一般情况下 , 这张请假表的权限仅归于人力资源部门内部 , 其他部门的员工是没有访问权限的 , 因此 , 如果员工需要了解自己的剩余年假天数时 , 往往就需要询问相关的负责人员 , 据此来合理规划自己后续的休假策略 。
虽然这是一问一答的场景 , 但要完成这一问一答的闭环 , 也是需要耗费一定时间和精力的 。 哪怕是最为简单的问答 , 也至少需要以下几个步骤:
- 员工通过微信或协作软件向指定的人力资源专员发起询问;
- 人力资源专员需要打开这张Excel表;
- 用Ctrl+F找到员工姓名及对应的年假天数 , 然后再回复给员工 。
这正可谓是“风暴潮三碰头” , 人力资源部门不仅工作量大大增加 , 同时出错的概率也会增大 。
这个时候 , 人工回复的方式将不再适用 。
聊天机器人赋能后的方式
对于企业内部高频出现的一问一答场景 , 我们可以尝试采用聊天机器人的方式来为员工减负 。
针对于剩余年假询问这一场景 , 我们可以部署相应的聊天机器人 , 其问-答规则如下:
在问询阶段 , 员工输入“剩余年假天数”这样的精确关键词时 , 即可触发聊天机器人的后续对话 。
而如果员工输入的是“年假”这样范围更广的关键词时 , 则会触发“过渡菜单” , 要求再次输入 , 比如输入1为年假剩余天数、2为年假总天数等 , 确保更为精准的信息传递 。
在应答阶段 , 我们需要设定聊天机器人的数据来源 。
比如针对年假的问询 , 就需要将聊天机器人与年假统计表进行打通 , 这样聊天机器人在接收到员工的问询后 , 会先对员工信息进行识别 , 然后再进入到年假统计表中查询匹配数据 , 最后进行回复 。
除了年假外 , 聊天机器人还能在更多场景中发挥作用 , 比如查找相关制度、流程 , 寻找相关的项目信息等 。
除了为问询者提供所需信息外 , 聊天机器人还能带来更多的价值 , 这些价值并不是聊天机器人本身所产生的 , 而是由聊天机器人推动的 。
当聊天机器人遇到无法回答的问题(即没有直接匹配或近似匹配的关键词规则)时 , 便可直接将完整的问题转接至管理员或相关业务人员 , 同时自动邀请问询的同事 , 共同进入协作软件中的一个临时多方群 , 进行人工回复 。
同时 , 任何出现回答失败的问题都会转存到后台的问题清单中 , 并标记为“未解决” , 进入一个闭环化的应对流程 , 由管理员进行相关的调研和设计工作 , 如果有必要的话 , 增加全新的关键词和对应规则 。
惠及的员工
在这个场景中 , 其实绝大多数员工都是受惠方 。
对于有问询需求的员工而言 , 他们既不需要知道相关工作人员的联系方式 , 也不需要了解问询流程 , 而是直接在聊天机器人的对话框中发起问询即可 , 一般只需一次对话即可解决问题 , 即使无法解决 , 也会有后续的人工应答来跟进 。
而对于原本需要负责应答的人力资源工作人员而言 , 他们不再需要针对一些简单重复的问题进行人工应答 , 而是重点关注一些聊天机器人尚未覆盖的全新问题或疑难问题 。
在聊天机器人的赋能之下 , 员工在工作中被打断的次数将大幅下降 , 最后得以聚焦在手头的重要工作之中 , 同时也能在聊天机器人的帮助下 , 发现更多问题 , 找到更多能提升服务的点 。
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