques, les dossiers des patients et les résultats de laboratoire, les chercheurs peuvent minimiser l’effort manuel requis pour la gestion des données. L’IA générative peut encore améliorer ce processus en analysant intelligemment les données pour identifier des modèles, des anomalies et des corrélations.

Planification de la sortie

En tant que point de transition crucial de l’hôpital vers la maison ou un autre cadre de soins, la planification de la sortie représente un défi complexe dans le secteur de la santé. Le processus, impliquant plusieurs professionnels de la santé, nécessite une attention particulière à divers facteurs, y compris l’état médical du patient, les ressources disponibles et les besoins en soins après la sortie. Une meilleure planification de la sortie peut aborder les risques associés aux transitions de soins, tels que la réadmission ou les événements indésirables liés aux médicaments. En tirant parti de l’automatisation intelligente et de l’IA générative, le processus de planification de sortie peut être plus rapide, plus précis et plus économe en ressources, minimisant le risque d’erreurs et améliorant la conformité.

Dans ce cas, l’application de l’IA générative et de l’automatisation intelligente commence par le déploiement de l’automatisation pour extraire les données essentielles des patients à partir de sources pertinentes telles que les dossiers électroniques de patients (DEP), les détails de couverture d’assurance et les informations démographiques. L’automatisation intelligente récupère, valide et assemble de manière sécurisée les données pour construire une image holistique du contexte médical du patient.

Sous la supervision du prestataire de soins, l’IA générative peut ensuite analyser toutes ces informations non structurées dans leur contexte pour générer des plans de sortie personnalisés adaptés à la situation unique du patient, en tenant compte de facteurs tels que les antécédents médicaux, l’état actuel, les ressources accessibles et les alternatives de soins post-sortie. Il est important de noter que l’IA générative peut intégrer des paramètres de personnalisation tels que la langue, l’âge, la culture, le niveau d’éducation et la littératie en matière de santé pour produire des plans de sortie détaillés et hautement personnalisés dans un format clair et concis, tant pour les professionnels de santé que pour les patients.

Facturation et codage médicaux

La facturation et le codage médicaux, une partie cruciale du secteur des soins de santé, sont souvent un processus compliqué et long. Cela exige la conversion des procédures médicales, des diagnostics et des traitements en codes standardisés pour l’assurance et la facturation. La codification manuelle est sujette à des erreurs, et les mises à jour fréquentes des réglementations de codage alourdissent cette complexité, entraînant souvent des refus de réclamations et des pertes financières. L’IA générative offre une voie pour améliorer la rapidité, la précision et l’efficacité du codage médical, tout en garantissant la conformité et en réduisant les coûts.

Dans ce cas, les prestataires de soins de santé peuvent intégrer des outils d’automatisation intelligente alimentés par l’IA générative dans leurs systèmes de codage existants pour aider les utilisateurs et, in fine, automatiser le processus de codage médical. L’IA générative peut analyser la documentation médicale, extraire les informations clés et recommander des codes précis basés sur les dernières directives en matière de codage, avec une amélioration de l’exactitude du codage au fil du temps.

Assurances

Gestion des sinistres

La gestion des sinistres constitue le cœur des opérations d’assurance, où le principal défi réside dans le traitement efficace des sinistres en grande quantité, chacun nécessitant une validation et une évaluation approfondies. Ce travail minutieux, en grande partie manuel, contribue à des temps de traitement lents, des évaluations de réclamations incohérentes et, par conséquent, à une satisfaction client inférieure et à des coûts opérationnels plus élevés. L’IA générative et l’automatisation intelligente, lorsqu’elles sont appliquées à la gestion des réclamations, peuvent réduire considérablement les délais de traitement, minimiser l’erreur humaine et, in fine, améliorer les résultats et la satisfaction des clients.

Avec l’IA générative, les compagnies d’assurance ont la capacité d’analyser les informations intégrées dans les documents de réclamation, comme les détails de la police d’assurance, les rapports médicaux et les évaluations des dommages, pour identifier des motifs et des anomalies. Cette analyse alimente le flux de travail de bout en bout avec l’automatisation intelligente pour valider et vérifier automatiquement les réclamations, en mettant en évidence les incohérences qui nécessitent un examen plus approfondi pour une évaluation humaine.

Détection des fraudes

Le secteur de l’assurance continue de faire face à une lutte difficile sur la question substantielle de la détection de la fraude. Le temps est essentiel pour identifier les activités frauduleuses et prendre les mesures préventives nécessaires afin de maintenir la rapidité du service tout en se protégeant contre les risques. L’application de l’IA générative et de l’automatisation intelligente peut accélérer de manière significative le processus de détection et la rapidité d’action pour réduire les activités frauduleuses.

Dans la détection de fraude, le cas d’utilisation immédiat de l’IA générative est d’analyser de vastes volumes de données provenant des demandes d’indemnisation, des données de police d’assurance et des schémas historiques de fraude. Grâce à sa capacité de comprendre des données non structurées et le contexte, elle peut détecter des anomalies et des modèles qui signalent des activités frauduleuses. Intégrées dans les flux de travail d’automatisation intelligente, les découvertes révélées par l’IA générative peuvent déclencher le processus automatisé de signalement des réclamations suspectes pour un examen plus approfondi.

