Что такое AI и RPA: различия и когда их использовать вместе?

Роботизированная автоматизация процессов (RPA) и искусственный интеллект (ИИ) в последние годы вызвали много шума из-за их способности обеспечивать невиданный ранее рост производительности, эффективности и удовлетворенности предприятий и их клиентов.

Ожидается, что к 2027 году мировой рынок RPA достигнет 25,56 млрд. долларов, а к 2025 году рынок искусственного интеллекта достигнет гигантских 390,9 млрд долларов. Но, несмотря на то, что в последнее время эти новые технологии вызвали множество дискуссий, все еще существует много путаницы в отношении того, что их отличает, в чем каждая из них уникальна и как они все больше способны работать в тандеме.

Современные предприятия состоят как из простых процессов, так и из процессов, требующих сложного принятия решений, и поэтому нуждаются в дополнительных технологиях для обработки всего спектра своих рабочих процессов. С одной стороны спектра находится RPA, который процветает в системах с четким пошаговым потоком. С другой стороны находится ИИ, который может дополнять и улучшать процесс принятия человеком решений в сложных процессах.

Вместе RPA и AI играют важную роль в повышении операционной эффективности и помогают преобразовать работу вашей компании.

Продолжением развития технологии RPA, можно считать появление IPA, различия между ними можно почитать в нашем обзоре про IPA и RPA.

Во-первых, что такое RPA?

RPA — это основная технология автоматизации, выступающая в качестве основы для программных роботов, которые могут взаимодействовать с цифровыми системами, освобождая людей от повторяющейся, трудоемкой и не добавляющей ценности работы. По сути, RPA может снять с вас работу, которую вы ненавидите - это на частном уровне, а с точки зрения бизнеса, можно разгрузить персонал от рутинных задач не имеющих добавленной ценности.

RPA работает лучше всего, когда используется для обработки процессов на основе правил, где рабочие процессы не меняются с течением времени или требуют высокой степени вмешательства человека для обработки исключений. Сам по себе RPA может умело обрабатывать некоторые из наиболее распространенных и трудоемких процессов, поддерживающих ваш бизнес, например:

• Вход в приложения
• Подключение к системным API
• Копирование и вставка данных
• Извлечение и обработка структурированного содержимого из документов
• Открытие электронных писем и вложений
• Скрапинг данных из Интернета

Являясь основой гиперавтоматизации — стратегической технологической тенденции номер один в 2020 году, согласно отчету «Умнее с Gartner» Gartner Top 10 Strategic Technology Trends for 2020 — RPA прокладывает путь для будущих технологий инструментов, таких как искусственный интеллект, машинное обучение и интеллектуальный анализ процессов.

Внедряя RPA с самого начала, компании создают каркас автоматизации, необходимый им для поддержки всей экосистемы инструментов автоматизации в будущем.

Проще говоря, ИИ — это дополнительный брат роботов RPA, которых мы полюбили. RPA и ИИ работают в тандеме, расширяя автоматизацию во всевозможных новых областях, позволяя автоматизировать более сложные задачи.

ИИ может легко справляться со сложными процессами, которые раньше могли выполнять только люди. Это связано с тем, что роботы с искусственным интеллектом могут принимать когнитивные решения, используя большие наборы данных для прогнозирования нескольких возможных результатов.

ИИ может перейти от «исполнения» к «мышлению», например:

• Понимание документов
• Визуализация экранов (включая виртуальные рабочие столы)
• Понимание разговоров
• Обнаружение задач и процессов для автоматизации
• Язык обработки
• Обработка полуструктурированных или неструктурированных данных

В течение многих лет ИИ был концепцией, отнесенной к области научной фантастики — то, что компаниям и лидерам отрасли обещали как далекую мечту, чтобы позже революционизировать работу, которую они делали. Но не больше.

Чтобы уточнить, мы не говорим о физических роботах, использующих ИИ. И не говорим об искусственном общем интеллекте (ИИА) — таком, который, по словам Илона Маска, захватит мир. Вместо этого говорим о практическом ИИ, который создает модели машинного обучения для более эффективного бизнеса и улучшает человеческий опыт, а не заменяет его. Этот вид автоматизации является наиболее практичным применением ИИ на рабочем месте.

Однако, чтобы добиться успеха, компании должны использовать как RPA, так и AI в качестве партнеров.

ИИ и RPA: для танго нужны двое

Как и в жизни и в танго, нужны двое. В мире стратегии автоматизации требуется совместная работа ИИ и RPA для повышения операционной эффективности предприятия. Эти две партнерские технологии работают вместе, чтобы сократить технологические процессы и облегчить жизнь людей, оптимизируя свои собственные части операций предприятия.

Это заметно почти в каждой отрасли. Возьмем, к примеру, процессы дифференциальной диагностики в больницах, целью которых является диагностика нового коронавируса (COVID-19).

Используя RPA, больницы могут создавать программных роботов, которые наблюдают за набором симптомов COVID-19, таких как высокая температура и боли в теле, и предупреждают медицинских работников о новых случаях. Но RPA ограничивается первоначальными входными вопросами в стиле «да или нет» и не может адекватно оценивать более сложные критерии (которых много в медицинских учреждениях).

Но RPA может консолидировать эти базовые данные о пациентах для более продвинутого прогностического анализа процессов с помощью ИИ.

Больницы могут пройти первоначальный скрининг пациентов с РПА, а затем использовать ИИ для интерпретации рентгеновских снимков. Компьютерное зрение можно использовать для выявления признаков пневмонии, связанной с COVID-19, у пациентов и выдачи рекомендаций по лечению.

Помимо COVID-19, ИИ можно использовать для определения клинических результатов, таких как точное выявление беременностей с низкой массой тела при рождении и сокращение времени до лечения.

Помимо сферы здравоохранения, автоматизация с использованием ИИ может помочь множеству других отраслей повысить эффективность работы, повысить удовлетворенность сотрудников и клиентов и улучшить соответствие требованиям. Одним из таких примеров, который мы видели в последнее время, было применение ИИ в страховой отрасли, чтобы помочь прогнозировать мошенничество с претензиями с использованием машинного обучения и AI.

Используя эти инструменты, компании смогли интегрировать данные в разрозненные источники данных, чтобы предсказать, были ли части претензии мошенническими, и соответствующим образом пометить и расставить приоритеты при их обработке.

Комбинируя RPA и ИИ на практике, предприятия расширяют свои возможности и делают свои процессы более эффективными.

Существует хорошее эмпирическое правило, которое поможет вам понять, должен ли процесс обрабатываться с помощью RPA или ИИ: начните свой путь автоматизации, сначала взявшись за те процессы, которые вы можете легко построить в уме, а затем добавьте ИИ в рабочие процессы, которые кажутся слишком сложными для них. РПА может здесь работать без ИИ. Это не только дает вам и вашему роботизированному Центру передового опыта (CoE) быстрые достижения на ранних этапах преобразования, но и создает основу для автоматизации, которую вы позже сможете масштабировать с помощью ИИ.

RPA очищает ваши базовые процессы, чтобы обеспечить легко интегрируемую структуру поверх ваших существующих цифровых систем. Без этой базовой основы входной барьер для интеграции ИИ будет намного выше. Без этой основы ИИ пришлось бы вручную встраивать в ваши основные процессы.

Стоит отметить исключение из этого подхода: если вы уже вложили значительные средства в автоматизацию бизнес-процессов в прошлом — это означает, что вы уже проделали работу по обеспечению гигиены процессов — вы можете рассмотреть возможности ИИ и RPA в тандеме.

В любом случае, после того, как вы выбрали и автоматизировали первый уровень простых процессов, пришло время взглянуть на те рабочие процессы, которые считаются «слишком сложными» для одного только RPA. Это будут ваши кандидаты на ИИ, и они должны включать:

1. Рабочие процессы, результат которых невозможно предсказать в 100% случаев (например, процессы, поддерживающие оценку имущества, дефолты по кредитам и прогнозы запасов).
2. Сильно изменяющиеся процессы, которые не зависят от четкого набора правил (таких как сопоставление резюме, принятие решений о покупке и языковой перевод).
3. Процессы, основанные на неструктурированных данных из документов, статей, изображений, видео и электронных писем (например, извлечение счетов, маршрутизация электронной почты и преобразование речи в текст).

В реальном мире эти поддерживаемые ИИ процессы могут выглядеть так:

• Прогноз реадмиссии в здравоохранении
• Оптимизация ценообразования в рознице
• Выявление мошенничества в сфере финансовых услуг
• Руководство по сделкам в процессных услугах

И это только несколько примеров.

Кроме того, по мере того, как вы автоматизируете все больше и больше своих операций, вы заметите узкие места, где для продвижения по рабочему процессу требуется оценка более высокого уровня. Это больше возможностей для ИИ. Более того, вам не нужны навыки работы с данными, чтобы начать работу с AI.

Эти революционные технологии, дают уникальные возможности для поддержки нового будущего бизнеса, где компании могут достичь оптимального, автоматизированного бизнеса, который обеспечивает возврат инвестиций (ROI), как никогда раньше.

Важность корпоративной платформы с искусственным интеллектом и RPA

Как бы мы ни любили RPA, существует потолок того, насколько эффективным вы можете быть, когда ограничиваете себя автоматизацией процессов, удобной для блок-схем.

С другой стороны, если вы интегрируете только ИИ, вам не хватает инфраструктуры и поддержки жизненного цикла для масштабирования, и вы сталкиваетесь с медленной интеграцией и масштабированием.

Вот почему выбор поставщика, который предлагает и то, и другое, например WSS & T, поможет вам преодолеть разрывы между отделами, процессами и вертикалями и воспользоваться преимуществами RPA при развертывании возможностей AI.

Мы делаем интеграцию AI и RPA безболезненной, организуя интеграцию для вас и опираясь на возможности RPA, уже встроенные в нашу SDB-P платформу .

В то время как другие компании работают только с базовым уровнем данных и не поддерживают полнодуплексный обмен данными между внешними приложениями, платформа SDB-Panel позволяет легко внедрять модели машинного обучения, используя базовую основу RPA.

Это позволяет вам легко внедрить и полностью реализовать окупаемость AI и RPA, не нанимая для их поддержки целую практику обработки данных. И, если у вас уже есть собственные возможности для обработки данных, мы можем сделать эти команды более эффективными.

Читайте анонсы наших статей:

Почитать наши архивные публикации можно и в Yandex Q