Un important service public américain de transport et de distribution fait progresser sa stratégie GenAI et accélère la livraison de produits minimum viables (MVP).
Aperçu
Automatisation de la veille réglementaire et amélioration de l’intelligence client pour notre client. HCLTech permet l’automatisation par l’AI de la synthèse des dossiers réglementaires et de l’analyse centralisée du sentiment client, répondant ainsi aux défis de la revue manuelle, fastidieuse des documents et à la fragmentation des informations sur les interactions. La solution aide à traiter de grands volumes de données réglementaires, à extraire des informations exploitables et à offrir une visibilité en temps réel des interactions avec les clients, permettant des actions de conformité plus rapides, une prise de décision améliorée et une efficacité opérationnelle accrue.
La problématique
Surveillance manuelle et perspectives fragmentées

- La surveillance manuelle des registres réglementaires prend beaucoup de temps et peut mener à des occasions manquées ou à la non-conformité ; le gouvernement du Texas publie de 50 à 60 registres réglementaires par jour et chaque registre nécessite plusieurs connexions, clics, téléchargements et la revue de PDF de 2 à 200 pages.
- Les interactions avec le service à la clientèle sur C360 Desktop Agent et les plateformes de médias sociaux surveillées nécessitaient une analyse manuelle et fragmentée et manquaient de perspectives centralisées, causant des retards dans le tri des problèmes et des occasions manquées pour un service proactif
- Les défis liés à la plateforme et à l'exploitation comprenaient :
- Données en silo, flux de travaux manuels et contraintes d’infrastructure héritée
- Difficulté de mise à l’échelle en raison d’une infrastructure limitée, de déploiements manuels et d’un manque d’orchestration centralisée
- Capacités limitées de surveillance et d’observabilité
- Faible maturité de la gouvernance, avec des politiques d’AI fragmentées et une surveillance principalement manuelle
L’objectif
Aligner les capacités GenAI avec la mission de notre client et établir un modèle opérationnel d’AI évolutif et conforme

- Améliorer l’efficacité opérationnelle, l’innovation et l’expérience client.
- Établir une architecture de plateforme d’AI unifiée et des modèles de livraison DevOps/LLMOps.
- Définir les recommandations « construire ou acheter » et les modèles de soutien opérationnel.
- Assurer une sécurité, une confidentialité et une conformité réglementaire de bout en bout robustes.
- Améliorer l’expérience client par l’automatisation intelligente et la personnalisation.
- Créer une plateforme évolutive et résiliente pour soutenir divers cas d’utilisation et favoriser l’adoption progressive et à faible risque des technologies infonuagiques.
- Gérer le coût total de possession (TCO) avec des dépenses prévisibles et un retour sur investissement clair.
- Combler les lacunes internes en matière de connaissances et de compétences grâce à la formation et à de nouvelles opportunités.

La solution
Transformation pilotée par l’AI combinant des cas d’utilisation ciblés aux capacités GenAI d’entreprise
HCLTech a relevé les défis d’affaires et technologiques du client grâce à une combinaison de cas d’utilisation ciblés de l’AI et d’une stratégie, architecture et feuille de route GenAI d’entreprise globale, permettant des opérations évolutives, efficaces et axées sur les données. Une approche à double volet a été déployée, alliant la transformation GenAI d’entreprise (stratégie, architecture, gouvernance) à une exécution rapide de MVP pour démontrer la valeur d’affaires.

- Résumé et soutien à la décision pour les dossiers réglementaires par l’AI
Mise en œuvre d’une solution Agentic AI pour automatiser l’analyse des dossiers réglementaires et l’identification des actions, fournissant ainsi des informations prêtes à la décision. - Résumé des communications clients
Développement d’une solution propulsée par l’AI pour analyser les interactions clients et générer des informations sur le sentiment, les incidents et les opérations. - Stratégie intégrée GenAI, données et infrastructure
Conception d’une architecture GenAI évolutive intégrant les données, l’AI et l’infrastructure à la fois sur site et dans le cloud. - Analyse des écarts des domaines de données et approche recommandée
Évaluation des domaines de données, identification des écarts clés et définition d’une feuille de route de modernisation priorisée. - Évaluation, stratégie et développement de la feuille de route AI
Évaluation des capacités AI et élaboration d’une stratégie AI d’entreprise et d’une feuille de route d’adoption progressive. - AI responsable, gouvernance et soutien à la gestion du changement
Mise en place de cadres de gouvernance, conformité et gestion du changement pour l’adoption responsable de l’AI. - Données, surveillance et soutien opérationnel
Mise en œuvre de cadres de gestion des données, de surveillance et d’opérations pour soutenir la fiabilité des opérations AI.
Répercussions commerciales attendues
Effort réduit, informations plus rapides et préparation opérationnelle améliorée

Jusqu’à 80 % de réduction de l’effort manuel de révision des dossiers réglementaires
Réponse plus rapide en conformité et réduction du risque réglementaire
Visibilité et préparation réglementaires améliorées
Surveillance évolutive pour des volumes croissants de dossiers
Planification stratégique améliorée grâce à des informations en temps opportun
Résolution des incidents plus rapide avec une intelligence client centralisée
Surveillance du sentiment améliorée sur tous les canaux de communication
Décisions basées sur les données, soutenues par des tableaux de bord en temps réel
Expérience client améliorée grâce à un service proactif
Fondation solide pour l’adoption évolutive de l’AI en entreprise
