Sanchit Mullick, assisterende visepresident for AI og automatisering i Infosys – Intervju-serie

Sanchit Mullick er assisterende visepresident og global leder for salg av AI- og automatiseringstjenester i Infosys. I denne rollen leder han verdensomspennende salg, markedsføring og allianser for AI- og automatiseringstjenester og samarbeider med kunder for å hjelpe dem med å kartlegge veien over hele automatiserings-spekteret, med bruk av alt fra robot-automatisering til kognitive tjenester. Mullick har arbeidet i USA, Australia, Storbritannia og India, og har hatt roller som omfatter salg, konsulent- og leveringsarbeid.

Infosys muliggjør at bedrifter integrerer robot-automatisering (RPA). Hva er noen av grunnene til at bedrifter bør vurdere disse alternativene?

RPA muliggjør at bedrifter låser opp operasjonelle effektiviteter i form av kapasitetsfrigjøring, kostnadsreduksjon gjennom flattning av arbeidskurven, høyere kvalitet gjennom gjentakende robot-handlinger, forbedret ansatt-erfaring gjennom fjerning av kjedelige og ubetydelige oppgaver, og forbedret kunde-erfaring gjennom konsistent atferd og bedre gjennomsnittshåndteringstid.

I de tidlige fasene av innføring kan RPA spille en avgjørende rolle i å heve bedriftens produktivitet. Imidlertid, som innføringen sprenger seg over hele bedriften og med lavkode-/ingenkode-plattformer som driver borger-utvikling i noen bedrifter, ser vi RPA som et effektivt verktøy for å heve individuell produktivitet.

Hva er noen eksempler på RPA-oppdrag som Infosys kan hjelpe med?

Infosys kan hjelpe enhver bedrift i noen som helst bransje som har gjentakende, regel-baserte rutine-oppgaver som utføres av mennesker. De fleste RPA-innføringsprogrammer starter i bedriftens funksjoner som finansielle, regnskaps-, HR-, innkjøps- og lignende funksjoner. Dette er fordi disse funksjonene kan overføres på tvers av bransjer og automatiseringsideer. Imidlertid ser vi også eksempler på at RPA brukes til å drive effektivitet og effektivitet i kjerneforretningprosesser. For eksempel arbeider vi med en stor bankkunde for å gjenskape deres skatteoperasjoner ved hjelp av automatisering og AI.

En tidlig begrensning i RPA-plattformene var at de bare kunne arbeide med strukturert data som inndata. Imidlertid har de fleste RPA-plattformene nå utviklet seg til å kunne bruke teknikk for å først konvertere semi- eller ustrukturert data til strukturert data, og dermed øke mulighetene for automatisering, og i dette øyeblikket gå over til Intelligent Proses-automatisering.

Tilbyr Infosys også AI-automatiseringsutdanning?

Vi har utviklet en alltid-tilgjengelig læringsmetode og har demokratisert læring gjennom vår interne utdanningsplattform, Lex. Vi har laget læringsbaner med forskjellige sertifiseringsnivåer som gjør det mulig for våre ansatte å bli “Automatiseringsprofesjonelle” eller “AI-profesjonelle” eller begge deler. Innholdet for disse læringsbanene er blitt satt sammen med bidrag fra våre programvare-partnere, samt våre akademiske samarbeid.

Vi tilbyr disse utdanningsprogrammene og utvider denne læringsverdi-kjeden til våre kunder når de søker å reskillere / oppgradere sine ansatte. Vi har også laget mikro-kapsler rundt bestemte RPA-plattformer som kan brukes til å drive raskt enablement blant forretningsbrukere, som igjen kan fasilitere effektiv ide-generering. Dette er ekstremt viktig i automatiserings- og AI-domenet, fordi den første skrittet til å drive suksess i automatiserings-innføring er å identifisere de beste bruks-tilfellene, og i de fleste tilfellene kommer dette gjennom effektivt samarbeid fra forretningen.

Infosys tilbyr en ‘Teknologi-gjennomtenking’, slik at de grunnleggende endringene som er nødvendige i applikasjonslandskapet og infrastrukturen kan vurderes. Kan du gå gjennom et eksempel på hvordan dette ville bli brukt?

Tenker på hvordan prosessen utføres, hvordan prosessen vil endre seg over tid, og måten prosessen samhandler med andre enheter i organisasjonen: disse er vurderingene vi tar før vi starter et RPA-prosjekt. Å tenke om hvordan vi bruker teknologi ultimate hjelper oss å tenke om hvordan vi gjør arbeid. Hos Infosys streber vi etter å bringe denne filosofien med oss hver dag, og å bruke den på hvordan vi samarbeider med våre kunder. Med demokratiseringen av AI og RPA har organisasjoner muligheten til å ta store skritt med rammeverkene vi har utviklet for å iverksette deres digitale transformasjonsinitiativer.

