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Die Donnerstagsfrage, vorab beantwortet: Was ist offen, und wer ist dafür zuständig?

Jede HR- und Entgeltfrage wird ein Fall mit Bearbeiter

Jede Nachricht an das HR-Postfach und den Teams-Kanal wird ein Fall mit Kategorie, Bearbeiter und Frist; Routineanfragen erledigt ein Roboter, und Beschäftigte sehen den Status.

AbteilungslösungMicrosoft TeamsMensch in der EntscheidungKI, wo sie sinnvoll ist
3.400HR- und Entgeltfragen pro Monat erreichen diese illustrative Gruppe über ein Postfach, einen Teams-Kanal und Telefonnotizen. Keine hat einen Bearbeiter.

Kurzfassung für die Geschäftsführung

Herausforderung

Niemand kann sagen, wie viele Entgeltfragen älter als fünf Tage sind: Ein Postfach weiß nicht, was eine ist.

Was sich ändert

Die Eingangskanäle bleiben, wo sie sind.

Geschäftlicher Nutzen

Sichten verschwindet als Tätigkeit.

Beteiligte Systeme

das Fallsystem (ServiceNow, Microsoft Dynamics 365 Customer Service oder Microsoft Lists); SAP SuccessFactors; das Portal des Abrechnungsdienstleisters

Geschäftsproblem

Personalservice

HR- und Entgeltfragen kommen über drei Kanäle und werden von dem bearbeitet, der sie zuerst öffnet. Es gibt keine Fallnummer, also muss eine Person, die den Stand wissen will, ihr Anliegen einer Kollegin noch einmal von vorn erklären. Es gibt auch keine Frist, also kann eine Frage zu einer fehlenden Zulage liegen bleiben, bis der Abrechnungstermin vorbei ist; dann ist sie keine Frage mehr, sondern die Korrektur des Folgemonats.

Die Beraterinnen und Berater verbringen den ersten Teil jeder Schicht mit Lesen und Sortieren statt mit Antworten. Weil die Warteschlange ein Postfach ist, gewinnt der lauteste Vorgang gegen den ältesten, und die Dringlichkeit wird am Ton bemessen statt am Abrechnungskalender. Rund ein Fünftel des Eingangs ist eine Nachfrage zu einem bereits offenen Anliegen, also wird dieselbe Nachricht zweimal gelesen und dieselbe Auskunft von einer zweiten Person wiederholt.

Der Zustand hält sich, weil er nie offen scheitert. Nichts geht endgültig verloren, ein Fallsystem klingt nach IT-Projekt mit Budget, und bezahlt wird mit der Geduld der Belegschaft, die kein Bericht misst. Das Serviceniveau, das die Einheit ihren Geschäftsbereichen zusagt, lässt sich weder belegen noch widerlegen, also wird darüber gestritten, und das Wissen, wer was bearbeitet, steckt in drei Köpfen, die auch Urlaub nehmen.

Wie es heute läuft

Es folgt das Muster in Servicecentern, die nie ein Fallsystem gekauft haben, unabhängig vom darunterliegenden Personalsystem.

  1. MenschEine Beraterin öffnet zu Schichtbeginn das gemeinsame Postfach und liest die Betreffzeilen durch, greift heraus, was dringend aussieht
  2. MenschJede Nachricht muss vollständig gelesen werden, um zu klären, worum es geht, dann wird die Person im Personalsystem gesucht
  3. SystemAlles, was das Entgelt betrifft, geht an den externen Abrechnungsdienstleister, und der Vorgang wartet auf eine Antwort, die an HR zurückkommt, nicht an die Belegschaft
  4. WartezeitDie fragende Person hört vier Tage nichts und schreibt erneut; die neue Nachricht landet als neue Frage in der Schlange
  5. MenschDie Excel-Liste wird am Donnerstagmorgen aus dem Gedächtnis rekonstruiert, kurz vor der Betriebsrunde
  6. FehlerrisikoEine Frage zu einer fehlenden Zulage läuft unbemerkt über den Abrechnungstermin und wird zu einer Zahlung außerhalb des Zyklus samt Korrektur
  7. MenschDer Vorgang wird still und gilt als erledigt, ohne Nachweis der Antwort oder der Dauer
MenschSystemWartezeitFehlerrisiko

Warum der heutige Prozess mehr kostet, als es scheint

Das Budget zeigt Stellen, nicht wofür sie draufgehen.

