Favoriser l'automatisation pilotée par l’IA dans la gestion des retours pour une entreprise mondiale d’ameublement

HCLTech a permis un processus de déclarations de revenus plus rapide, plus intelligent et plus fiable grâce à une automatisation accrue et à une meilleure précision des décisions.
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Aperçu

Pour une entreprise de premier plan dans le secteur de l’ameublement, la gestion des retours est essentielle à l’efficacité opérationnelle et à l’expérience client. À mesure que les volumes de retours augmentaient, les processus existants reposaient fortement sur la prise de décision manuelle et des systèmes fragmentés, ce qui entraînait des retards, plus d’efforts opérationnels et des résultats incohérents.

Pour relever ces défis, le détaillant a cherché à explorer comment pouvait améliorer la prise de décision pour les retours, réduire l’effort manuel et soutenir des résolutions plus rapides et plus cohérentes. HCLTech s’est associé au client pour démontrer le potentiel des approches natives à l’IA pour moderniser les flux de travail liés aux retours tout en respectant les règles d’entreprise, les politiques et les considérations de risque.

Le défi

Le système actuel de traitement des retours reposait fortement sur la prise de décision manuelle à travers des systèmes fragmentés, limitant la visibilité et ralentissant les délais de résolution. Près de 80 % des efforts étaient concentrés sur des vérifications manuelles, créant des goulets d'étranglement opérationnels et des incohérences entre les équipes.

Avec l’augmentation des volumes de retours, particulièrement pendant les périodes de pointe, le temps de cycle global s’est étendu à plus d’une semaine, rendant difficile la livraison de résultats cohérents ou une mise à l’échelle efficace. L’automatisation limitée a également restreint les capacités de détection de la fraude et de gestion des risques. Il en a résulté des résolutions retardées, des coûts d’exploitation plus élevés, une exposition accrue aux risques de conformité et de politique, ainsi qu’un impact mesurable sur l’expérience client et la confiance.

Ensemble, ces défis ont réduit l’efficacité opérationnelle et augmenté l’exposition aux risques de conformité et de politique.

Le défi

L'objectif

Le client cherchait à réinventer la gestion des retours grâce à des capacités natives de l’IA qui pourraient transformer la fonction d’un processus manuel et réactif en une opération évolutive axée sur l’intelligence.

Le but n’était pas seulement de réduire les efforts manuels, mais d’intégrer une automatisation intelligente dans la couche décisionnelle afin de permettre des résultats cohérents et alignés sur les politiques à grande échelle.

L’objectif était de démontrer comment les capacités natives de l’IA pouvaient renforcer la détection de la fraude, améliorer la gouvernance des risques et créer un modèle opérationnel plus agile pouvant s’adapter aux volumes fluctuants et aux scénarios de retour en évolution.

Objectif

L’accent était mis sur :

  • Automatiser la prise de décision liée aux retours afin de réduire les efforts manuels
  • Améliorer la rapidité et la cohérence du traitement des retours
  • Renforcer la détection de la fraude et la gestion adaptative des risques
  • Permettre des réponses plus rapides et de meilleures interactions avec la clientèle
  • Valider les flux de travail pilotés par l’IA alignés sur les règles d’affaires

La solution

Pour combler ces lacunes, HCLTech a soutenu le développement d’une solution de gestion des retours axée sur l’IA en mettant en œuvre une preuve de concept rationalisée, construite sur les cadres d’IA native à Azure. Celle-ci a été conçue pour automatiser la prise de décision et améliorer l’efficacité opérationnelle.

La solution a introduit des agents intelligents d’IA qui interprétaient les politiques de retour en temps réel, validaient l’admissibilité, effectuaient des vérifications antifraude automatisées et recommandaient ou exécutaient des décisions sans nécessiter d’interventions humaines constantes.

L’approche visait à intégrer l’intelligence directement dans les flux de travail pour favoriser des résultats plus rapides et cohérents tout en maintenant le contrôle et la conformité.