En stor majoritet av tradisjonelle organisasjoner sitter på applikasjoner og infrastruktur-aktiva som er foreldet. Arv-modernisering er en av Infosys’ kjerne-tilbud for å hjelpe våre kunder å fornye og forfriske sine tilbud til markedet. Rent ut fra et AI- og automatiserings-perspektiv oppmuntres våre prosess-oppdagelses-tilnærminger forretnings-team til å tenke om hvordan de skal forfriske sine forretningsprosesser i henhold til endrede marked-dynamikker. For eksempel bringer vår AI-drevne IT-drift-tilnærmning dype innsikter fra applikasjon og infrastruktur gjennom analyse av servicetickets, varsler og unntak for å hjelpe med å utvikle AI-drevne menneske-løse servicetiske, selv-helbredende og forebyggende vedlikeholds-tilnærminger for å redusere det manuelle arbeidet over hele kundens IT-drift.

Infosys muliggjør skapelsen av en smart arbeidsstyrke med Infosys’ konversasjons-AI-løsning. Kan du dele noen detaljer om den naturlige språk-behandlingen som brukes av denne chatboten, og hvorfor den er overlegen i forhold til konkurrerende løsninger?

Vår internt utviklede NIA-chatbot-løsning ble designet for å hjelpe alle forretnings-enheter i Infosys å bruke konversasjons-AI i sine avdelinger, og med denne erfaringen kan vi nå betjene våre kunder med samme løsning. Noen funksjoner som vår FAQ-uttrekker, uttalelse-creator og enkel å bruke admin-panel hjelper med rask chatbot-utvikling.

I tillegg muliggjør vår evne til å integrere med kommunikasjons-plattformer som Facebook (META ), Skype og WhatsApp at våre kunder kan samhandle med sine kunder og leverandører på en samlet måte. Tilføyelse av RPA med konversasjons-AI muliggjør at handling-roboter kan fullføre oppgaver og vanlige forespørsler. Aktiv læring kan brukes til chatboter for å la boter bli smartere over tid med menneskelig inngripen. Vi utnytter åpne kilde-NLP-algoritmer samt proprietære tilbud fra Google (GOOGL ), Azure, AWS og Watson som vi har integrert i Nia-chatboten. Dette lar oss kontinuerlig forbedre oss basert på fremgangen i industrien og også utnytte investeringer som allerede er gjort av våre kunder.

Er en beslutnings-tre alltid brukt med denne chatboten, eller er dette på en case-til-case-basis?

Beslutnings-treet er en grunnleggende komponent for å hjelpe chatboter å forstå arbeidsflyt-forespørsler med brukerne de samhandler med. Andre teknikker kan brukes til å forbedre nøyaktigheten og bruker-interaksjonen til boten.

Hva er noen interessante nye produkter eller løsninger som Infosys jobber med?

Bot Factory, som er et repository av forhåndsbygde ‘mikro-roboter’ som lar brukere sy sammen forhåndsbygde automatiseringer for rask RPA-utvikling.

Så er det MiniChat, som er utviklet basert på NLP-algoritmer for rask og korrekt respons til brukeren. Løsningen trenger en fast sett med FAQ-er for å utføre initial trening og generere trening-data, og den kan deployes på noen som helst nettside innen en tidsramme på 2-3 timer.

Til slutt, e-post-arbeidsbenken. Organisasjoner over hele verden har å gjøre med en mangfoldighet av ustrukturerte e-poster fra kunder, enten det er for å kjøpe et produkt, be om en endring i deres detaljer, eller klager og tilbakemeldinger. Infosys har utviklet en NLP-drevet modell-basert løsning for å hjelpe med å trekke ut brukbar informasjon og automatisere en handling basert på utløseren.

Dette er bare noen eksempler på løsninger som vi kontinuerlig utvikler som en del av hvert prosjekt som vi iverksetter og deretter gjør tilgjengelig for våre kunder over hele verden for å drive forbedret levering.

Er det noe annet du ville like å dele om Infosys?

Det har vært en enorm mengde dekning rundt automatisering og AI. I all denne dekningen er det viktig å forbli fokusert på å løse virkelige verdens-problemer. Og Infosys addresserer dette ved å fokusere på både problem-finning og problem-løsning. Vi driver dette ved å skape en økosystem som bringer sammen konsulent-, teknologi- og drifts-tjenester. Også ved å behandle hele spekteret av verktøy som en kontinuum. Fra begynnelsen av har vi plassert automatiserings- og AI-kapasiteter under ett paraply, og ved å gjøre dette bringer vi sammen forskjellige teknologi-inngrep for å løse et forretnings-problem på best mulig måte.

Vårt arbeid har også blitt anerkjent av ledende bransje-analytikere. Infosys har blitt rangert som en leder i IDCs Intelligent Automatiserings-tjeneste MarketScape 2019, i vår første rangering i dette området. Denne rangeringen er basert på en omfattende og streng ramme som vurderer IA-spillere etter kriterier som strategi, levering, markedsføring og kunde-tilfredshet. Studien høydepunktsetter faktorene som forventes å være de mest innflytelsesrike for suksess i markedet, både på kort og lang sikt.

HFS Research har nylig publisert en mening om hvorfor bedrifts-AI-innførings-initiativer bør ha en forretnings-først-tilnærmning, hvor HFS pekte på Infosys’ kjente konsulent-kapasiteter og forretnings-utfall-fokuserte tilnærminger, vår tilnærmning til å anta rollen som en pålitelig rådgiver mens vi iverksetter AI i en kundes miljø, samt vår evne til å opprettholde en helhetlig reise-syn med en verdi-creasjon-paradigme. For å lære mer, besøk Infosys