Las organizaciones de todo el mundo, que abarcan casi todas las industrias, utilizan software de gestión de casos como medio para aumentar la productividad y tomar decisiones más informadas. Sin embargo, la gestión de casos no es adecuada para todas las tareas, particularmente para procesos que no se pueden automatizar al 100%. En otras palabras, la disciplina de la gestión de casos siempre implica algún nivel de interacción o juicio humano. Hace unos 10 años,Forrester Research desglosó los casos de uso de gestión de casos en tres categorías: solicitudes de servicio, gestión de incidentes y usos de investigación.Gartner también identificó categorías distintas de casos de uso para la automatización de la gestión de casos. Estos incluyen la gestión del ciclo de vida de RR. HH., casos regulados en la banca y casos centrados en el cliente, como las reclamaciones de seguros. Para comprender mejor los usos potenciales de la automatización de la gestión de casos, exploraremos 3 aplicaciones diferentes en 3 industrias diferentes.
Caso de uso de gestión de casos n.º 1: Seguridad de la información en la banca
Prevenir el fraude es uno de los mayores desafíos que enfrentan las instituciones bancarias. En 2018, el fraude contra las cuentas de depósitos bancarios totalizó25.100 millones de dólares, un aumento de 6.000 millones de dólares con respecto a 2016. Súmele a eso las estafas de impostores y los casos de fraude de identidad, que también representan miles de millones de dólares en pérdidas cada año. Los bancos utilizan una variedad de soluciones de automatización para identificar y prevenir actividades fraudulentas. Durante la última década, los principales bancos han confiado en la detección de anomalías, que es una tecnología de inteligencia artificial (IA) para identificar desviaciones. Los bancos utilizan esta tecnología para automatizar procesos de negocio de fraude, ciberseguridad y lucha contra el lavado de dinero. Para dar un ejemplo, la detección de anomalías se utiliza a menudo para detectar pagos fraudulentos. El software de automatización notifica a los supervisores humanos cuando detecta una desviación de los patrones normales. El supervisor aprueba o rechaza la notificación, y el sistema mejora su capacidad de detección con el tiempo a través del aprendizaje automático (ML). Sin embargo, no es posible eliminar por completo el elemento humano de este proceso. Otro ejemplo del uso de la automatización por parte de los bancos implica la detección de solicitudes fraudulentas de inicio de sesión en la banca en línea. Si bien los bancos pueden automatizar gran parte del proceso de verificación, habrá actividades sospechosas que se desvíen del proceso de verificación normal. En estos casos, los bancos pueden utilizar la automatización de la gestión de casos para resolver estos casos rápidamente sin tener que reforzar sus equipos de seguridad y cumplimiento. ofrece muchos beneficios. Además de reducir el fraude y las pérdidas financieras, los bancos pueden:
