UiPath Communications Mining versnelt het P2P-proces van zorgbedrijf Espria

Innovatie is voor zorgorganisatie Espria geen nieuw begrip. Bij de recente start van een pilot met UiPath Communications Mining waren de medewerkers van de afdeling Purchase to Pay al gewend aan robotisering: er draaiden meerdere RPA-robots die facturen verwerkten in het financiële systeem. Er was wel één duidelijk knelpunt: de stroom van ongeveer 3.000 e-mails per maand die binnenkwam in de P2P-mailbox.

Leveranciersvragen, facturen, bestelbevestigingen, meldingen van vertragingen, betaalspecificaties kwamen alles kwam op dezelfde plek terecht, en medewerkers besteedden dagelijks veel tijd aan het sorteren, verslepen en classificeren van berichten.

Het was precies die druk die aanleiding vormde voor Espria om samen met Tacstone Technology te onderzoeken of UiPath Communications Mining verlichting kon brengen. Het resultaat is een traject waarin technologie en organisatie elkaar versterken, en waarin de waarde niet alleen zit in automatisering, maar ook in het herontdekken van het eigen proces.

Vertrouwd met automatisering

Arno Rückert, teamleider Purchase to Pay, zag in de afgelopen jaren hoe robotisering steeds meer taken van de afdeling overnam. “Onze RPA-robots hebben allemaal een taak. RPA001 verwerkt bijvoorbeeld inkomende facturen. Andere robots voeren handelingen uit binnen dat pakket zelf of ondersteunen het verwerken van facturen. Op die manier zijn wij al goed bekend met RPA, en we blijven altijd zoeken naar mogelijkheden om werkzaamheden te vereenvoudigen.”

Die visie zorgde ervoor dat Espria open stond voor de suggestie van Tacstone Technology om eens te kijken naar een nieuw product, Communications Mining. Deze technologie richt zich op het analyseren van ongestructureerde tekst, zoals e-mails, en daarmee het herkennen van intenties, sentiment en kenmerken. Daarmee kan een organisatie inzicht krijgen in de eigen communicatiestromen en later ook geautomatiseerde vervolgstappen koppelen aan die inzichten. Eerst inzicht, dan pas optimaliseren én automatiseren.

“De mailbox van P2P leende zich uitstekend voor zo’n pilot,” zegt Rückert. “Daar komen niet alleen vragen over facturen binnen, maar ook meldingen over bestellingen en de facturen zelf. We wilden het overzicht verbeteren en voorkomen dat medewerkers handmatig berichten moesten blijven verslepen.”

Verwachtingen

Bij de introductie van het concept waren de verwachtingen hooggespannen. Het label ‘AI’ roept volgens Rückert direct het beeld op van zelfdenkende systemen die volledige takenstromen kunnen overnemen. “Als je AI hoort, verwacht je al snel dat het model veel verder is. Dat het een compleet proces kan automatiseren en dat wij alleen nog hoeven mee te kijken. In werkelijkheid richtte deze pilot zich puur op het herkennen en classificeren van mail. Het echte automatiseren komt pas daarna, wanneer je de labels koppelt aan robots of workflows.”

Ondanks dat het technologische fundament nog geen autonome keten vormt, werd al snel duidelijk dat er veel te winnen valt. De omvang van de mailbox, met gemiddeld 150.000 e-mails per jaar, maakt het de moeite waard om de menselijke handelingen terug te dringen.

“Ons doel is altijd hetzelfde: zorgen dat de factuurstroom zo soepel mogelijk loopt. Alles wat we kunnen automatiseren, draagt daaraan bij.”

Eric Olofsen | P2P-Specialist bij Espria

Intensief trainen

De grootste inspanning tijdens de pilot zat niet in de technologie zelf, maar in het trainen van het AI (NLP) model. Alhoewel UiPath Communications Mining ook autonoom leert wat een mail betekent (“unsupervised learning”), dient het slim gemaakt te worden door medewerkers die e-mails labelen en zo het model specifiek maken op hun eigen omgeving.

