Интеллектуальная автоматизация бизнеса с помощью DPA, RPA, AI

Интеллектуальная автоматизация бизнеса включает в себя программное обеспечение, использующее искусственный интеллект (ИИ) и другие технологии для автоматизации повторяющихся задач. Тем самым используются процессы, алгоритмы и машинное обучение для автоматизации задач, которые не требуют человеческого суждения или принятия решений.

Зачем нужны данные системы?

Автоматизация важна для всех типов организаций. Однако автоматизация бизнеса может быть сложной, дорогостоящей и трудоемкой.

Чтобы облегчить эту сложность, крайне важно использовать структуру, которая сочетает в себе DPA (автоматизацию процессов, управляемую данными - Data-driven Process Automation), RPA (роботизированную автоматизацию процессов - Robotic Process Automation) и AI (искусственный интеллект - Artificial Intelligence). Эта комбинация позволяет предприятиям автоматизировать способы, которые раньше были невозможны.

Интеллектуальная автоматизация бизнес-процессов (BPA) — это следующая эволюция BPM . Вот почему это важно.

BPM — это способ автоматизации процессов, которая позволяет людям и компаниям быть более эффективными и результативными при выполнении задач. IPA делает еще один шаг вперед, используя интеллектуальные алгоритмы, которые могут прогнозировать тенденции и выявлять закономерности в данных, чтобы интерпретировать их более точно, чем это могут сделать люди.

Это значительно упрощает организациям принятие решения о том, какие шаги необходимо предпринять для того, чтобы основные процессы работали бесперебойно, без каких-либо проблем или сбоев. Другими словами, это помогает компаниям лучше разбираться в том, что они делают с каждым новым проектом, внедряемым в их системы.

Ажиотаж вокруг интеллектуальной автоматизации бизнеса (iBPA) находится на рекордно высоком уровне. В тоже время, может быть сложно понять, как создать успешную стратегию IPA именно для вашей организации. При рассмотрении вопроса о том, как внедрить ИИ в процессы вашей компании, крайне важно понимать разницу между ИИ и машинным обучением (ML). AI способствует возможности думать как люди; ML записывает алгоритмы, которые могут обучаться независимо.

Эти два термина часто используются как взаимозаменяемые в прессе и отраслевых кругах, что часто сбивает с толку людей, пытающихся понять, что они имеют в виду, когда слышат, как кто-то говорит об «интеллекте» или «искусственном интеллекте». Различие между этими двумя технологиями поможет вам лучше понять, какой тип технологии лучше всего подходит для задач и целей вашего бизнес-процесса.

Но как совместить AI с RPA и DPA? В конце концов, все они хороши в конкретных задачах, таких как автоматизация ручных процессов или сбор данных из различных источников. У них также есть свои сильные стороны: RPA отлично справляется с автоматизацией процессов и обогащением данных; DPA предлагает интеллектуальное понимание неструктурированной информации; в то время как искусственный интеллект предоставляет платформу для создания интеллектуальных приложений, которые со временем могут обучаться, принимая решения на основе больших объемов данных и алгоритмов.

Кроме того, компаниям, которые хотят использовать технологии для постоянного улучшения, следует рассмотреть возможность использования этих технологий в сочетании друг с другом:

• Платформы цифровой автоматизации процессов позволяют моделировать и имитировать существующие ручные процессы для их интеллектуального моделирования; это позволяет руководителям увидеть, где можно сделать улучшения, прежде чем автоматизировать какую-либо часть процесса.
• RPA позволяет автоматизировать ручные задачи в организации, имитируя то, как люди уже сегодня выполняют эти задачи вручную; это гарантирует, что от сотрудников не потребуется дополнительный набор навыков, которые могут взять на себя автоматизированную задачу после ее успешного завершения с помощью RPA.
• AI позволяет выполнять когнитивные задачи, такие как интерпретация наборов данных, прогнозирование результатов на основе прошлого поведения/результатов или предоставление рекомендаций на основе того, что платформа знает о потребностях и предпочтениях клиентов — все это, в противном случае потребовало бы длительного обучения людей.

