글로벌 인플레이션율은 지난 XNUMX년 동안 지속적으로 상승했습니다. 높은 인플레이션은 높은 에너지 가격, 공급망 문제 및 소비자 수요 증가로 인해 발생합니다. 초점은 주로 이것이 에 미치는 영향에 집중되어 왔지만
일반 인구의 경우 기업, 특히 금융 서비스 부문에 미치는 영향도 있습니다.
높은 인플레이션 환경에서 금융 회사는 종종 효율성이 감소합니다. 이는 관리해야 하는 취약한 고객의 수가 증가함에 따라 발생합니다. 마진 감소와 함께 회사에 매우 빡빡한 환경이 될 수 있습니다.
에서 운영합니다.
이와 같은 시기에 운영 모델을 살펴보고 이를 보다 효율적으로 만들 수 있는 방법을 살펴보는 것이 그 어느 때보다 중요합니다. 한 가지 핵심 솔루션은 자동화 도구를 사용하여 회사의 어떤 프로세스를 개선할 수 있는지 검토하는 것입니다. 이러한 유형
의 소프트웨어는 총 비용 기반을 낮추는 동시에 가시성과 적용 범위를 늘리고 전반적인 성능을 확장하고 규제 조사를 줄이는 데 도움이 될 수 있는 추가 통찰력을 제공하는 데 중요할 수 있습니다.
AI 기반 자동화 소프트웨어는 기계 학습과 인간의 전문 지식을 결합하여 일상적인 것을 자동화하고 인간성을 강화하도록 설계되었습니다. 클라이언트 상호 작용에 대한 자동 기계 평가를 통해 풍부한 데이터 소스가 제공됩니다.
제품 및 서비스 개발, 상담원 교육 및 고객 경험의 전반적인 개선에 대한 피드백.
FCA는 특히 취약한 것으로 간주되는 고객에 대한 서비스 수준에 중점을 두었으며, 특히 올해 생활비가 계속 상승할 때 이 수치가 증가할 예정입니다. 모든 통화 수단의 자동 기계 평가
더 높은 위험 범주에 속하는 모든 항목은 검토를 위해 평가자에게 자동으로 분류되어 직원 활동을 가장 가치 있는 작업으로 보낼 수 있습니다. 인플레이션이 높은 운영 환경에서는 이것이 중요합니다. 이라는 사실과 이를 합치면
FCA는 제품 및 서비스의 전체 수명 주기에 걸쳐 고객을 위한 좋은 결과에 대한 데이터 우선 증거를 요구하고 있습니다.
실용적인 측면에서 볼 때 회사는 여기에서 선택의 폭이 제한적입니다.
- 그들은 아무것도 하지 않기로 결정하고 인플레이션과 규제 문제를 감당할 수 없을 때 처리하는 기존 운영 모델에 따라 계속할 수 있습니다.
- 기업은 문제에 인원을 투입하고 QA 팀을 늘려 규제 기대치와 높은 인플레이션의 여파를 충족하기 위해 적용 범위를 늘릴 수 있습니다.
- QA 프로세스 자동화를 시작하여 완전한 적용 범위를 달성하고 에이전트가 가장 가치 있는 활동에 집중하도록 하며 규제 기관에 대한 포괄적인 위험 감독 및 증거를 보장합니다.
일반적인 품질 보증 프로세스는 일반적으로 정기적으로 평가되는 고객 상호 작용의 1-2%에 불과하므로 비용이 많이 들고 비효율적인 경우가 많습니다. 자동화된 플랫폼을 도입하여 이를 100%까지 높일 수 있으므로 QA 팀의 귀중한 시간과
다른 분야에 노력을 집중할 수 있도록 합니다.
이러한 도구 조합은 비용을 낮추고 고객에게 만족스러운 수준으로 도움과 조언을 계속 제공하는 데 있어 매우 중요할 수 있습니다.