Servicedeskmedewerker Wijnanda Wesseling vertelt hoe dat in zijn werk ging: “Eric en ik zijn vier weken lang elke dag in het platform gedoken. Het systeem bood ons telkens nieuwe mailtjes aan, en wij gaven aan welk label erbij hoorde. Dat was niet zwaar, maar wel intensief en heel precies.”

“Je ziet het platform echt leren. Soms gaf het systeem zelf al een suggestie voor een label, en vaak zat het dan al goed. Naarmate de weken vorderden, merkte je dat we sneller konden werken en dat het systeem onze keuzes beter begon te begrijpen.”

Wijnanda Wesseling | Servicedeskmedewerker bij Espria

Tegelijkertijd leverde het labelproces onverwachte neveneffecten op. Wesseling: “Doordat je elke mail bekijkt en in een categorie plaatst, kijk je automatisch kritischer naar de structuur van je eigen mailbox. Je ziet hoeveel mappen je eigenlijk hebt, waar overlap zit en hoe dingen anders kunnen. Het was ook een soort opschoning van onze eigen werkwijze.” Dit is een neveneffect wat Tacstone Technology ook bij andere projecten met Communications Mining ziet. Het trainen van een AI model dwingt je om in de helikopter te stappen en op afstand naar een centrale mailbox te kijken, in plaats van de drukke waan van de dag waarin e-mails stuk voor stuk worden verwerkt.

Winst

Hoewel het systeem nog niet volledig operationeel draait, zijn de eerste verbeteringen al zichtbaar. Rückert: “De echte winst zit in het automatiseren van vervolgstappen. Als een leverancier bijvoorbeeld meldt dat een bestelling vertraagd is, gaat een medewerker nu handmatig zoeken wie de besteller was en die informeren. In de toekomst herkent het systeem de mail automatisch, haalt het bestelnummer eruit, zoekt de juiste medewerker op en stuurt zelf een melding.”

Ook de rapportagemogelijkheden bieden kansen. Wesseling merkte tijdens de pilot dat sommige leveranciers opvallend vaak mailden, soms tientallen keren per maand. “Dat zet je aan het denken: waarom krijgen we zoveel berichten van dezelfde afzender? Kunnen we dat proces anders inrichten? De inzichten helpen ons om structureel te verbeteren.”

Een van de eerste concrete acties kwam voort uit zo’n analyse. Espria bleek veel verzoeken om betaalspecificaties te ontvangen, vaak direct na een betaling. Die informatie kan echter ook automatisch worden verstuurd op het moment dat de betaling plaatsvindt. Rückert: “We hebben dat meteen opgepakt. Door dat te automatiseren, is er een hele categorie mails verdwenen.”

Acceptatie

Binnen de afdeling P2P wordt de komst van Communications Mining positief ontvangen. Wesseling: “Ik was niet bekend met deze technologie en vond het fascinerend hoeveel het kan. Het scheelt straks echt veel werk.”

Communicatie over wat de technologie wel en niet doet, is cruciaal. “Het had ons geholpen als we vooraf nog iets scherper hadden afgebakend dat de pilot alleen de mailbox betrof,” zegt Rückert. “Dat voorkomt misverstanden en maakt de resultaten beter te plaatsen.”

Begeleiding en structuur

Tacstone Technology speelde een duidelijke rol in de implementatie, samen met het Smart Automations team van Espria. De consultants van Tacstone gaven trainingen, maakten procesvisualisaties en ondersteunden het labeltraject. De samenwerking verliep volgens alle betrokkenen soepel. “We konden altijd terecht met vragen, en er werd snel gereageerd,” aldus Olofsen.

Nu het model is getraind en de mailbox klaar is om in productie te gaan, kijkt Espria vooruit. Het project heeft laten zien hoe waardevol inzicht in communicatiestromen kan zijn en hoe AI-ondersteunde classificatie een startpunt kan vormen voor bredere procesautomatisering.

“Communications Mining gaat ons niet in één keer compleet veranderen, maar het legt een belangrijk fundament. De volgende stappen, zoals het koppelen aan RPA, het automatiseren van meldingen, het verminderen van terugkerende mailstromen, worden de echte winst.”

Arno Rückert | Teamleider Purchase to Pay bij Espria