Разница в Интеллектуальной и Роботизированной автоматизации процессов

Темпы изменений в цифровых технологиях не показывают признаков замедления. Одной из следующих тенденций, на которую следует обратить внимание, является рост интеллектуальной автоматизации процессов, или сокращенно IPA. Иными словами, IPA объединяет технологии роботизированной автоматизации процессов (то что, мы с вами знаем как RPA) и искусственного интеллекта (AI - artificial intelligence), с целью, вывести автоматизацию бизнес-процессов на новый уровень развития.

RPA — это использование «роботов» компьютерного программного обеспечения для выполнения повторяющихся цифровых задач, основанных на правилах, при этом роботы взаимодействуют с приложениями и источниками информации почти так же, как это делают люди. Данные роботы более быстрые в исполнении процессов, надежные и превосходно выполняют одни и те же повторяющиеся задачи снова и снова. Но они не постоянно «учатся» и совершенствуются.

Сам по себе RPA очень эффективен при автоматизации процессов, управляемых структурированными данными. Однако многие бизнес-процессы используют или генерируют большие объемы неструктурированных данных, таких как отсканированные документы, электронные письма и входящие запросы. Здесь вступают в игру более продвинутые когнитивные решения — IPA, которая позволяет автоматизировать и эти процессы.

А добавляя к этому когнитивный интеллект, IPA позволяет роботам учиться при выполнении своих задач, чтобы со временем программные роботы могли работать быстрее, лучше и точнее. По сути, там, где базовая RPA не является интеллектуальной и не может легко управлять нюансами и исключениями, IPA как раз делает её умнее и гибче. IPA дополняет и развивает уже ценные возможности RPA.

IPA — это продукт слияния ИИ и связанных с ним технологий, включая компьютерное зрение, когнитивную автоматизацию и машинное обучение, с RPA. Объединение этих технологий катализирует более богатые возможности автоматизации, раскрывая еще большую ценность для бизнеса для предприятий. Некоторые из основных технологий IPA включают в себя:

• Автоматические роботы или боты на сервере, которые полностью автоматизируют процессы, не требующие суждения или вмешательства человека.
• Алгоритмы машинного обучения, которые находят закономерности в структурированных данных с помощью «контролируемого» и «неконтролируемого» обучения.
• Интеллектуальные инструменты рабочего процесса, которые помогают управлять, интегрировать и передавать процессы, охватывающие людей и машины.
• Когнитивные агенты, виртуальные агенты, которые сочетают машинное обучение и генерацию естественного языка для выполнения задач, обучения на основе наборов данных и общения с пользователями-людьми.
• Инструменты компьютерного зрения, такие как оптическое распознавание символов, технология, используемая для преобразования отсканированного документа или фотографии в текст.
• Инструменты обработки естественного языка (NLP - Natural Language Processing), которые позволяют компьютеру понимать, интерпретировать и манипулировать устной или письменной речью. Эта технология является ключевой в чат-ботах и виртуальных помощниках.

IPA может стать по-настоящему революционной технологией, предлагающей возможности, выходящие за рамки повышения эффективности и предусматривающие поэтапное улучшение клиентского опыта, производительности и эффективности.

В долгосрочной перспективе IPA принесет пользу организации, позволяя ей автоматизировать более сложные задачи и выполнять более адаптируемые рабочие процессы. К таким задачам относятся те, с которыми RPA не может справиться, потому что они включают множество исключений или используют неструктурированные данные, но которые являются громоздкими, скучными или требуют много времени, когда их выполняют сотрудники-люди.

Рассмотрим пример крупного банка, использующего смесь технологий RPA и AI для автоматизации сложного процесса открытия банковского счета. Клиент может инициировать процесс через чат-бот, который представляет посетителю онлайн-форму заявки. После заполнения форма отправляется автоматическим роботам для автоматической проверки биографических данных и проверки личности (например, с использованием компьютерного зрения для извлечения данных из паспорта).

Если машина не может подтвердить личность заявителя — например, если заявитель написала свое имя - Катерина в форме подачи, а в паспорте заявителя написано Екатерина — исключения могут быть переданы оператору-человеку. Алгоритмы машинного обучения будут следить за тем, как человек обрабатывает исключения, и учиться, чтобы лучше справляться с аналогичными ситуациями в будущем. Собственно, инструменты RPA могут взаимодействовать с инструментами NLP для выполнения оставшихся задач, необходимых для открытия и активации учетной записи.

