GSI 团队与 IBM 的 Software Elite 和 Enterprise Operations and Services 数字战略团队合作，确定了转型期间需要优先考虑的关键领域。其中共有三个重点领域：

• 根据性能数据，了解 GSI 团队实际需要多长时间来完成分配给激励分析师的咨询问题。
• 针对咨询流程工作流执行综合评估，以提高效率和最终用户满意度。
• 深入了解销售人员通常提交至 AskIncentives 的问题类型，并加以利用，以便进行机器人微调。

三个月来，团队使用 Process Mining 的专业数据挖掘算法，来识别 AskIncentives 机器人和 GSI 团队的咨询跟踪工具记录的历史日志中包含的趋势、模式和详细信息。该解决方案提供了有意义的洞察分析和可视化效果，同时提供了战略建议，例如：

• 完成咨询所需的平均时间大大超过了当前服务级别协议 (SLA) 规定的五天，在某些情况下甚至超过了十天。
• 28% 的咨询进入等候状态。
• 销售人员在提交咨询时可以选择的根本原因类别过多。广泛的选项导致分类不正确，并因此延长了解决时间。

GSI 团队利用 Process Mining 收集的数据和洞察信息，扩展了AskIncentives 聊天机器人的功能，并开始为销售人员提供更优质的体验。团队对机器人实施了多项增强，其中包括：

• 将新内容添加至机器人用于生成答案的知识库，以便机器人可以回答更广泛的问题。
• 整合根本原因类别的数量，以简化根本原因分析和咨询路径。
• 修改为每个激励分析师分配工单的流程，以加快咨询问题的解决时间。
• 机器人经过设计，可在用户开始与之交互时提供个性化的个人资料数据，例如评估情况、区域、配额、上次支付情况和成就。

这些改进措施实施之后，团队观察到了以下成果：

• 解决咨询所需的时间缩短了 82.5%。执行之前的 12 个月内平均解决咨询的月平均时间为 9.78 天。而之后 12 个月的月平均值为 1.71 天。
• 推行流程增强功能后的前 9 个月，即 2023 年 1 月至 9 月，AskIncentives 聊天机器人回答了已收到的 326,525 个问题中的 96%。

当 GSI 团队回顾实施 Process Mining 带来的流程改进以及销售人员的积极反馈时，他们的目标是将未来的重点转向生成式 AI (genAI)。接下来的几个月中，他们计划将测试回答更复杂问题的新方法，并有可能使用 IBM watsonx 和 IBM Watson Discovery，为销售人员提供更加个性化的最终用户体验。

IBM Global Sales Incentives (GSI) 团队负责激励销售人员，以便其交付符合 IBM 战略的收入和业务成果。为了改善结果，团队通过智能工作流程提供一流的数字化端到端个人激励体验。