Компания R-Style SoftLab провела вебинар, на котором было представлено ПО для организации мобильного офиса, а также другие решения с применением искусственного интеллекта.
В вебинаре приняли участие партнеры R-Style SoftLab: спикеры компаний Dbrain и лаборатории Абстерго.
Владелец продукта R-Style SoftLab Дарья Колотова продемонстрировала возможности решения для управления выездным обслуживанием клиентов. В мобильном приложении собраны все опции, необходимые для комфортной работы выездных сотрудников: от списка задач на день до модулей распознавания документов и логистического модуля. Представленное ПО применяется для автоматизации выездных сессий в банковском обслуживании, в страховании, в здравоохранении и в других отраслях, где есть мобильный персонал.
Дарья Колотова: «Внедрение ПО для удаленного обслуживания помогает компаниям сократить цепочку обслуживания, организовать «безбумажное обслуживание», повысить скорость разрешения инцидентов и принятия решений».
Система обеспечения выездной сессии от R-Style Softlab реализована на микросервисной архитектуре и позволяет обеспечить бесшовную интеграцию с системами заказчика, например с SAP и CRM банка.
Возможности ПО были продемонстрированы на примере приложения для работы курьеров банка, занимающихся доставкой личных карт физическим лицам: у заказчика в исходном ПО для курьеров банка отсутствовала интеграция с внутренними сервисами банка, что делало невозможным двусторонний обмен данными в процессе оказания услуг, а также отсутствовал инструментарий по распределению задач и построению оптимальных маршрутов передвижения. Большой процент ошибок в оформлении документов на выезде вынуждал назначать новый выезд клиенту. Решение от R-Style Softlab позволило провести оптимизацию доставки банковских продуктов. Была реализована интеграция с Яндекс.Картами для отслеживания и построения маршрутов, выполнена интеграция с пятью внутренними банковскими системами, что позволило ускорить процесс активации карт с 24 часов до 10-30 мин и разработан личный кабинет администратора для отслеживания необходимых рабочих показателей в режиме реального времени.
Применение модуля распознавания данных с бумажных документов позволило минимизировать на 90% количество ошибок при заполнении документов на выезде.
Применение AI в модуле распознавания бумажных документов, в том числе рукописных дало возможность за 2-3 секунды проводить распознавание паспорта гражданина, а также проверять качество документа и отслеживать признаки цифрового вмешательства.