Как показывает приведенный выше пример, преимущества базового варианта использования IPA многочисленны. Во-первых, люди-операторы могут сосредоточиться на человеческих отношениях, а не на технологической работе. Во-вторых, масштабная автоматизация сложных процессов обеспечит значительную экономию средств и повышение производительности. И, возможно, самое главное, должна резко возрасти удовлетворенность клиентов, потому что, большая часть трений исчезнет из таких процессов, как запрос счета или открытие счета.

Когда вы ищете способы автоматизации процессов для повышения эффективности, снижения затрат и высвобождения большего количества времени для отделов компании, всё это может затруднить целостное управление.

RPA — это технология, упрощающая создание и управление программными роботами (или ботами), которые могут действовать как люди, работающие за компьютером. Эти роботы могут понимать, что происходит на экране, идентифицировать данные и выполнять широкий спектр действий, которые в противном случае пришлось бы выполнять человеку, например, заполнение форм или сбор данных.

Преимущество использования ботов RPA (вместо людей) заключается в том, что задачи, которые они выполняют, рутинны, повторяются и отнимают много времени, что освобождает вашу команду для выполнения более ценных, интересных и интеллектуальных задач.

Это действительно важная часть автоматизации бизнес-процессов, но это не единственное, что вам нужно для максимальной эффективности.

Интеллектуальная автоматизация процессов включает в себя RPA, но гораздо глубже. IPA также включает в себя цифровую автоматизацию процессов (DPA - Digital Process Automation) и анализ искусственного интеллекта (AI), чтобы роботы RPA могли выполнять задачи более эффективно, а также помогали всем сотрудникам компании.

По сути, IPA добавляет уровень данных. Таким образом, там, где RPA автоматизирует определенные задачи и действия, DPA действует как оркестратор, автоматизируя поток данных между людьми и ботами в организации. Тем самым, объединяет всех людей, приложения, устройства и разрозненные пулы информации в бизнесе на одной безопасной платформе.

А когда все данные собраны в одном месте, вы сможете использовать технологию искусственного интеллекта для получения более глубокой информации, позволяющей принимать более разумные и быстрые решения, которые могут использоваться вашими сотрудниками для повышения их повседневной производительности или для программирования корпоративных ботов.

Разница между Robotic Process Automation и Intelligent Process Automation заключается в том, что RPA является компонентом IPA, а не альтернативой ему. RPA используется для выполнения повторяющихся задач с минимальными изменениями, тогда как IPA (RPA + DPA + AI) используется для решения более сложных сквозных процессов.

RPA основан на правилах и применяет правила, установленные людьми для выполнения задачи, например, для отправки автоматического ответа на электронное письмо. В то же время IPA включает в себя технологии искусственного интеллекта, такие как машинное обучение (ML), поэтому можно выполнять задачи, требующие суждений и анализа (хорошим примером является одобрение кредита), без необходимости вмешательства человека. Кроме того, IPA может обрабатывать исключения и постоянно учиться на закономерностях в данных для повышения производительности.

Кроме того, RPA может работать только со структурированными данными, тогда как IPA может обрабатывать как структурированные, так и неструктурированные данные.

Хотя RPA сама по себе может творить чудеса с повышением производительности и сокращением расходов за короткий промежуток времени, расширенные возможности IPA позволяют получить представление о возможностях улучшения процессов в масштабах всего предприятия, позволяя вам изменить методы работы для достижения долгосрочного успеха.

Как это работает на практике?

Компании нужно было организовать процессы на своем предприятии, включая внутреннюю сеть, RPA и сложный набор технологий и приложений, включая SAP, Oracle. IPA использовался, чтобы заполнить пробелы между этими системами и убедиться, что все они связаны. Проект начался с проверки концепции путем автоматизации процесса выставления счетов по НДС, работая вместе с другими поставщиками технологий, такими как ABBYY (для сбора информации из бумажных документов) и UiPath (для автоматизации задач), чтобы убедиться, что процесс выставления счетов НДС по поставкам был полностью автоматизирован.

Хотя это был амбициозный и сложный проект, он также дал свои результаты. Раньше этот процесс был полностью ручным, но в течение шести месяцев была достигнута порядка 90-процентная автоматизация, что дало ощутимую экономию времени и средств.

Читайте анонсы наших статей:

Почитать наши архивные публикации можно и в Yandex Q