  • Nachfassen ist Doppelarbeit in Reinform: dieselbe Frage erneut gelesen, derselbe Datensatz erneut geöffnet, meist von einer zweiten Person, die bei null beginnt.
  • Eine Entgeltfrage, die den Termin verfehlt, kommt nicht einfach spät. Sie wird zu einer Zahlung außerhalb des Zyklus beim Dienstleister, zu einer Korrektur auf der nächsten Abrechnung und für die betroffene Person zu einem Monat mit weniger Geld als erwartet.
  • Zugesagte Serviceniveaus lassen sich nicht messen, also werden sie nach Eindruck verhandelt und mit Anekdoten verteidigt, was eine teure Art ist, eine interne Kundenbeziehung zu führen.
  • Wenn die Kollegin mit den deutschen Rentenregeln im Urlaub ist, bewegt sich dieser Teil der Schlange nicht mehr, denn die Zuordnung lebt in der Gewohnheit statt in einer Regel, die jemand anderes anwenden kann.
  • Die Nachfrage hat keine sichtbare Form. Eine Leistungsänderung oder ein Bonuslauf erzeugt eine Spitze, die als Druck empfunden und, wenn überhaupt, ein Quartal später verstanden wird; besetzt wird also nach der Schätzung des Vorjahres.

Kosten des Nichtstuns

Zwölf Monate Donnerstagsrunden ohne Antwort auf diese Frage≈ 159.324 €
Drei Abrechnungsjahre auf diese Weise≈ 477.972 €
Bei 4.000 Anfragen pro Monat, ein Jahr≈ 187.440 €

Das Volumen folgt der Belegschaft, das Nachfassen aber folgt der Geschwindigkeit: Je langsamer das Center antwortet, desto häufiger fragen Menschen erneut, das Nachfassen wächst also schneller als das Geschäft. Nach zwölf Monaten nehmen dieselben vierzehn Beraterinnen mehr auf, indem sie schneller lesen und weniger denken, was als Korrekturen, Eskalationen und Beschwerden aus Geschäftsbereichen zurückkommt, denen ein nicht messbares Serviceniveau zugesagt wurde.

Beendet wird der Zustand selten durch eine Entscheidung. Ein Geschäftsbereich, der keine Antwort bekommt, stellt eine eigene HR-Koordination ein, ein zweites Land tut dasselbe, und das Modell der geteilten Services löst sich still in lokaler Verwaltung auf, die mehr kostet und weniger berichtet.

Illustratives Szenario

Eine plausible Organisation mit realistischen Größenordnungen. Die Zahlen sind zum Nachrechnen mit Ihren Daten gedacht, kein Kundenergebnis.

Organisation

Eine Unternehmensgruppe für Geschäftsdienstleistungen mit 2.700 Beschäftigten in fünf Ländern; ein HR-Servicecenter mit vierzehn Personen, Personaldaten in SAP SuccessFactors, Entgeltabrechnung je Land ausgelagert, Microsoft 365 E3.

Volumen

3.400 HR- und Entgeltanfragen pro Monat über ein gemeinsames Postfach, einen Teams-Kanal und Telefonnotizen; rund 18 % sind Nachfragen zu offenen Anliegen, und rund ein Viertel sind Routineanfragen ohne Ermessensspielraum.

Prozess heute

Die Beraterinnen lesen Betreffzeilen, entscheiden nach Ton, suchen die Person im Personalsystem, geben Entgeltfälle an den Dienstleister und antworten aus dem Vorgang heraus. Outlook-Kategorien sind das einzige Fallsystem, und eine Excel-Liste wird vor der Donnerstagsrunde rekonstruiert.

