ftetoai Na čakalni seznam

Kennisbank

Ujemanje potnih in bivalnih računov z rezervacijami: kaj AI danes dejansko počne

Vprašanje

Administrativni ali finančni sodelavec polaga hotelski račun, letalsko vozovnico ali taksi listek ob rezervirano potovanje, preverja, ali se znesek in obdobje ujemata, in odobri plačilo. Sama po sebi majhna dejavnost. Pri stotinah ali tisočih potovanjih na leto pa postane to znatna postavka v administrativni zmogljivosti. Vprašanje ni, ali to delo obstaja, temveč ali lahko AI prevzame ujemanje in odobravanje.

Zakaj se ta naloga dobro ponuja za avtomatizacijo

Odločilne so tri osi: strukturiranost, obseg in stroški napak.

Strukturiranost je z oceno 4 visoka. Račun hotela ali letalskega prevoznika ima fiksna polja: datum, znesek, ime potnika, referenčno številko. Rezervacija na platformi za rezervacije ima ista polja. Ujemanje je v jedru vprašanje primerjave polj in uporabe pravila: ali se znesek ujema znotraj določenega razpona, ali se ujema obdobje, ali se ujema ime. To je natanko tista vrsta dela, v kateri je pravilno vodena avtomatizacija, RPA, dobra.

Obseg ima oceno 4. Potni obračuni ne prihajajo občasno, prihajajo strukturno, pogosto v konicah okoli konferenc, četrtletnih zaključkov ali sezonskih potovanj. Naloga, ki se pogosto ponavlja in malo variira, je natanko tam, kjer avtomatizacija sprosti največ časa, ker se vzpostavitev pravil povrne pri velikem številu primerov.

Stroški napak dobijo oceno 3: povprečno. Napačno ujemanje vodi do napačnega plačila ali dvojne knjižbe, kar je neprijetno, a večinoma popravljivo in finančno omejeno po obsegu. To je drugače kot na primer medicinska ali pravna napaka, in prav zato se tu ponuja vmesna oblika: AI opravi ujemanje, človek presoja izjeme.

Zakaj to ne poteka popolnoma avtomatsko

Prostor za presojo (3) in skladnost (3) poskrbita, da ne more vsako ujemanje poteči brez nadzora. Račun, ki pade tik zunaj določenega razpona, taksi strošek, ki ne ustreza politiki potovanj, ali rezervacija, ki je bila spremenjena po odhodu: to so primeri, kjer pravilo ne daje samodejnega odgovora. Takrat mora nekdo presoditi, ali je odstopanje mogoče pojasniti, in ujemanje odobriti ali zavrniti, z razlogom. To je druga kategorija iz trenda: AI opravi večino, človek nadzoruje preostalo.

Stik s strankami (5) in fizično delo (5) imata obe visoko ugodno oceno, preprosto ker ta naloga ne vsebuje nobenega od njih: ni stranke za postrežbo in ni fizičnega dejanja za izvedbo. To pomeni, da ta naloga na teh dveh oseh ni ovira, kar drugim osem prepušča odločanje o izidu.

Ustvarjalnost (1) je tu dejansko nepomembna v negativnem smislu: ni potreben noben ustvarjalni prispevek, in prav zato se ta naloga na tej podlagi ne upira avtomatizaciji.

Kaj AI danes dejansko zmore

Odgovor je: delno, in pod pogoji. RPA lahko opravi veliko večino ujemanj, kadar obstaja digitalna povezava med platformo za rezervacije in računovodskim sistemom, in kadar so pravila ujemanja vnaprej določena: kakšen razpon velja za razlike v znesku, katera referenčna polja se morajo ujemati, kakšno odstopanje v obdobju je sprejemljivo. Brez teh dveh predpogojev ostane to delo za ljudi, preprosto ker ni ničesar, s čimer bi se ujemalo, ali ni pravila, po katerem bi se ravnalo.

V podjetju, kjer se potovanja rezervirajo prek ločenih, nepovezanih kanalov, ali kjer ne obstaja fiksna politika potovanj, je stvar drugačna. Takrat prvi korak ni avtomatizacija, temveč vzpostavitev strukturiranega procesa rezervacij. V podjetju s fiksno potovalno agencijo in eno platformo za rezervacije, preko katere potekajo vsa potovanja, je povezava pogosto že vzpostavljena.

Premik, ki je tu že v teku

V organizacijah, kjer je to že vzpostavljeno, je vzorec vedno enak: AI opravi prvi krog ujemanja, izjeme gredo k sodelavcu, ki odobri ali zavrne z razlogom. To ni prihodnja slika, to danes že poteka v podjetjih s povezano platformo za rezervacije. Drugje, kjer sistemi niso povezani ali pravila nikoli niso bila določena, se enako ujemanje še vedno izvaja povsem ročno. Razlika ni v tehnologiji, temveč v ureditvi.

Ta vzorec strukturiranega, ponavljajočega se dela z nadzorom v vmesni obliki se širše pojavlja v administrativnih funkcijah. Tako je vidno tudi pri pripravi standardnih pisem in obrazcev, kjer sta prav tako odločilna struktura in obseg, ter pri razvrščanju in razdeljevanju prihajajoče pošte, nalogi s primerljivo ponavljajočostjo, vendar nižjimi stroški napak. Kjer ima prostor za presojo večjo vlogo, kot pri odgovarjanju na kadrovska vprašanja zaposlenih, je razmerje med samodejnim delom in nadzorom drugačno.

Kaj to pomeni za lastno zaposlovanje osebja, je odločitev podjetja samega; zanjo veljajo lastne zakonske zahteve in to ni tema, o kateri ta stran podaja izjave. Kar pa je mogoče reči: če je ujemanje računov z rezervacijami znaten del nekega delovnega mesta, je sproščena zmogljivost resnična, takoj ko so sistemi povezani in pravila določena.

Kaj storiti zdaj

Kdor želi izvedeti, kaj pomeni AI-pismenost znotraj lastne ekipe, preden se tovrstne naloge vzpostavi, najde ozadje v tem, kaj pomeni obveznost AI-pismenosti. Za prvo oceno lastnega podjetja je na voljo brezplačen hitri pregled: dvanajst vprašanj, brez računa, z indikacijo, kateri delež ur v tovrstnem profilu je danes mogoče prepustiti AI. Popolni delovni pregled, ki oceni delo podjetja po nalogah na vseh osmih oseh, je še v izdelavi.

KIPPde assistent van de werkscan

Vraag maar. Ik ken de kennisbank van deze site; wat ik niet weet, zeg ik erbij.

Answers come from this site’s knowledge base. Not tailored advice, and not a scan of your company.