Нестандартная умственная работа, требующая взаимодействия (быстро растущая ценность): расширение возможностей с помощью познавательной автоматики

Предыдущие примеры касались в основном деятельности, осуществляемой в индивидуальном порядке. А сейчас мы обсудим пример, в котором речь также идет о выполнении нешаблонных умственных задач, однако при этом необходимо взаимодействовать с другими людьми. И в этом случае познавательная автоматика тоже расширит возможности специалиста, однако, поскольку мы говорим о коммуникации, это будет сделано совершенно иначе.

Работа оператора колл-центра требует постоянного общения, и, увы, не всегда оно бывает приятным. Обычно оператор понимает, что клиент не в духе, только после того, как ответит на его звонок. А если общение происходит в чате, он может и вовсе не узнать о том, что его собеседник рассержен, и ограничиться безликим, неэмоциональным ответом. Кроме того, некоторые сотрудники колл-центра, чего уж греха таить, не слишком хорошо умеют справляться с обозленными, расстроенными или раздраженными клиентами.

Британская компания по доставке продуктов Ocado Group использовала алгоритмы искусственного интеллекта Google, которые позволяют распознавать устную речь и переводить ее в текстовую форму[36]. Эти инструменты идентифицируют негативно настроенных потребителей, выявляя в их звонках и письмах языковые шаблоны, характерные для состояния раздражения, расстройства или гнева. Теперь специалист по работе с клиентами знает, что заказчик не в настроении, еще до начала разговора. Он может ответить ему с необходимым сочувствием, достаточно эмоционально, чтобы снизить напряженность, а возможно, даже в корне переломить ситуацию.

Подобно инженерам из компании General Electric, получающим ценную информацию от «цифровых двойников» обслуживаемой техники, операторы колл-центра имеют в своем распоряжении уникальные сведения, которые невозможно добыть никаким другим путем. Этот пример, касающийся работы, где необходимо постоянное взаимодействие между людьми, демонстрирует, каким образом познавательная автоматика повышает качество общения потребителя с поставщиком услуг. Таким образом автоматизация значительно облегчает труд персонала, работающего непосредственно с клиентами, по сравнению с теми временами, когда приходилось угадывать степень раздраженности каждого звонящего.

Подобная оптимизация взаимодействия человека и автоматики применима и к задачам, требующим использования данных исследования для разработки творческих решений. Хороший пример – деятельность адвоката. Ранее при подготовке к судебному заседанию ему требовалось штудировать множество судебных отчетов, чтобы найти соответствующие прецеденты и понять алгоритмы принятия решений. Сейчас эта работа может быть полностью переосмыслена, если использовать искусственный интеллект компьютера IBM Watson, получая с его помощью необходимые материалы и уже на их основе выстраивая стратегию защиты. Архитектор также может использовать для проектирования зданий искусственный интеллект, анализируя с его помощью данные о погоде, дорожном движении, демографических и социальных характеристиках района, его топографии, а затем предлагая на их основе решения по расположению самого здания и необходимых объектов инфраструктуры.

В каждом из рассмотренных примеров часть задач передается от человека машине, а остальные обязанности по-прежнему исполняются людьми. При этом автоматика расширяет возможности специалиста, увеличивая его продуктивность или создавая новое поле для деятельности, что было бы недостижимо силами только лишь машин или человека.

Изменения в работе страховых компаний: переосмысление целых направлений и процессов

Предыдущие примеры касались работы отдельных специалистов или представителей смежных профессий, что помогало нам показательно проиллюстрировать суть изменений. В реальности автоматизация производства обычно приводит к переосмыслению целых направлений, задействованных в бизнес-процессе. Автоматика одновременно замещает людей, расширяет их возможности и создает новые сферы деятельности. Более подробно картину происходящего мы опишем во второй части нашей книги, а сейчас давайте поговорим о трансформации процессов на примере страховой отрасли.