Engpass

Vier Minuten Lesen und Sortieren je Nachricht, bevor überhaupt jemand antwortet, sieben Minuten je Nachfrage und neun je Routineanfrage, die eine Regel hätte erledigen können.

Lösung

UiPath Communications Mining vergibt Absicht, Dringlichkeit und Felder für jede Nachricht; im Fallsystem entsteht ein Fall mit Kategorie, Bearbeiter und SLA; Routineabsichten erledigen Roboter; der Rest erreicht eine Beraterschlange mit fertigen Fakten, priorisiert gegen den Abrechnungskalender.

Möglicher Effekt

Im Modell kehrt die erste Stunde jeder Schicht zum Antworten zurück, Nachfragen gehen zurück, weil der Status ohne Nachfrage sichtbar ist, und Entgeltfälle ordnet der Termin statt der Ton. Illustrative Rechnung, kein Kundenergebnis.

Vorgeschlagene Lösung

Die Eingangskanäle bleiben, wo sie sind. Die Belegschaft schreibt weiter an das HR-Postfach, postet weiter im Teams-Kanal und ruft weiter an; was sich ändert, sind die dreißig Sekunden nach dem Eingang einer Nachricht. UiPath Communications Mining liest sie, bestimmt, worum es geht (Frage zur Abrechnung, Vertragskopie, Urlaubssaldo, Leistungsänderung, Beschwerde), wie dringend sie ist, und zieht Personalnummer, Land und Abrechnungsperiode heraus, die für die Antwort gebraucht werden.

Von da an ist die Nachricht ein Fall und keine E-Mail. Der Datensatz entsteht in dem Fallsystem, das die Gruppe ohnehin hat: ServiceNow, Microsoft Dynamics 365 Customer Service oder Microsoft Lists, wo das Volumen keines von beiden rechtfertigt. Der Fall trägt Kategorie, Bearbeiter, Fälligkeit und einen Verweis auf den ursprünglichen Vorgang. Nachfragen werden dem Fall angehängt, zu dem sie gehören, statt einen zweiten zu eröffnen, und entgeltbezogene Fälle werden gegen den Abrechnungskalender des Landes geprüft und entsprechend priorisiert.

Absichten ohne Ermessensspielraum erledigt ein Roboter: eine Kopie der Abrechnung, ein Urlaubssaldo, eine Beschäftigungsbescheinigung, die hinterlegte Adresse. Alles Übrige erreicht die Schlange einer Beraterin mit Personaldatensatz und extrahierten Fakten, sodass sie bei der Entscheidung beginnt und nicht beim Lesen. Sensible Kategorien und alles, bei dem das Modell unsicher ist, nehmen diesen Weg nie; eine benannte Person sichtet sie zuerst. Beschäftigte sehen Fallnummer, Bearbeiter und Stand in Teams, und Power BI macht aus der Schlange Zahlen, die eine Servicecenter-Leitung einem Geschäftsbereich vorlegen kann.

Genutzte native Funktionen

Absichtskennzeichnung, Konfidenzwerte und Validierung in UiPath Communications Mining; Warteschlangen, Trigger und Prüfpfad in UiPath Orchestrator; UiPath Action Center-Aufgaben direkt in Microsoft Teams; die Warteschlangen und SLA-Uhren des Fallsystems selbst; Microsoft Teams-Karten für Status und Eskalation

Was wir bauen

Die Absichtstaxonomie und die Extraktionsfelder, die Zuordnungs- und SLA-Regeln, die Logik des Abrechnungstermins, Roboter für die volumenstärksten Routineabsichten, das Statuserlebnis für die Belegschaft und das Management-Reporting

Individuelle Integration

UiPath Integration Service-Konnektoren für Microsoft Outlook 365 und Microsoft Teams; die Fallsystem-API über den ServiceNow- oder Microsoft Dynamics 365 CRM-Konnektor; Lesezugriff auf SAP SuccessFactors für Personal-, Abwesenheits- und Abrechnungsdaten

