BIPO が AWS の機械学習を使用して人事管理システムのカスタマーエクスペリエンスを改善

BIPO の HRMS プラットフォームを利用すると、従業員はウェブベースまたはモバイルベースのポータル経由で、給与計算、休暇申請、請求の提出、勤怠管理などの日常的な人事タスクを実行できます。ユーザーエクスペリエンスを改善するために、BIPO は最も時間のかかるタスクの 1 つである請求提出プロセスの改善を目指しました。通常、従業員は毎月複数の請求を提出する必要があり、各請求のアップロードには平均して最大 20 分かかる場合があります。合計すると、毎月最大 50 時間の生産性の損失となります。さらに、財務部門は、高度な手動プロセスに起因するエラーを修正するために毎月最大 100 時間を費やしていました。 

2020 年、BIPO は、顔認識を利用した従業員勤怠管理ツールについてのトレンドが顧客の間で高まっていることに気づきました。同社は、既に存在する市販の顔認識ベースの勤怠時間管理システムと、HRMS の勤怠管理機能を統合することを検討しました。しかし、そのコストは同社の顧客にとって高すぎました。BIPO は顧客がデバイスとオンプレミスサーバーを購入できるようサポートする必要があり、その購入には少なくとも 50,000 USD のコストがかかります。 

2020 年、BIPO は Amazon Textract を自社の HRMS モバイルアプリケーションと統合し、各領収書の請求の提出にかかる時間を最大 50% 短縮することができました。Amazon Textract は、モバイルデバイスのカメラを使用して、物理的な領収書に印刷されたテキストを自動的に抽出してアップロードします。また、この新機能を使用することで、誤った請求の入力を最小限に抑えることができました (最大 70% の削減)。BIPO はこの機能を社内の HRMS に導入し、従業員による請求の提出にかかる時間を 1 か月あたり最大 100 時間節約しました。 

2021 年後半、BIPO は Amazon Rekognition を利用して、当初推定していたコストの 20% で顔認識ベースの勤怠管理機能を実装しました。Amazon Rekognition を利用することで、BIPO は高コストの独自のハードウェアや専有サーバーの必要性を排除することができました。HRMS を導入している企業は、従業員個人の携帯電話や会社のタブレットなどの既存のデバイスを使用して勤怠を記録できるため、手動での打刻に費やす時間を 80% 削減できます。顔認識ツールには生体検知機能も組み込まれています。これにより、事前に録画した動画による不正な勤怠管理が防止されます。

「お客様により優れたサービスを提供するには、最先端の機能とソリューションを常に導入し続ける必要があります。AWS を利用することで、これらの機能のイノベーション、構築、実装にかかる時間を、従来の 4 か月間から半分の 2 か月間に短縮できました」と BIPO の Director of Enterprise Go-digital Solutions である Derick Teo 氏は述べています。 

AWS の AI/ML サービスを利用することで、BIPO は HRMS プラットフォーム上のコストと生産性に関連する非効率性を減らすことに成功しました。 

「当社の従業員は、毎月大量の請求を生成しています。BIPO の HRMS における OCR テクノロジーにより、請求を正確かつ適時にアップロードできるだけでなく、節約した時間を社内の他のより価値の高い業務に振り向けることもでき、これは当社にとって本当に大きなメリットです」と Derick Teo 氏は述べています。

BIPO は今後、画像からテキストへの請求処理と顔認識ベースの勤怠管理機能をより多くの顧客にロールアウトする予定です。顧客はこの機能を歓迎しており、リリース以降の採用率は 20% に上ります。

BIPO は、勤怠管理以外にも、権限のある担当者にアクセスコントロールを付与するなど、他のユースケースでも顔認識機能を活用することを検討しています。ほとんどの市販のアクセスコントロールシステムは、主な入力方法として指紋または ID カードを使用しています。しかし、指紋は時間の経過とともに変化し、ID カードは容易に置き忘れられてしまうため、このような方法の信頼性は低いです。顔認識ベースのアクセスコントロールを使用することで、これらの問題が解消され、よりシームレスで安全な入館が可能になります。

BIPO はまた、これらの顔認識ベースのアクセスコントロールを、ミーティング、カンファレンス、展示会、および他の同様の規模のイベントでも導入する予定です。