a economia em portugal 2018 digital 1.6 Inteligência Artificial | Machine Learning | Robótica 78 A transformação digital das operações tradicionais de back-office nas empresas de utilities é essencial para melhorar a eficiência operacional, a qualidade de serviço e a experiência dos clientes CGI Transformação Digital de Operações Tecnologia ao serviço da eficiência operacional As operações tradicionais de back-office nas empresas de utilities estão tipicamente suportadas em modelos de mão-de-obra intensiva, atividades padronizadas, grande rotação de recursos e incremento gradual do cost to serve. A transformação digital deste tipo de operações é essencial para melhor eficiência operacional, cost to serve, qualidade de serviço e experiência de cliente. Desafios Realizar a transformação digital de uma operação que suporta mais de quatro milhões de clientes de energia e serviços recorrendo à automação em larga escala de processos (RPA), potenciando e integrando a tecnologia no ecossistema laboral e disponibilizando uma plataforma que permite gerir a operação integrada em tempo real. Neste sentido, os objetivos eram: Dar visibilidade em tempo real e de forma diferenciada, de acordo com o perfil de utilização, a toda a informação e indicadores relevantes para a operação; Exponenciar aquilo que de melhor o ser humano e os robots podem trazer a uma operação de BPO, trabalhando como uma verdadeira equipa na resolução de atividades cujas tarefas obedecem a skills diferenciadas. Tecnologia Neste case study, o curto tempo de implementação (1,5 meses para a fase inicial) foi o grande desafio. Como boost para implementação da aplicação de gestão de processos e tarefas recorremos a uma plataforma assente numa base de dados sendo os seus módulos de negócio (Sla´s e qualidade), desenvolvidos à medida, utilizando Groovy, HTML, Bootstrap e JavaScript foram a base para o desenvolvimento de dashboards e relatórios. Toda a componente de importação de tarefas dos vários sistemas fonte assentou no desenvolvimento de robots de software. Tanto para os robots de importação, como para os robots de resolução foram as características da atividade a determinar a tecnologia de robotização como por exemplo SAP GUI Scripting para aplicações SAP, Selenium e o UiPath para as aplicações web e maioritariamente Python para algoritmia e inteligência artificial. A ferramenta central de gestão de tarefas é composta por várias componentes que suportam toda a atividade de uma operação de back-office. Foi utilizada como plataforma base o RecordM que constituiu um acelerador eficiente para o desenvolvimento de: Módulo de importação de tarefas Um escalonador (Windows) espoleta a execução de um conjunto de robots que acedem aos sistemas fonte e retornam atividades sobe a forma de ficheiros jasen, sendo depois a informação processada por um robot importador C# que insere a informação no C360 (plataforma central de gestão de trabalho); Módulo de distribuição de tarefas (robots e humanos) Através de scripts Groovy as tarefas são distribuídas por humanos e robots de acordo com os seus skills e estado; Módulo de gestão controlo de sla´s A gestão e alarmística de Sla´s assenta também em scripts Groovy implementados sobre a plataforma RecordM; Módulo de controlo de qualidade Tal como a gestão de Sla´s, também a definição automática de amostras e respetiva distribuição automática pela equipa de auditores foi desenvolvida com base em groovy;
79 em portugal 2018 1.6 Inteligência Artificial | Machine Learning | Robótica a economia digital Dashbords Com base em HTML, bootstrap e JavaScript foram implementados um conjunto de relatórios que permitem à equipa de coordenação/gestão aceder em tempo real a toda a informação relevante para a operação. Os dashboards permitem navegar da informação diretamente para as atividades que suportam os valores acumulados; Relatórios Tal como os dashboards, todos os relatórios de faturação e suporte à operação foram desenvolvidos em HTM com Bootstrap e JavaScript. Para as componentes de robotização de resolução de tarefas optou-se por não fixar uma tecnologia, sendo as características da atividade o driver para a tecnologia a utilizar. Para automações sobre componente SAP (não web) optou-se maioritariamente por SAP GUI Scripting, enquanto para as aplicações web oscilou-se entre o Selenium e o UiPath. Para algoritmia avançada e inteligência artificial foi utilizada fundamentalmente Python. Resultados O processo de transformação digital é considerado um caso de sucesso, tendo por base as seguintes métricas: Processo de transição de duração reduzida (três meses), sem disrupção na operação e com um modelo de interação homem-máquina aceite e valorizado pela operação; Partilha de tarefas entre humanos e robots, com automatização end-to-end de 35% a 40% das atividades; Qualidade de serviço em níveis de excelência, acima de 97%; Ausência de backlog; Redução significativa do cost to serve; Gestão em tempo real da operação O curto tempo de implementação foi o grande desafio desta jornada de transformação digital levada a cabo pela CGI
