机器学习如何改变BPO

钻头几十年来是相同的:公司已经向全球范围内的位置发货,重复,或劳动密集型工作,以节省成本。

但机器学习正在改变那种成本方程,并导致一些公司重新思考他们的采购理性。实际上,机器学习可以重塑业务流程外包(BPO)行业。ROTE任务一旦通过机器接管海上中心的成熟,外包提供商被迫提出为客户提出新的价值主张。

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在我们的研究中充分利用机器学习:来自快速学习者的5课,与经济学家情报部门进行,我们不仅要求公司通过机器学习但它们也如何采购他们的业务流程。We found a connection between companies’ use of machine learning and where they sourced their business functions (whether performed in-house or by a third party) Among companies that were realizing benefits from their machine learning investments, 58% said they were spending more than half their budget for business processes locally rather than in distant geographies, compared to 39% of companies that had yet to see real value from machine learning.

这一发现表明,公司将机器学习的公司作为其更大的一部分数字转型策略可以越来越多地通过独自成本以外的因素来使其采购选择,因此更有可能将其最靠近家庭的战略业务流程。例如,它们可以优先考虑对客户的价值。在冠状病毒大流行的后果中,公司可能看起来不同风险来自商业中断。建立自己的机器学习能力的公司将对长期外包协议或离岸外包安排来帮助业务增长;人工智能(AI)能力将成为其现有劳动力的力量乘数。

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超越成本减少

商业转型和采购咨询仪器的主任和​​主要分析师Stanton Jones表示,机器学习领先地位的企业“不一定正在寻求近期成本降低。”“他们正在寻找提高生产力,合规或客户满意度的东西。”

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考虑英特尔,提前采用机器学习,以提高其工厂的效率和质量。该公司搬进了将这些能力应用于客户面向客户的业务流程。拥有超过100,000名经销商的客户,英特尔自己的销售部队只能关注其最大的客户。然而,由机器学习算法提供动力的销售启用系统,可以识别这些经销商,这些经销商提供最高销售概率,同时保持销售过程在内部。据英特尔的首席数据官员和副总裁,Aziz Safa的企业数据和平台副总裁,该系统在额外收入中提供了超过1亿美元的额外收入。

对于外包服务提供商,同时,支持智能业务流程的机器学习工具可能成为竞争性差异化因素。“组织将评估提供商带到桌子的技术的功效,”琼斯说。“提供商可以通过例如具有比竞争对手更快地执行和学习的机器学习算法来创建战略优势。”

将机器学习将导致大规模遣返目前在离岸地区完成的所有工作?也许不是。但是,当涉及到更新的交易流程时,决策更有可能倾向于保持他们陆上,“咨询伙伴A.T.的合作伙伴Arjun Sethi说。kearney。根据琼斯的说法,将流程带回家的公司将能够聘请更小的员工 - 超过海上使用的数量的数量的员工 - 25-30%。

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在短期内,同时,并非所有低价,重复工作都可以通过机器学习自动化。需要甚至需要丝毫的直觉或推理的任务仍然是一种算法。机器学习只能讲述猫和房屋之间的差异,例如,如果它是每种图像的数百万图像。

谁在这样做?外包店。“正在为电力自治车开发的大多数软件都使用机器学习,并且这些机器学习算法必须非常,非常大量的非结构化数据[以视频和照片为单词,”琼斯说。“有很大的团队,可以识别一遍又一遍地的停车标志。在许多情况下,该培训正在进行较低的海上送货中心。“