В страховом секторе давно назрела необходимость оптимизировать внедрение автоматики. Разнообразие регулирующих правил и законов – как на федеральном уровне, так и на уровне штата – мешает эффективной работе данной отрасли.

Роботизированные автоматические системы, познавательная автоматика и социальная робототехника преобразовали процессы различных видов страхования, содействуя отрасли в решении стратегических проблем. Однако для реализации необходимой стратегии требуется глубоко проанализировать организацию работы и принять четкие решения, касающиеся оптимальной комбинации человека и техники, видоизменив при этом целые направления деятельности.

Получение страхового возмещения до автоматизации

Если вы попали в аварию, традиционный порядок получения страхового возмещения требует совершения длинного ряда действий и общения с множеством специалистов[37]. Сначала вам необходимо позвонить в свою страховую компанию и связаться с менеджером по работе с клиентами, который вносит в базу данных информацию о вашей аварии. При этом страховая компания либо высылает к вам оценщика убытков, либо дает вам адрес, по которому следует доставить машину. Оценщик проводит оценку убытков, подсчитывает стоимость необходимых запчастей и работы механиков, после чего сообщает компании, какая сумма потребуется вам для ликвидации ущерба. Вы выбираете из предложенного списка сервисный центр и уведомляете об этом оценщика убытков, который, в свою очередь, передает информацию ремонтникам. Затем он вводит название выбранного вами центра в систему, которая отправляет в мастерскую смету, включающую размер понесенных убытков и приблизительную стоимость ремонта. Однако в ходе работы механики могут обнаружить дополнительные повреждения, не замеченные при первичном осмотре. Это приводит к дополнительному обмену уведомлениями, влечет за собой визит или телефонный звонок оценщика убытков, который заново подсчитывает полученный ущерб, и новый виток переговоров. Наконец, после достижения соглашения механики заканчивают ремонт вашего авто и получают деньги от вас или от страховой компании. Весь процесс занимает несколько дней или даже недель. В него часто вкрадываются ошибки. Кроме того, никто не берет данный конкретный опыт на вооружение, несмотря на то, что ежедневное число подобных взаимодействий исчисляется сотнями.

Получение страхового возмещения после оптимальной автоматизации

Разумеется, автоматика может быть задействована в данном процессе многими способами. Велик соблазн начать изобретать новые подходы, заменять сотрудников механизмами, внедрять передовые технологии на каждом этапе, чтобы снизить стоимость работы и уменьшить количество ошибок, и т. д., и т. п. Однако прежде всего требуется тщательно и всесторонне продумать, как будет выглядеть обновленный процесс работы, включающий оптимальное взаимодействие человека и автоматики. Иными словами, следует использовать достижения техники лишь там, где они действительно нужны. При этом необходимо переосмыслить весь трудовой процесс.

Кстати, самый первый шаг в создании оптимального сочетания людей и автоматики никак не коснется непосредственно работы страховщиков. Практически у каждого человека сегодня есть смартфон с видеокамерой, поэтому начать проще всего, так сказать, с другого конца. Владелец страхового полиса вполне способен заснять повреждения автомобиля на собственный телефон и загрузить снимки в базу данных компании. Если же попавшая в аварию машина находится далеко или в опасном месте или если клиент получил травмы и не может самостоятельно сделать снимки, то на место прибывает дрон, контролируемый оператором страховой компании, и осуществляет необходимые съемки.

После того как фотографии попадают в базу данных компании, они привязываются к данным о машинах соответствующей марки и модели. Затем в дело вступает познавательная автоматика, алгоритмы которой постоянно пополняются, обрабатывая тысячи снимков поврежденных автомобилей, ежедневно поступающих в компьютерную картотеку, и миллионы снимков, загруженных туда ранее. Она в состоянии проанализировать фото и установить место повреждения: к примеру, бампер или заднее правое крыло. Более того, даже ваш телефон может опознать тип и характер повреждений еще до отправки снимков в базу данных. Так что в данном случае компании не требуется система искусственного интеллекта, способная распознавать изображения. В 2017 г. производители чипов для камер уже делали их «умными», наделяя способностью получать информацию (например, о движении посылок) или идентифицировать человеческие лица[38]. На основе этой технологии можно создать систему, распознающую изображения, которая будет оценивать ущерб быстрее и точнее, чем специалист-человек. Она сможет также выявлять необычные и скрытые повреждения, а затем передавать свои расчеты оценщику убытков для подтверждения или дальнейшего анализа. Таким образом, данная технология создаст новые задачи для оценщиков, которые, в свою очередь, будут содействовать ее усовершенствованию.