So läuft der automatisierte Prozess

  1. AutomatisierungJede Nachricht im HR-Postfach oder im Teams-Kanal liest Communications Mining, kennzeichnet Absicht und Dringlichkeit und zieht Personalnummer, Land und Abrechnungsperiode heraus
  2. AutomatisierungNachfragen werden ihrem Vorgang zugeordnet und dem bestehenden Fall angehängt, und die fragende Person erhält den aktuellen Stand statt eines neuen Platzes in der Schlange
  3. SystemEine wirklich neue Anfrage wird ein Fall mit Kategorie, Bearbeiter, Fälligkeit und einer Terminmarkierung, wo die Kategorie das Entgelt berührt
  4. AutomatisierungRoutineabsichten erledigt ein Roboter durchgängig aus dem Personalsystem, bestätigt sie und hinterlegt die Antwort am Fall
  5. MenschAlles, was Ermessen verlangt, erreicht die Schlange einer Beraterin mit Personaldatensatz und extrahierten Fakten
  6. MenschNachrichten unter der Konfidenzschwelle und jede sensible Kategorie gehen an eine benannte Beraterin, bevor überhaupt zugeordnet wird
  7. AutomatisierungBeschäftigte sehen Fallnummer, Bearbeiter und Status in Teams; Power BI zeigt Alter der Schlange, SLA-Einhaltung und Absichtsverteilung je Land und Geschäftsbereich
AutomatisierungSystemMensch

Zusammenspiel von Mensch und Automatisierung

Die Automatisierung übernimmt

  • Lesen, Kennzeichnen und Priorisieren jeder eingehenden Nachricht, gleich über welchen Kanal
  • Extraktion von Personalnummer, Land und Abrechnungsperiode hinter der Frage
  • Anlegen von Fällen, Verknüpfen von Nachfragen mit ihrem Fall und Starten der SLA-Uhr
  • Durchgängiges Erledigen der Routineabsichten und Bestätigung der Antwort in Teams

Menschen entscheiden

  • Über jeden Fall, der Auslegung, Ermessen oder eine Ausnahme von der Regel verlangt
  • Über alles unter der Konfidenzschwelle und jede Nachricht in einer sensiblen Kategorie
  • Über Korrekturen an Kategorien und Prioritäten, denn so wird das Modell besser
  • Über die Taxonomie selbst, die dahinterliegenden Serviceniveaus und die Eskalationsregeln

Vorher und nachher

VorherNachher
Wohin eine neue Nachricht gehtzu dem, der das Postfach zuerst öffnetin einen Fall mit Kategorie, Bearbeiter und Fälligkeit
Was die fragende Person erfährtnichts, also fragt sie erneutFallnummer und aktueller Stand, in Teams
Entgeltfälle nahe am Terminfallen erst bei der Korrektur aufmarkiert und gegen den Kalender priorisiert
Was die Leitung berichten kanneine Meinung zum ServiceniveauEinhaltung je Kategorie, Land und Geschäftsbereich

Systeme und Integrationen

Wo eine Regel reicht, nutzen wir kein Modell. Wo Urteilsvermögen nötig ist, entscheidet ein Mensch.

Eingänge

  • gemeinsames Outlook-Postfach
  • der HR-Kanal in Microsoft Teams
  • Telefonnotizen der Beraterinnen

Automatisierungsschicht

  • UiPath Communications Mining
  • UiPath Orchestrator
  • UiPath Robots
  • UiPath Action Center
  • UiPath Integration Service

Zielsysteme

  • das Fallsystem (ServiceNow, Microsoft Dynamics 365 Customer Service oder Microsoft Lists)
  • SAP SuccessFactors
  • das Portal des Abrechnungsdienstleisters
  • Power BI

Berührungspunkte für Menschen: Beraterschlangen im Fallsystem; Sichtungs- und Eskalationsaufgaben des Action Center in Microsoft Teams; die Statuskarte für Beschäftigte in Teams

gemeinsames Outlook-PostfachUiPath Communications MiningUiPath Orchestratordas FallsystemBeraterschlangen im Fallsystem

Eingesetzte Technologien

UiPath Communications Mining

liest HR-Postfach und Teams-Kanal, kennzeichnet Absicht und Dringlichkeit, extrahiert Personalnummer, Land und Abrechnungsperiode

