クローズ・ブラザーズ、Document UnderstandingでRPAの可能性を解き放つ

クローズ・ブラザーズは6年以上にわたりロボットによるプロセス自動化(RPA)に取り組んできたが、この分野での同社の取り組みの多くは、ルールベースの構造化されたプロセスの自動化に焦点を当てていた。しかし、同社の業務効率化および自動化部門の責任者であるスティーブン・ダーニン氏は、2020年のコロナウイルス感染症のパンデミックにより、電子メールや文書などの非構造化入力の自動化が注目されるようになったと語る。

「当社は、金融債務の返済に苦慮するお客様に対して、銀行業界で支払い猶予という形でサポートを提供しています」と、ダーニン氏は言う。「当時、多数の顧客が一時休業を余儀なくされていたため、規模が大きく、かつ迅速なサポートを提供することが重要でした。お客様に効果的なサービスを提供し、電話チャネルの負荷を軽減することでコンタクトセンターをサポートするために、猶予期間の申請を評価し承認する拡張可能な自動プロセスを開発しました。このプロセスは、チャットボットとセルフサービスのウェブフォームと統合されています。」

パンデミックにより、クローズ・ブラザーズは自動化へのアプローチを転換した。初期の取り組みは、業務の自動化と、よりスケーラブルな業務プロセスの構築に焦点が当てられていた。つまり、よりタスク自動化の手法に重点が置かれていた。しかし、パンデミック後は同社は従来のRPAの制約を克服するためにAI技術を活用するなど、よりエンドツーエンドのアプローチを採用せざるを得なくなったと、ダーニン氏は語る。しかし、そこに到達するためには、既存のプロセスを再考する必要もあった。

強みの統合

2022年、同社は業務改善チームと自動化チームを統合した。業務改善・自動化CoEは、業務改善フレームワーク、リーンシックスシグマ、RPA、ローコードワークフロー、ダッシュボード表示など、包括的な「プロセス変革」を可能にする一連のツールと手法を確立した。

「これは、自動化する前にプロセスをスリム化する必要があること、そして自動化ソリューションで可能な限り高いスループットを実現したいという点を明確に示していました」とダーニン氏は言う。「たとえば、ボトルネックとなる手動プロセスは、自動化しても依然としてボトルネックとなります。プロセス内に流れを作り出すことが重要です。」

そこで、エンドツーエンドのプロセスを調整するのに役立つ、AI搭載のローコードプラットフォームであるOutSystemsを導入した。これは、クローズブラザーズのレガシープラットフォーム上で動作し、AI搭載のRPAプラットフォームであるUiPathと統合されている。

「私たちは、規模を拡大して提供できる手段を構築しました」とダーニン氏は説明する。「数個のプロセスを一度に提供するのではなく、2、3か月ごとに10個のプロセスを自動化しています。これは、プロセスを発見し簡素化する効果的なアプローチ、再利用可能な自動化コンポーネントの作成、そして提供アプローチにおける俊敏性の発揮によって実現されています。」

適切なパートナーシップのメリット

クローズ・ブラザーズはRPA企業であるUiPathとも提携しており、同社のホールセール部門におけるUiPath Document Understandingの活用は、最初の大きなプロジェクトの1つであった。プロジェクトに着手する前、この業務は数多くの課題に直面していた。手作業のプロセスがサービスの拡張性を制限していたが、関連する文書のほとんどは半構造化または非構造化文書であったため、自動化が困難であった。その結果、取引は管理者の処理を待たなければならず、支払いに長いリードタイムがかかっていた。顧客から提供された書類にエラーや記載漏れがあることでさらに状況が悪化し、後工程での作業がさらに増えることにもなった。

「当社はスプレッドシート、メールの受信トレイ、PDFで送られてくる請求書を使って業務を行っていますが、通常、書類やメールを誰かが確認し、必要な情報がすべて揃っているか照合し、情報が不足している場合は顧客に問い合わせるという手作業が必要になります」とダーニン氏は言う。

Document UnderstandingをRPAと統合することで、クローズ・ブラザーズは顧客から提出された書類の照合を自動化し、支払いプロセス全体を自動化することが可能になった。Document Understandingは、PDFのような標準外の非構造化文書からデータを抽出し、自動キューに投入することができる。情報が不足している場合は、プロセスが自動的に顧客に情報を要求する。すべての情報が提供されると、オペレーションチームに渡され、確認が行われる。

チームは、次の3つの主要な目的を掲げてPoCを開始した。

1. 非構造化文書内のデータの正確な抽出や照合など、AIモジュールの有効性を検証する。
2. ソリューションのトレーニングとモニタリングのためのプロセスを定義する。
3. セキュリティと顧客プライバシーの保護のための反復可能な一連のガイドラインを確立する。

PoCでは、約1,000件の文書でモジュールをトレーニングし、95%から100%の精度を達成した。これにより、ダーニン氏のチームはモジュールを実稼働に移した。

「営業サポート業務に携わるチームの大部分にとって、従来のプロセスは非常に反復的な作業でした。車両登録、請求金額、日付などを確認する作業がその一例です」と、クローズ・ブラザーズ・ホールセール・ファイナンスの商業部門ディレクターであるリチャード・グレグソン氏は語る。「Document Understandingの導入により、資金調達と担保権確保に精通したチームは、このプロセスにおけるより主要なリスクに焦点を当て、より複雑な取引における重要な相違点の一部を再確認することができるようになりました。」

グレグソン氏は、チームが自動化を積極的に受け入れていると述べ、ロボットによるプロセスと人間による確認を組み合わせることが成功の主な要因であると指摘している。

クローズ・ブラザーズは、Document Understandingをホールセール・ファイナンス業務以外にも活用している。同社は、独立契約のレンタカー会社に融資サービスを提供しており、Document UnderstandingをRPAに追加することで、契約レンタルの顧客に迅速で効率的な支払いサービスを提供している。ダーニン氏は、Document Understandingは、コミュニケーション・マイニングやGPT統合など、UiPath Suite内の新たな機能の活用にも役立つと述べている。