Следующим шагом станет внедрение роботизированной автоматизации процессов. Специальная система будет собирать и привязывать к конкретной аварии информацию о предыдущих страховых случаях с идентичными автомобилями, получившими похожие повреждения, и данные о стоимости запчастей и работы механиков в автосервисах региона. Без вмешательства людей искусственный интеллект и роботизированная система составят подробную смету, включающую стоимость ремонта, сроки его проведения и вероятную необходимость в дополнительных работах.

Деятельность оценщика кардинально изменится. Камеры смартфонов и дроны заменят его при выполнении рутинной деятельности по оценке ущерба на месте происшествия. Познавательная автоматика возьмет на себя стандартные задачи. Тем не менее представители этой профессии не останутся без работы, просто ее содержание изменится. Одной из главных обязанностей станет оценка проведенного автоматикой анализа. Кроме того, люди смогут сосредоточиться на аспектах, требующих эмоционального общения с заинтересованными лицами: владельцем полиса, сотрудниками авторемонтной мастерской, другими водителями – участниками ДТП и т. д. Со стандартных индивидуальных действий оценщик переключится на контроль над работой автоматики по оценке ущерба, организацию взаимодействия всех вовлеченных в происшествие сторон и обеспечение услуг по сопровождению.

Весь процесс при подобной организации труда занимает даже не дни, а часы. Выгоды очевидны. Анализ повреждений при совместной работе человека и автоматики становится более точным, поскольку заключение о страховых выплатах создается на основе данных о тысячах сходных случаев. Сотрудники автосервиса получают более полное и точное описание повреждений, а значит, снижается вероятность того, что в ходе ремонта обнаружатся скрытые повреждения или в смете выявятся какие-либо упущения. Однако достичь подобных стратегических изменений невозможно, просто заменив людей-аналитиков алгоритмами. Это потребует полного пересмотра содержания задач многих специалистов, а также производственного цикла.

Вплоть до этого момента наши примеры касались повышения точности и эффективности бизнес-процессов. Однако обновленный, оптимизированный процесс создает более значительные стратегические ценности, изменяя суть ценообразования в страховании.

Вспомним: традиционно стоимость полиса определялась кредитным рейтингом застрахованного, на основе которого рассчитывались риски, связанные с авариями и выплатами. Но теперь страховые компании могут задействовать статистические показатели рисков по региону, где владелец полиса водит машину, например число аварий на дорогах, которыми он пользуется чаще всего, за определенный период времени. Также можно использовать в качестве показателя среднестатистическую стоимость запчастей и ремонтных работ по данному региону и даже стиль вождения владельца полиса. Это стратегическое преимущество полностью меняет всю схему расчетов, но, чтобы воспользоваться им, страховым компаниям необходимо грамотно провести оптимизацию своей работы.

Однако стратегические изменения этим не ограничиваются. В то время как камеры, дроны и виртуальные алгоритмы благодаря автоматике становятся все более совершенными, функционал автомобиля тоже кардинально трансформируется. Сегодня всё шире практикуется использование беспилотных машин. При сочетании беспилотного автомобиля и усовершенствованной модели расчета страховых премий и рисков сама суть ценообразования в страховом бизнесе становится иной. Ранее всё традиционно строилось вокруг человека: в расчет принималось, где и как он водит машину, а также насколько следит за ее техническим состоянием.