De plus, l’automatisation intelligente peut rationaliser le processus d’enquête en recueillant des informations pertinentes provenant de diverses sources, telles que les plateformes de médias sociaux, les registres publics et les données des réclamations passées. Cela permet aux compagnies d’assurance d’évaluer rapidement l’authenticité des demandes d’indemnisation, d’initier les actions nécessaires pour contrer les pratiques frauduleuses et d’améliorer l’efficacité opérationnelle globale.

Souscription d’assurance

Dans un environnement de croissante incertitude et volatilité, les souscripteurs d’assurance sont confrontés au défi d’évaluer rapidement le risque, de fixer les taux de prime et de déterminer l’acceptation ou le rejet des demandes d’assurance. Le processus traditionnel de souscription manuelle est notoirement chronophage, subjectif et sujet à l’erreur humaine, ce qui aboutit à une prise de décision inégale et à des pertes financières potentielles pour les compagnies d’assurance. L’IA générative et l’automatisation intelligente prospèrent dans le paysage des informations non structurées et des flux de travail complexes qui soutiennent la souscription, offrant une opportunité immédiate de changement radical dans la capacité de prise de décision, la précision de l’évaluation des risques et l’efficacité opérationnelle.

Dans ce cas, l’IA générative peut examiner d’immenses volumes de données, y compris les qualifications des demandeurs, les antécédents de réclamation et les facteurs de risque externes, pour découvrir des schémas, faire des prédictions sur les risques potentiels et estimer les résultats. L’automatisation intelligente peut ensuite opérationnaliser le processus de souscription, en basant les décisions d’émission de polices et de tarification sur des insights générés par l’IA.

Fabrication

Extraction de connaissances

Les fabricants disposent de vastes répertoires de connaissances, englobant, entre autres, les procédures opérationnelles standard (SOP), les manuels d’exploitation, les journaux de bord, les rapports d’incidents. Les opérateurs peuvent passer un temps précieux à parcourir une banque de connaissances diversifiée et souvent dispersée pour localiser des informations spécifiques requises. Exploiter la puissance de l’IA générative dans la synthèse de contenu offre une approche d’assistance qui fait gagner du temps pour accélérer les flux de travail de fabrication.

Dans ce cas, les opérateurs peuvent tirer parti des assistants d’automatisation intelligente alimentés par l’IA générative pour rechercher et résumer des informations d’exploitation difficiles à trouver. Ce type d’Automation Co-Pilot utilise une IA générative intégrée pour accélérer les flux de travail routiniers en récupérant et en interprétant instantanément de grands volumes de données provenant de systèmes disparates, ainsi qu’en répondant et en agissant selon les directives de son homologue humain.

Planification de la production

Entre les fluctuations de la demande, les contraintes de ressources et la complexité de la production, assurer une optimisation continue représente un réel défi pour les fabricants. Même en gérant efficacement les variables sous le contrôle des fabricants, telles que le timing et la capacité, les facteurs externes et la volatilité du marché sont des indicateurs constants, introduisant des inconnues et des surprises dans le cycle de planification de la production. Les fabricants peuvent exploiter l’IA générative pour augmenter l’analyse de données historiques complexes et aider à simuler des plans de production en permettant la comparaison, l’affinement et l’optimisation à travers divers contraintes et paramètres. Une planification de production plus efficace favorise une fabrication à temps, ce qui soutient à son tour des prévisions de ventes précises et une planification de projets efficace.

Dans ce cas, l’IA générative peut améliorer la planification des produits en créant des scénarios réels générés à partir de données sur les matériaux, équipements et ressources disponibles, ainsi que sur les conditions et attentes du marché. L’automatisation intelligente peut surveiller les systèmes ERP et les équipements, et fournir des données en temps réel à l’IA générative pour mettre à jour les simulations et recommander des ajustements. En utilisant l’automatisation intelligente et l’IA générative, les fabricants peuvent opérationnaliser les modifications recommandées du plan de production, avec des seuils qui déclenchent des automatisations pour mettre à jour les équipes ainsi qu’exécuter des ajustements de la ligne de production.

Optimisation de la chaîne d’approvisionnement

Dans la fabrication, l’efficacité opérationnelle et l’efficacité du système de livraison de produits dépendent de la gestion de la chaîne d’approvisionnement. L’optimisation de la chaîne d’approvisionnement, de la planification à la distribution, représente un potentiel énorme pour augmenter la rentabilité et permettre la croissance. L’application de l’IA générative tout au long du cycle de vie de la chaîne d’approvisionnement peut apporter des améliorations à une vitesse fulgurante, afin d’assurer une optimisation à chaque point et dans chaque processus soutenant la gestion de la chaîne d’approvisionnement.

Pour la chaîne d’approvisionnement, il existe une immense opportunité d’appliquer les forces de l’IA générative dans la surveillance et l’analyse de données à grand volume, combinées à des insights puissants (et quasi instantanés) et des recommandations granulaires. Grâce à une plateforme d’automatisation intelligente sécurisée, connectez l’IA générative aux sources de données de la chaîne d’approvisionnement pour entraîner des modèles d’IA sur les données de votre entreprise afin de générer des analyses de risques, des prévisions et des recommandations pour vos processus de chaîne d’approvisionnement. Transformez les recommandations en optimisations de processus avec l’automatisation intelligente pour créer rapidement des automatisations et exécuter des tâches.