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Basware 攜手 Kantata,將 AI 實驗轉化為服務交付成果

作者: Globalfintechseries·

重點速覽

  • •Basware 導入了 Kantata PSA 平台,從計費自動化起步,並擴展至 AI 驅動的資源管理、更快速的專案實施以及自動化專案文件。
  • •過去每天花費四到五小時進行通話前研究的客戶成功經理,如今將時間用於與客戶溝通,Basware 表示這樣的產能可在不增加人力的情況下將營收翻倍。
  • •一個 AI 代理現在可處理 Basware 客戶的非付費使用者每月提交的 10,000 張支援工單中約一半的數量,解決速度更快並提升滿意度。
  • •Basware 首席客戶長 Mark Johnston 與 Kantata 執行長 Michael Speranza 將於 10 月 20 日在拉斯維加斯舉行的 Technology & Services World 爐邊談話中介紹這場轉型。
Basware 攜手 Kantata,將 AI 實驗轉化為服務交付成果

發票生命週期管理全球領導者 Basware 正與專業服務自動化(PSA)解決方案領導供應商 Kantata 合作,推動其專業服務組織超越例行事務自動化,轉而規模化構成企業差異化優勢的專業能力。兩家公司將於 10 月 20 日在拉斯維加斯舉行的 Technology & Services World 上闡述這場轉型,屆時 Basware 首席客戶長 Mark Johnston 將與 Kantata 執行長 Michael Speranza 同台,分享 Basware 如何從 AI 實驗邁向 AI 賦能交付,以及其正在推動的業務轉型。

專業服務團隊正面臨以更少資源完成更多工作的壓力。PSA 平台是這些團隊賴以運作的營運系統,協調專案人力配置、計費與交付,因此該層面的弱點會直接反映在利潤率與客戶成果上。對 Basware 而言,解方並非單純將任務自動化,而是尋找將為客戶創造價值的專業能力在每一次專案中規模化的方法。

從混亂到掌控

Basware 的努力始於一個基礎性的營運問題。「我們的服務組織利潤率低、範圍界定慢、人力配置慢,而且我無法判斷我們賴以營運的軟體是否真正為我們發揮作用,」Johnston 回顧道。

Johnston 與其團隊著手打造更堅實的基礎,並找出 AI 能在營運與客戶層面產生最大效益之處。他們很快得出結論:這個機會遠不止於將任務自動化以加快工作速度。

「AI 可以承擔例行工作的繁重任務,但真正的機會在於用它來規模化我們員工的專業能力,」Johnston 表示。「Basware 的每個客戶環境都是獨一無二的,而這正是我們的員工發揮影響力之處。如果我們能將最優秀員工所掌握的知識——他們的判斷力、他們的模式、他們的經驗——轉化為能在每個專案、每個客戶之間一致運用的資源,會如何?這正是 AI 真正令人感到有趣之處,也是我們正在前進的方向。」

當 AI 遇上專業能力

為將願景付諸實踐,Basware 導入了 Kantata PSA 平台,並率先專注於基礎工作:計費自動化。該公司目前正擴展另外三個領域,利用 AI 轉變其服務交付方式並推動關鍵業務成果:

  • 更智慧的資源管理: 由 Kantata Expertise Engine 驅動的 AI 代理,協助 Basware 的服務經理在時程與需求變化時決定專案人力配置方式,在保護利潤率與交付品質的同時,將合適的人員匹配到合適的客戶。
  • 更快速、更優質的專案實施: 內建於整個平台的 AI,讓 Basware 能將所有實施中屬於標準流程的重複性工作交給 AI,同時將人類專業能力導向每個客戶獨有的任務——這正是其真正的價值所在。
  • 自動化文件: AI 可產生並向客戶發送專案文件,消除耗時的行政負擔,讓專業服務團隊能專注於與客戶互動並提供專業知識。

從效率到成效

這項策略已經產生可量化的成效。過去每天花費四到五小時在客戶通話前進行研究的客戶成功經理,如今將這段時間用於直接與客戶通話——Johnston 表示,這樣的產能可使公司在不增加人力的情況下,靠現有 CSM 團隊將營收翻倍。

在客戶支援方面,一個 AI 代理如今可處理 Basware 客戶的非付費使用者每月提交的 10,000 張工單中約一半的數量,以更快速、更清晰的方式解決問題並提升滿意度。

「在專業服務領域,自動化只是基本門檻。專業能力才是差異化因素。而挑戰在於如何規模化專業能力,同時不稀釋其價值所在,」Speranza 表示。「Basware 正在展示這在實務上的樣貌,利用 AI 將工作從專家的負荷中移除,讓他們能將更多時間投入客戶真正付費購買的事——解決問題、運用判斷力並交付成果。」

Johnston 與 Speranza 將在 TSW 的「恭喜,你錄用了一個 AI 代理!現在誰來管理它的利潤率?」爐邊談話中登場,屆時他們將討論如何讓 AI 從實驗走向實際交付,並分享關於 AI 營運落地以及衡量 AI 賦能交付真實經濟效益的實用技巧與經驗教訓。