Однако по мере развития технологий и появления всё более точных алгоритмов расчета страховых выплат в случае аварии фактором риска становится автомобиль. Теперь страховые компании могут использовать динамичное ценообразование, поминутно пересчитывая размер страховой премии с учетом состояния машины, погоды, вашего местонахождения и стиля вождения. Вознаграждение может возрастать, когда вы берете управление в свои руки, и снижаться, если вы позволяете машине действовать автономно. В случае когда искусственный интеллект и сенсоры способны постоянно контролировать машину, в роли страховщика может выступать автопроизводитель.

Именно так и происходит в компании Tesla, которая страхует владельцев своих машин. В странах Азии Tesla работает в партнерстве с официальными страховщиками, предлагая индивидуальные полисы автострахования, цена которых рассчитывается с учетом функций безопасности автопилота. Разрабатывая полностью автономный автомобиль, Tesla получает уникальную возможность непосредственно конкурировать с традиционными страховыми компаниями. Имея в своем распоряжении более полные данные и совершенные технологии анализа, Tesla может предлагать полисы по более низким ценам, чем обычные страховщики[39].

Однако точностью расчета цен и страховых выплат стратегические последствия автоматизации в данной области также не ограничиваются. Возможно, вы уже и сами догадались, что, если автоматика позволяет постоянно контролировать и анализировать поведение автомобиля и качество работы его систем, она способна помочь нам переместить фокус с выплат страховых сумм в случае аварии на предотвращение аварийных ситуаций. Это потребует задействовать ее дополнительные возможности, не ограничиваясь анализом сумм страховых вознаграждений и процесса их выплат.

Компания Willis Towers Watson объявила о заключении партнерского соглашения с фирмой Roost, работающей в сфере производства устройств для оборудования «умного дома», в том числе камер слежения и термостатических устройств, оборудованных познавательной автоматикой[40]. Задача партнерства – объединить усилия производителей оборудования для «умного дома» и страховых компаний, предоставив последним возможность использовать искусственный интеллект и интернет вещей для снижения материальных потерь от пожаров и затоплений. Постоянный мониторинг и анализ данных, поступающих от устройств «умного дома», способны не только способствовать более точному расчету стоимости полиса и анализу суммы получаемых выплат, но и в принципе снизить число страховых случаев. Страховая компания сможет предлагать владельцам полисов набор «умных» дымовых пожарных извещателей и датчиков утечек воды от Roost, которые при возникновении форс-мажора будут посылать сигнал на смартфон застрахованного. Подобная межотраслевая интеграция дает страховщикам возможность избежать масштабных инвестиций в собственную телематику, получая ценные наблюдения с помощью телематики «умных домов» и капитализируя данные, которые уже собирают другие компании. В результате появляются перспективы постепенного переключения с возмещения ущерба на снижение рисков.

Нетрудно сообразить, что совместная деятельность людей и автоматики приведет к полному пересмотру сегодняшнего содержания деятельности сотрудников страховых компаний. В их штате станет меньше оценщиков ущерба, выезжающих к месту происшествия и осуществляющих трудную, а зачастую и опасную работу. Эти обязанности искусственный интеллект переложит на самих клиентов и на дроны. Задачи бывших риск-менеджеров и менеджеров по правовым вопросам отойдут к неспособным на ошибку или сознательный обман системам искусственного интеллекта, функционирующим на основе сложных познавательных моделей. Менеджеры колл-центров переключатся с надзора за звонками на управление многозадачными роботами-консультантами. Специалистам по продажам не придется тратить массу времени, объясняя суть услуги клиентам, потому что те будут использовать алгоритмы виртуальных консультантов, предлагающих им страховые полисы на индивидуальных условиях, которые будут учитывать их стиль вождения и особенности места проживания. Подобные алгоритмы станут работать на глобальных платформах, подсоединяющих гаджеты потребителей – от смартфонов до термостатических устройств – к торговым, финансовым и даже развлекательным сервисам различных компаний.

Но всё это невозможно без четкого и грамотного переосмысления содержания работы в целом (см. врезку «Внедрение автоматизации: контрольный список вопросов в помощь руководителю»).

Теперь вы понимаете, как найти ответы на вопросы, касающиеся автоматизации вашего бизнеса. От души надеемся, что вы не будете излишне упрощать проблему и не прельститесь грандиозными идеями, которые невозможно воплотить в жизнь, но, напротив, грамотно и продуманно внедрите автоматику в производственный процесс, оптимизировав ценность работы сотрудников и роль машин.

Оптимальное сочетание человеческого и машинного труда – не роскошь, а необходимость. Однако на этом всё не заканчивается. Даже идеально проведенная автоматизация не принесет желаемого эффекта при отсутствии благоприятного климата в коллективе. Если вы сумели осуществить автоматизацию работы своей компании наилучшим образом, далее вам необходимо задуматься о том, как это должно изменить всю организацию в целом, а также позицию руководителей, их взгляды на работу и карьеру. Об этом мы поговорим в следующих главах.

Внедрение автоматизации: чек-лист в помощь руководителю

Существенным подспорьем для тех, кто собирается использовать нашу четырехступенчатую схему автоматизации, станет следующий чек-лист.

1. Оценка возможностей.

• Способны ли вы существенно снизить расходы вследствие автоматизации?

• Какие новые возможности открываются перед вами после внедрения автоматизации?

• Сталкивались ли вы с невозможностью найти талантливого сотрудника на ключевую позицию, где разделение работы на отдельные составляющие и последующее использование автоматизации сделают оставшиеся задачи более понятными и выполнимыми (силами имеющихся сотрудников или талантливого специалиста, которого вы ищете)?

• Готовы ли вы начать эксперименты по автоматизации в какой-то одной области работы? Есть ли у вас для этого свободное помещение?

2. Анализ работы.

• Что вы узнали, проанализировав особенности выполняемой вашими сотрудниками работы и рассчитав ее ПУРР?

• Можно ли разделить задачи, входящие в служебные обязанности сотрудников, не навредив производственному процессу?

• Существует ли значимая связь между разными видами деятельности, которые необходимо осуществлять? Есть ли возможность организовать их выполнение иначе, не создавая при этом новую отдельную должность с соответствующим объемом служебных обязанностей?

• Какую прибыль вы планируете получить от автоматизации (повышение производительности труда, ускорение развития производства, снижение затрат, рисков и т. д.)?

3. Внедрение автоматизации.

• Какую роль автоматизация должна играть в вашей компании? Какой из трех ее видов вам больше подходит?

• Каким образом вы получите необходимые решения? Доступны ли они в виде облачных услуг по программному обеспечению за стандартную абонентскую плату (это в основном касается роботизированной автоматизации процессов и познавательной автоматики)? Если же вам нужны социальные роботы, то, быть может, проще всего взять их в лизинг у производителя?

• Требуется ли адаптировать выбранные решения в соответствии с вашими потребностями? Если да, то кто и каким образом будет это делать?

4. Обеспечение контроля и руководства.

• Какие подразделения компании (кадровая служба, отдел информационных технологий, отдел снабжения) необходимо вовлечь в процесс внедрения автоматизации?

• Какова будет роль каждой из заинтересованных сторон? На кого лучше возложить основные обязанности по координации работы в автоматизированном рабочем пространстве?

• Как вы организуете обучение руководителей и рядовых сотрудников? Какие дополнительные навыки им потребуются?

• Каким образом автоматизация изменит ситуацию в сфере безопасности? Подумайте, есть ли в вашей системе уязвимые места и как обеспечить кибербезопасность.

5. Оценка окупаемости инвестиций.

• Соответствует ли реальная прибыль от автоматизации той, которую вы планировали?

• Какие факторы вызвали отклонение?

• Что нужно изменить при переходе от пилотного проекта к полномасштабной автоматизации?