S novými předpisy o Due Diligence v oblasti srážkové daně bude mnoho společností muset čelit novým výzvám. Tyto předpisy mají zlepšit odhalování případných nesrovnalostí, zvýšit návratnost srážkové daně (WHT) a obecně zlepšit kontrolu v této oblasti. Due Diligence v oblasti srážkové daně se týká náležitého ověření protistrany v různých aspektech (mimo jiné včetně povahy a rozsahu jejích obchodních aktivit).
Možnosti automatizace
Mnoho zdlouhavých a časově náročných úkolů lze delegovat na virtuální pracovní sílu. Celá automatizace se z velké části zaměřuje na získávání informací od protistrany rozhovorem, získáváním relevantních dokumentů a prováděním online průzkumu (včetně mimo jiné stahováním dat z veřejně dostupných registrů). Jakmile jsou shromážděny všechny nezbytné údaje, měly by být porovnány, aby se ověřilo, že údaje, které má společnost k dispozici, jsou v souladu s informacemi shromážděnými během ověřování.
Zvláštní pozornost však může vzbudit požadavek na ověření telefonního čísla poskytnutého protistranou. Ve skutečnosti RPA nemůže zavolat zákazníkovi a ověřit ho. RPA tuto funkcionalitu prozatím nenabízí, ale na pomoc přichází jiná technologie, tou jsou hlasový roboti.
Nová éra komunikace s roboty
Hlasový robot, jak název napovídá, je program používaný ke komunikaci s uživateli prostřednictvím hlasových systémů. Spousta lidí už s takovým softwarem pravděpodobně přišla do styku (např. produkty jako Siri nebo Alexa). Když voláte do mnoha společností, často jste odkázáni přímo na hlasového robota, který vás například informuje, že hovor je nahráván, a řekne vám, abyste si vybrali příslušné číslo v závislosti na potřebě, kvůli které voláte. Přesněji řečeno, technologie se již stala velmi populární a potýkáme se s ní téměř každý den, takže si myslím, že stojí za to se naučit, jak funguje a jaké výhody může přinést.
Aby hlasový robot mohl komunikovat s člověkem, potřebuje v první řadě komplexní znalostní základnu, kterou může využívat. Během konverzace hlasový robot převede lidskou řeč na text a přiřadí jej k předem definovanému kontextu, aby mohl vybrat správnou odpověď nebo provést příslušnou akci. Samozřejmě, čím více informací je uloženo v této znalostní bázi, tím efektivnější je hlasový robot a tím přirozenější je konverzace. Pokud se například někdo zeptá na stav své objednávky, hlasový robot identifikuje klíčová slova (např. stav, objednávka, plnění) a porovná jednu z definovaných odpovědí ze znalostní báze, např. „Uveďte prosím číslo objednávky“. Na tomto místě je třeba poznamenat, že je běžnou praxí, že se pro hlasového robota vytvářejí vhodné scénáře, které mají za následek dosažení konkrétního cíle. Ve výše uvedeném příkladu může být scénář následující: hlasový robot rozpozná záměr osoby (kontrola stavu objednávky), požádá ji o správné číslo (pokud nebylo uvedeno dříve) a poté zkontroluje objednávku v systému, poskytne příslušné informace dané osobě a zeptá se, zda může pomoci s něčím dalším.
Kromě znalostní báze obsahující klíčová slova, kontexty a scénáře musí mít hlasový robot také některé prvky umělé inteligence. Nejdůležitější složkou se zdá být jádro pro zpracování přirozeného jazyka (NLP), které umožňuje zpracování lidské řeči a rozpoznávání mluvených slov. Samotné NLP je však tématem na samostatný článek a já pouze zmíním, že takových technologií (více či méně účinných) je mnoho a nabízejí je výrobci jako Amazon nebo Google. Jádro NLP může být navíc podpořeno výše zmíněným STT nebo ASR (automatické rozpoznání rychlosti).
Hlasový roboti – možné aplikace a výhody
Jednou z neobvyklých aplikací pro hlasového robota je bezesporu ověření telefonního čísla protistrany. Příklad scénáře by byl následující: hlasový robot zavolá na poskytnuté telefonní číslo a zkontroluje, zda je telefon vůbec přijat. Pokud k tomu dojde, je volaná osoba informována o účelu hovoru a požádána o ověření. Konverzace je poté přepsána a odeslána jako text připojený k závěrečné zprávě. S tímto řešením lze celý proces ověření provést automaticky a člověk obdrží pouze závěrečnou zprávu.
Pokud jde o oblasti, kde jsou hlasový roboti využíváni nejčastěji, je zákaznický servis stále na nejvyšší příčce. Toto řešení je velmi dobré pro zpracování jednoduchých úkolů, jako je výše citovaná kontrola stavu objednávky, vyřizování reklamací atd. V takových případech může konzultanta plně nahradit robot, a tím proces automatizovat a náklady na službu výrazně snížit. Kromě toho se zkracuje doba řešení zákaznických požadavků, což může ovlivnit celkovou spokojenost se službami.
Technologie hlasových robotů samozřejmě stále není dokonalá a lidskou práci nelze v současné době zcela nahradit. Když se ještě jednou vrátíme k příkladu kontroly stavu objednávky, zákazník nemusí vždy znát číslo své objednávky. V takovém případě by měl být volající přesměrován na konzultanta, aby poskytl další podrobnosti k vyřešení případu, jelikož na tyto situace není hlasový robot naprogramován.
Maksymilian Sobol – RPA Developer
Zdroj: Nová pravidla srážkové daně – EY , Voicebot: co je to hlasový chatbot?