Solution

La solution a réuni les fonctionnalités suivantes :

  • Interactivité propulsée par des agents conversationnels permettant de soutenir des réponses clients plus rapides
  • Coordination du flux de travail multi-agents : Mise en place d’un cadre structuré d’agents où des agents IA spécialisés œuvrent ensemble en matière de validation de politiques, d’évaluation antifraude et d’exécution des décisions, s’assurant que les tâches sont réalisées dans l’ordre adéquat et avec une reddition de comptes claire.
  • Interprétation dynamique des politiques : Permet aux modèles d’IA d’interpréter des politiques de retour complexes en temps réel, garantissant ainsi que les décisions demeurent en adéquation avec les directives d’entreprise actuelles et s’adaptent aux différents scénarios de retour.
  • Garde-fous et contrôles de conformité intégrés : Intégration de contraintes politiques et de points de validation dans le flux de travail afin d’assurer l’adhésion aux exigences de gouvernance, de gestion des risques et de conformité réglementaire.
  • Intégration transparente aux systèmes d’entreprise : Permet aux agents IA d’accéder de façon sécuritaire et d’interagir avec les systèmes centraux tels que la gestion des commandes, les plateformes de paiement et les outils de détection de fraude pour récupérer des données et exécuter les actions approuvées.
  • Apprentissage continu et perfectionnement : Établissement de mécanismes de rétroaction constantes pour surveiller les résultats et améliorer au fil du temps la précision, les seuils de risque et l’interprétation des politiques.
  • Gestion intelligente des exceptions : Identification automatique des cas ambigus ou à haut risque et réacheminement vers les équipes appropriées pour examen, assurant ainsi l’efficacité sans compromettre le contrôle.
  • Décisions fondées sur la confiance : Introduction de mécanismes de pondération pour évaluer la fiabilité de chaque recommandation, permettant ainsi une automatisation ajustée au risque et une supervision humaine ciblée.
  • Gouvernance “humain dans la boucle” : Maintien d’une révision humaine structurée pour les décisions signalées ou à faible niveau de confiance, assurant l’équilibre entre l’efficacité de l’automatisation et la supervision opérationnelle ainsi que la reddition de comptes.

L’incidence

La solution menée par l’IA a permis d’apporter des améliorations mesurables à l’efficacité de la livraison et à la rapidité d’exécution, tout en réduisant l’effort manuel.

Cela a entraîné :

  • Amélioration de 50 % de la rapidité de traitement des retours, permettant des résolutions plus rapides et une diminution des arriérés
  • Baisse de 30 % des faux positifs pour la détection de la fraude.
  • Des réponses plus rapides aux retours grâce à des flux de travail automatisés
  • Réduction de l’intervention manuelle dans le traitement des retours
  • Amélioration de l’expérience client de 20 % grâce à des résolutions plus rapides

Au-delà des chiffres

Le client a apprécié la cohérence et la fiabilité que cette transformation a apportées à ses opérations. En introduisant des flux de travail structurés et une automatisation intelligente, la fonction de retours est devenue plus prévisible, réactive et facile à gérer à grande échelle, renforçant la confiance dans les systèmes qui soutiennent les activités quotidiennes.

HCLTech a offert plus que des améliorations opérationnelles. Cette initiative a établi une base évolutive pour l’automatisation intelligente—une base qui équilibre rapidité et supervision et permet à l’entreprise de croître sans ajouter de complexité opérationnelle.

Au-delà des résultats mesurables, la collaboration a créé un écosystème de retours résilient et prêt pour l’avenir qui permet la croissance sans complexité ou risque supplémentaire.

Célébration du succès

Grâce à un cadre de traitement des retours optimisé par l’IA, ce qui était autrefois une fonction manuelle et fragmentée est devenu un écosystème automatisé et résilient qui s’adapte en temps réel à la demande, aux risques et aux attentes des clients.

Ce partenariat avec HCLTech témoigne de ce que l’expertise ciblée, les cadres modernes d’IA et une exécution structurée peuvent accomplir ensemble.

Avec des flux de travail optimisés par l’IA, le client est mieux positionné pour continuer à explorer l’automatisation intelligente dans les processus orientés client et opérationnels, favorisant des expériences plus cohérentes et une prise de décision éclairée à grande échelle.

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