A
UiPath Robots + Orchestrator

erledigen Routineabsichten, wenden Zuordnungs- und SLA-Regeln an, halten Warteschlange, Wiederholungen und Prüfpfad

A
UiPath Action Center

Sichtungs- und Eskalationsaufgaben direkt in Microsoft Teams

A
UiPath Integration Service (Konnektoren Microsoft Outlook 365 und Microsoft Teams)

Eingang aus gemeinsamem Postfach und Kanal, Status- und Eskalationskarten zurück an Menschen

A
ServiceNow, Microsoft Dynamics 365 Customer Service oder Microsoft Lists

hält den Fall mit Kategorie, Bearbeiter, SLA-Uhr und Historie

A
SAP SuccessFactors (Lesezugriff)

Personaldatensatz, Abwesenheitssalden und Abrechnungsperiode hinter jeder Antwort

A
Power BI

Alter der Schlange, SLA-Einhaltung und Absichtsverteilung je Land und Geschäftsbereich

A
Abestätigte Produktfunktion (Herstellerdokumentation)

Illustratives Wirtschaftlichkeitsmodell

Beginnen Sie damit, die Annahmen zu hinterfragen.

Illustratives Modell
3.400 Anfragen pro Monat × 7,1 gemittelte Minuten Beraterzeit≈ 402 Std. / Monat
402 Std. × 33 € Vollkosten je Stunde≈ 13.277 € / Monat
× 12 Monate≈ 159.324 € / Jahr
Jährlich freigesetzte Beraterkapazität (illustrativ)≈ 159.324 €

Lesen, Nachfassen und das Beantworten der Routine werden zusammen bewertet, weil dieselben vierzehn Beraterinnen alle drei Tätigkeiten zu denselben 33 € je Stunde erledigen: 3.060 gesichtete Nachrichten (0,9 von 3.400) zu vier Minuten, 612 Nachfragen zu sieben und 850 Routineanfragen zu neun ergeben 24.174 Minuten im Monat, umgelegt auf jede eingehende Anfrage also 7,1 Minuten. Deshalb steht unten das volle Volumen von 3.400 mit gemittelten Minuten, damit ein Kalkulator alle drei Tätigkeiten abdeckt. Wartezeit der Belegschaft, Gebühren für Zahlungen außerhalb des Zyklus und der Wert der Berichtsfähigkeit selbst bleiben außerhalb der Tabelle, und nichts hiervon wurde bei einem Kunden gemessen.

Rechnen Sie mit Ihren Zahlen

Stunden pro Monat
jährlich freigesetzte Kapazität

Eine illustrative Schätzung aus Ihren Eingaben. Sie modelliert freigesetzte Kapazität und verspricht keine Einsparung.

Geschäftlicher Nutzen

  • Sichten verschwindet als Tätigkeit. Jede Nachricht ist kategorisiert, verknüpft und priorisiert, bevor jemand sie öffnet, die Schicht beginnt also mit Antworten
  • Nachfragen gehen zurück, weil es eine Fallnummer und einen sichtbaren Stand gibt und erneutes Fragen nicht mehr der einzige Weg zur Information ist
  • Entgeltfälle ordnet der Abrechnungskalender statt der Ton der Nachricht, was sie aus dem Lauf außerhalb des Zyklus heraushält
  • Das Center berichtet ein gemessenes Serviceniveau je Kategorie, Land und Geschäftsbereich und verteidigt seine Kosten mit denselben Zahlen
  • Urlaub und Kündigungen halten die Schlange nicht mehr an, weil die Zuordnung einer Regel folgt statt dem Gedächtnis einer Person

Aus Sicht der Geschäftsführung

  • Offene Fälle nach Kategorie, Alter, Land und Bearbeiter ersetzen die wöchentliche Schätzung aus Postfach und Tabelle
  • Die Nachfrage bekommt eine Form: Eine Leistungsänderung oder ein Bonuslauf zeigt sich in derselben Woche als Spitze, nicht ein Quartal später
  • Die Besetzung folgt dem gemessenen Eingangsmuster je Land und Absicht, das Center plant also, statt zu reagieren
  • Übergaben und Eskalationen kosten keine Vorbereitung, weil jeder Fall seine eigene Historie trägt

KPIs für die Geschäftsführung

offene Fälle nach AlterSLA-Einhaltung je Kategorie und GeschäftsbereichAnteil der ohne Beraterin erledigten AnfragenNachfragequote je Fall

Sicherheit und Governance

Die Automatisierung hat genau die Rechte, die sie braucht, und kein einziges mehr.

