申込や申請時に多い不備を削減し、受付業務を効率化したい
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申込申請・受付業務の自動化を図るも結局人手に頼る現実
昨今、製品やサービスなどの購入や申し込みを受け付ける一連の業務において、処理をデジタル対応する動きが急速に進んでいます。日本の印鑑文化の名残なのか、依然として紙の書類による申請も残っていますが、高精度な読み取りが可能なAI-OCRの登場もデジタル化推進対応の原動力となっています。書類の回付による業務フローではなく、申請情報をデジタルデータとして扱うことで、申込申請・受付業務の効率を高める余地が格段に広がったと言えるでしょう。
申込申請・受付業務の効率化といってまず思い浮かべるのは、従来人手でやっていた作業を自動化することであり、定型化しているPC操作を自動化できるRPAツール(参考:RPAとは
)の利用を推進する企業が近年急速に増加しています。これにより一定の成果を上げている事例も見受けられますが、一般的には申込申請・受付処理業務全体のごく一部が効率化されただけに留まり、タスクとタスクの間に存在するチェック業務を人手でカバーせざるを得ない状況であるようです。しかし本当に、これ以上の改善は望めないのでしょうか。
デジタルデータで広がる申込申請・受付業務自動化の可能性
申請を受け付けて内容を確認・チェックし、最終的に申請管理システムに登録する業務は、社外または社内からを問わず、どの企業においても存在します。この業務フローは、「受付」、「データ化」、「データフォーマット変換」、「申請不備チェック」、および「登録作業」に細分化されます。申込情報がデータ情報となり、データの整形、内容のチェックを経て申請管理システムに登録されるのが一般的です。
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申込申請・受付業務のうち、AI-OCRやRPAツールを用いて、情報のデジタル化や画面からのシステム登録部分は既に自動化を進めていることでしょう。しかしその以外の業務はどうでしょうか。例えば申込データをシステムが扱いやすいように加工する業務や、申請内容の不備をチェックして問題点を洗い出す業務は自動化を諦めて、結局人海戦術でやっているのが現状ではないでしょうか。
例えば、申請書は申込みを行う人間が分かり易いフォーマットで作成されていますが、申請管理システム側ではシステムが扱い易いフォーマットに変換する必要があります。また、申請内容の不備チェックや内容を精査する業務は、一定のルールに基づく判断が必要です。しかし、これらのルールはチェック業務に熟知した社員が作成しても、実際の作業は、派遣社員や契約社員など非プロパー社員が行っている場合も多く、作業者の頻繁な入れ替わりによるOJTの実施も企業側の大きな負担になっています。
せっかくデシタル化した情報と、判断やチェックのルールがあるのですから、これを利用して申込申請・受付業務全般にわたるシームレスな自動化を検討しませんか?
それを実現するのが、エンタープライズRPA AEDAN(エイダン)です。
AEDANは複数の技術要素を組み合わせており、その中核となる製品がルールベースAI Progress Corticon
です。Progress Corticonは、ひとの知識やノウハウをベースに、判断基準を明確なルールとして見える化し、判断業務の自動化を実現します。また、EAIツール DataSpider ServistaがProgress Corticonと連携して、システム側でデータ処理できるようにデータの整形や加工を行います。
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動画で解説!AEDANで実現する申込申請・受付業務の自動化
シームレスな申込申請・受付業務の自動化で得られる工数とコストの削減
AEDANで申込申請・受付業務を自動化すると、どのようなメリットがあるのでしょうか。
①一連の業務フロー全体を自動化して工数を削減
従来、自動化できた一部の作業の間には、必ずひとによる確認が存在していました。しかし、AEDANで自動化した業務では、「受付」から「登録作業」まで、人間を介さずに完了することも可能です。実際にAEDANを採用している企業では、従来と比較して三分の一から四分の一に工数を減らした事例があります。
②ベテランのチェックノウハウをルールとして可視化
現状、申請内容のチェックは、ルールを作成し、それに基づいて作業者が行っていたり、ベテランの方が長年の蓄積で得たノウハウに基づいて芸術的な判断を行っていたりします。しかし、後者の場合、今後継続的に同じレベルの判断ができるとは限りません。ベテランが現業を行っているうちに、そのノウハウを可視化して、引き継いでいくことが可能です。
AEDANであれば、ベテランのチェックノウハウに基づいたチェックを自動化でき、さらに今後チェック内容が変更になっても、容易にルール修正に対応できます。
③コストの削減と同時にビジネスを高度化
チェック作業の自動化により、人的コストの削減を計れます。また従来チェック作業を行っていた人材を、コア業務にシフトすることにより、ビジネスの高度化やモチベーションアップも期待できます。既存の業務フローを変更することは、現場の抵抗も少なくはありません。現業を行いながらの業務整理や構築は現場の大きな負荷を伴いますが、成し遂げた暁には、大幅な業務効率化も夢ではありません。
業務自動化プロジェクトを成功させるためには、ツールの得意・不得意分野と自動化対象業務を検討・設計時より意識して取り組むことがポイントです。
データを取り扱う業務の自動化を検討する際、データに対するひとの行動を4段階に分類・分析することが、
業務効率化と属人性の排除に繋がる最適解へと導くためには必要となります。
▽業務自動化の最適解を導出する4段階分類法 を読んでみる
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AEDAN
ルールベースAIを中核に据えた、業務自動化のためのフレームワークとソリューションです。
- 業務の自動化に即活用できるビジネスプラットフォーム
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DataSpider Servista(以下、DataSpider)は、異なるシステムのデータやアプリケーションをノンプログラミングで「つくらずにつなぐ」データ連携(EAI)ツールです。アイコンを使用した簡単開発、充実した運用管理機能で連携処理の自動化を実現。DataSpiderなら、開発生産性の向上と運用コストの低減を図れます。
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