如果有人告訴你，你每年都可以使用軟件節省30,000多小時的勞動力成本而不必裁員，你會這樣做嗎?你肯定會。

 

State Auto Financial的首席信息官兼首席戰略官Greg Tacchetti正在用機器人過程自動化(RPA)來減少保險公司員工手動處理理賠事宜和其它任務所要花掉的時間。Tacchetti說：“我們已經能夠對勞動力進行重新分配，使其能夠從事更多增值任務。機器人過程自動化使我們信心大增。”

 

機器人過程自動化工作是廣泛的業務轉型的一部分，它旨在為財產和意外傷害保險提供商改善客戶體驗，為分布在30個州的數千名客戶提供服務，同時將銷售額翻一番，達到30億美元。Tacchetti說，這些變革是迫切需要的，因為該公司在過去幾年的時間里未能在提升銷售額的同時創造利潤。

 

全球的首席信息官都開始依賴機器人過程自動化軟件(該軟件由業務邏輯和結構化輸入管理)，從而將人工執行的業務流程自動化，表面上可以讓員工更快地與客戶合作或從事其它更高價值的任務。機器人過程自動化工具實際上是在復制人類的行為，即人類將紙質和其它格式中的數據輸入到IT系統時敲打鍵盤的行為。

 

 

2018年Gartner的一個預測稱，到2022年，機器人過程自動化支出預計將達到24億美元。但是，即使在過去的一年里，市場也已經有了大幅增長。Forrester Research在2018年預測，到2019年底，機器人過程自動化市場的收入將達到17億美元，然而現在該機構卻說它低估了需求。

 

Forrester的分析師Craig LeClair在4月的一篇博文中寫道：“投資資金源源不斷地流入機器人過程自動化平臺公司”。他補充說，前三大機器人過程自動化軟件公司(Blue Prism、UiPath和Automation Anywhere)的市值正在接近百億美元。UiPath剛剛以70億美元的估值完成了D輪融資，融資金額高達5.66億美元。

 

在與另一家供應商進行了一次索然無味的概念驗證后，State Auto將賭注壓在UiPath上。State Auto的首席執行官Mike LaRocco于2015年請Tacchetti來加強公司的IT系統，那時Tacchetti評估了State Auto的IT系統和流程，他發現，這家百年老店的效率很低下，欠下了大量的技術債務。該公司花了約1,400萬美元來維護蹩腳的遺留系統，這些系統無法滿足期望，即無法讓當今的消費者享用便利且易用的數字服務。

 

曾創辦并掌舵數字保險提供商AssureStart并在后來加入State Auto的Tacchetti總結道：State Auto必須像初創公司一樣運營。Tacchetti說道：“人們強烈要求以不同的方式做事，因此我們決定重建后臺技術并實現數字化交付”，為了加速這一過程，他將開發和業務線領導者安排在一起。

 

例如，State Auto的報價流程(該流程依賴人與計算機之間相互不斷地轉交數據)可能需要15到40分鐘的時間才能為車輛保單提供報價，并且客戶需要兩周時間才能收到保單。State Auto Connect是全新的數字平臺，該平臺利用微服務和API訪問第三方數據，將這些流程數字化，為客戶提供報價，并在5分鐘的時間內將可打印的保險卡發給客戶。State Auto已將9個產品中的6個重新打造成State Auto Connect，將有競爭力的產品交給代理商。

 

由于Tacchetti意識到，State Auto無法將遺留系統統統拋棄，他進一步努力使用機器人過程自動化來“填補業務流程中的空白”。

 

例如，計算車輛總損失的過程向來要耗費大量人力，這需要幾個人登錄保險系統，整理索賠書，將索賠書裝入信封并寄給客戶。現在，很多這樣的步驟都由機器人“記錄”并執行，這些機器人可以全天候工作，從而加快理賠速度。最終，State Auto大致將80個全職崗位的等量工作自動化，從而為客戶提供更快的處理能力和更優質的服務。

 

State Auto還將機器人應用到人力資源，客戶服務和財務等其它業務領域。例如，要過渡到軟件即服務(SaaS)提供商Workday就必須進行定期審核，以確保事務和其它數據完好無損。該公司沒有讓分析師進行抽查來確定數據是否正確傳輸到Workday，而是部署了一個機器人來自動檢查數據。Tacchetti說：“業務團隊非常興奮，因為速度和生產力得到了提升。”

 

 

State Auto于2017年首次涉足機器人過程自動化，這其中包括生產11個機器人。如今，State Auto使用50多個機器人將理賠、銷售、人力資源和其它業務線的數據錄入和處理自動化。總體而言，Holly Uhl(他是State Auto的卓越運營和機器人技術總監，他將IT部門與保險主題專家安排在一起，共同探索，測試和實施機器人過程自動化)說，公司每年可以節省60,000多個工時。他說：“自動化帶來的最大難題是與網絡安全團隊合作，從而確保該團隊對技術應付自如，這些技術能勝任人類所做的事情。”

 

這些華麗的統計數據令人生疑：State Auto實現機器人過程自動化之后是否會解雇一批人。但是Tacchetti說，事實并非如此;機器人讓現有員工與客戶更緊密地合作。例如，初級理賠分析師可以接受進一步培訓，以處理責任險和其它更復雜的理賠流程。

 

Tacchetti說：“既然有人專注于客戶體驗、服務或銷售，你就不必讓他們為保單費盡周折。我們可以剔除高度重復的工作，讓員工做更復雜的事情。”

 

這一看法與目前大多數關系到自動化技術的研究相呼應：使用機器人來強化人類的能力，而不是取代人類。或者正如麻省理工學院MIT數字經濟倡議的主任Erik Brynjolffson最近對《連線(Wired)》所說的那樣：“我贊同這樣的說法：大規模失業并沒有發生。一部分工作內容將被人工智能和機器人技術取代，這才是即將發生的事情。”

 

隨著State Auto的機器人過程自動化狀況日趨成熟，Tacchetti開始專注于State Auto的數字化轉型的另一個方面：使用人工智能和機器學習來優化業務。

 

例如，State Auto的數據科學家正在努力預測客戶何時無法及時付款，其方法是使用考慮到歷史記錄和其它因素的算法。有了這樣的信息，State Auto的保險代理人就可以打電話提示這些客戶付款。

 

Tacchetti說：“我們讓一組數據科學家使用機器學習技術來預測結果。”