  • Die Klassifizierung läuft in der EU-Region der UiPath Automation Cloud unter dem AI Trust Layer, mit Maskierung personenbezogener Daten und einer Modell-Freigabeliste; Korrespondenz erreicht kein Modell außerhalb der von Ihnen freigegebenen Grenze
  • Der Postfachzugriff nutzt Microsoft Graph-Anwendungsberechtigungen, die per RBAC for Applications allein auf das HR-Postfach eingegrenzt sind, statt einer mandantenweiten Freigabe auf jedes Postfach im Unternehmen
  • Sensible Kategorien, Beschwerden, Gesundheits- und Disziplinarfälle sowie alles, was den Betriebsrat berührt, gehen per Regel in eine eingeschränkte Warteschlange, die benannte Beraterinnen sehen und Roboter nie
  • Roboterkonten haben Leserechte mit geringstmöglichem Umfang, Geheimnisse liegen in einem mit Orchestrator verbundenen Anmeldespeicher, und jede Klassifizierung, Bewertung und Korrektur wird protokolliert, sodass sich das Modell einem Betriebsrat oder einer Prüfung erklären lässt

Warum jetzt

01

Geschäftsbereiche schreiben Antwortzeiten heute in ihre internen Vereinbarungen mit den geteilten Services, und ein Center, das die eigenen nicht je Kategorie misst, verhandelt mit Anekdoten gegen eine Zahl

02

Kapazität ist das zweite Argument: 13.277 € im Monat kosten Sichten, Nachfassen und Routineantworten in diesem illustrativen Center, und das wiederholt sich unabhängig davon, ob jemand etwas entscheidet

03

Communications Mining zeigt Konfidenzwerte, die Beraterinnen mit eigenen Korrekturen justieren, was das automatisierte Lesen eines HR-Postfachs zu einem kontrollierten Vorgang mit Schwelle und Prüfpfad macht

Relevante Führungsrollen

CHRO

Ein Personalservice, der sich messen, gegenüber dem Geschäft vertreten und anhand von Belegen statt Beschwerden verbessern lässt

HR-Leitung

Die Beraterinnen arbeiten an Fällen statt an Postfächern, und der Rückstand hat eine Form: Kategorie, Alter, Bearbeiter

CFO

Entgeltfragen verfehlen den Termin nicht mehr, Zahlungen außerhalb des Zyklus gehen zurück, und die Kosten des Centers haben ein Serviceniveau hinter sich

Leitung Shared Services

Die Besetzung folgt gemessenen Eingangsmustern je Land und Absicht, nicht dem Druck der Woche

Häufige Fragen und Einwände

Wir hatten schon ein Ticketsystem, und alle haben weiter gemailt.

Sie dürfen weiter mailen. Das Postfach bleibt Eingangskanal, und der Fall entsteht aus der E-Mail, niemand lernt also ein Portal, um eine Frage zu stellen. Neu ist, dass die E-Mail eine Fallnummer, einen Bearbeiter und eine Uhr hat.

Ein Algorithmus wird jemandes Beschwerde falsch zuordnen.

Sensible Absichten gehen per Regel in die menschliche Sichtung, nicht nach Modellkonfidenz, und alles, bei dem das Modell unsicher ist, geht denselben Weg. Das Modell entscheidet über Routinefragen; über alles andere entscheidet ein Mensch.

Unsere Volumina rechtfertigen ServiceNow nicht.

Dann kaufen Sie es nicht. Microsoft Lists hält Fälle, Bearbeiter und Fristen bei diesem Volumen gut genug, und Eingang, Roboter und das Erlebnis in Teams sind in beiden Varianten identisch.

Wann diese Lösung nicht passt

  • Ein Fallsystem mit Kategorien, Bearbeitern und SLAs ist vorhanden und wird wirklich genutzt; dann geht es um Zuordnung und Erledigung, nicht um den Eingang
  • Volumina von einigen hundert Nachrichten im Monat, wo eine disziplinierte Postfachroutine weniger kostet als die Pflege eines Modells
  • Keine Betriebsratszustimmung zum automatisierten Lesen von Beschäftigtenkorrespondenz oder eine Konsolidierung, die die Kanäle binnen eines Jahres ersetzt

Eine Frage für die nächste Sitzung

Niemand in diesem Unternehmen kann heute die älteste unbeantwortete Entgeltfrage benennen, welches Serviceniveau sagen wir unseren Geschäftsbereichen also genau zu, und auf welchem Beleg?

Vorgehen bei der Umsetzung

Wir starten mit einem Ausschnitt und erweitern erst nach dem Nachweis.

Wir liefern

  • Auswertung von drei Monaten anonymisierter Postfach- und Kanalhistorie und die daraus mit HR gebaute Absichtstaxonomie
  • Konfiguration von Communications Mining, Validierung im Schattenbetrieb und mit den Beraterinnen abgestimmte Konfidenzschwellen
  • Fallsystem-Integration: Kategorien, Bearbeiter, SLA-Uhren, Eskalationswege und die Terminregeln je Land
  • Roboter für die volumenstärksten Routineabsichten
  • Das Statuserlebnis in Microsoft Teams sowie die Sichtungs- und Eskalationsaufgaben im Action Center
  • Power BI-Reporting zu Alter der Schlange, SLA-Einhaltung und Absichtsverteilung, dazu Schulung und ein Handbuch für die Taxonomie

Wir brauchen von Ihnen

  • Drei Monate Postfachhistorie und einen Kanalexport, wo der Teams-Kanal tatsächlich genutzt wird
  • Zugang zum Fallsystem und Lesezugriff auf das Personalsystem für die Roboter
  • Eine Prozessverantwortung im HR-Betrieb und zwei Beraterinnen für das Kennzeichnen
  • Die Position des Betriebsrats zum automatisierten Lesen von Beschäftigtenkorrespondenz, geklärt vor dem Pilot

Etappen

Analyse

Postfachhistorie, Absichtstaxonomie, sensible Kategorien, Volumina und die heutigen realen Antwortzeiten

Konzept

Fallmodell, Zuordnungs- und SLA-Regeln, Terminkalender, Konfidenzschwellen und Sicherheitsmodell

Aufbau

Modelltraining, Fallsystem-Integration, Roboter und das Erlebnis in Teams

Schattenbetrieb

Klassifizierung läuft ohne Zuordnung, während die Beraterinnen Kennzeichen bis zur akzeptierten Präzision korrigieren

Go-live

Zuerst ein Land, mit zwei Robotern und täglicher Aufsicht

Optimierung

Länder, Absichten und Roboter kommen hinzu; Drift wird überwacht, die Taxonomie führt HR

Abteilungsweit. Der Aufwand folgt der Zahl der Länder und Abrechnungsdienstleister, der Streuung der Absichten im Postfach und dem Umfang, in dem ein Betriebsrat automatisiertes Lesen zulässt.

1.900 ungelesene Nachrichten im HR-Postfach, und kein Name an der ältesten Entgeltfrage.

Exportieren Sie einen Monat Metadaten des HR-Postfachs, nur Betreffzeilen und Zeitstempel, und wir kommen mit den darin gefundenen Absichtskategorien und Ihrer realen Verteilung der Antwortzeiten zurück.

Einen Monat HR-Betreffzeilen kategorisieren

Der Nachbarprozess hat meist dasselbe Problem

Branchen, in denen wir das am häufigsten umsetzenProduktion & IndustrieHandel & E-CommerceÖffentlicher SektorDienstleistungen & ITShared Services

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