Динамическое управление делами сочетает в себе управление делами и BPM, что помогает управлять неструктурированными процессами. Это гибкое и динамичное решение идеально подходит для обработки исключений, сохраняя при этом продуктивность бизнеса.

Динамическое управление делами существует с начала 2000-х годов. Тем не менее, только недавно данный подход стал более широко использоваться, поскольку предприятия стремятся улучшить свою способность анализировать и быстро адаптироваться. Динамическое управление делами помогает предпринимать правильные действия в нужное время, определяя роли и обязанности на основе данных, собранных в режиме реального времени. Это означает, что когда в процессе или рабочем процессе возникает исключение, изменения политики можно вносить на лету, не дожидаясь встречи на следующей неделе или, что еще хуже, до тех пор, пока что-то не пойдет не так.

Моделирование и симуляцию можно использовать для оценки производительности процесса или даже для оценки модели вашего бизнес-процесса.

Разумный способ использовать моделирование и симуляцию — смоделировать, как ваш бизнес будет работать в различных условиях. Например, вы можете смоделировать различные сценарии для звонков в службу поддержки клиентов или времени доставки, а затем соответствующим образом скорректировать их в зависимости от того, что лучше всего подходит для нужд вашей компании.

Этот метод работает исключительно хорошо в сочетании с другими формами интеллектуальной автоматизации, такими как машинное обучение (ML) или искусственный интеллект (AI).

Интеллектуальная среда автоматизации бизнеса представляет собой комбинацию трех ключевых технологий:

1. RPA (роботизированная автоматизация процессов)
2. AI (искусственный интеллект)
3. DPA (аналитика процесса обработки документов)

Использование этих технологий в тандеме создает интеллектуальную систему автоматизации бизнеса, которая позволяет автоматизировать повторяющиеся задачи, анализировать данные и получать представление о корпоративных бизнес-процессах. Используйте технологию машинного обучения, чтобы давать интеллектуальные рекомендации на основе собранных вами данных.

Интеллектуальная маршрутизация задач использует ИИ для направления дел нужному человеку или очереди в зависимости от их приоритетов обработки. Это можно сделать двумя способами:

• AI используется для выявления высокоприоритетных дел, требующих обработки человеком-оператором как можно скорее, а затем автоматически назначает их наименее занятым сотрудникам (например, после обеда).
• AI сначала используется для маршрутизации всех входящих сообщений электронной почты в отдельные почтовые ящики в соответствии с их уровнем приоритета (например, Приоритет 1: Срочно; Приоритет 2: Высокий; Приоритет 3: Низкий), а затем автоматически распределяет их в зависимости от рабочей нагрузки каждого сотрудника (например, если вы уже работаете над четырьмя высокоприоритетными задачами и ни на что другое времени не осталось).

Рекомендации по продажам и продуктам, основанные на поведенческой аналитике, могут стать отличным способом повысить доходы вашего бизнеса.

Предположим, вы хотите поставлять более персонализированные продукты, ориентированные конкретно на каждого клиента. В этом случае может помочь использование поведенческой аналитики, поскольку она способствует более точным рекомендациям по продуктам, более адаптированным к конкретным потребностям каждого клиента.

Другой вариант использования — анализ настроений клиентов и следование рекомендациям по наилучшему действию. Знание того, что ваши клиенты думают о вашем продукте или услуге, может помочь вам улучшить их, поэтому компании часто обращаются к своим данным, чтобы понять, что нравится и не нравится клиентам.

Люди или машины могут выполнять анализ настроений клиентов. Человек будет вручную читать обзоры, проверять определенные ключевые слова, которые подразумевают положительное или отрицательное отношение, а затем назначать оценку на основе своих выводов.

Однако этот метод отнимает много времени и кроме того, одновременно человек анализирует часто только ограниченный объем данных — трудно получить точную картину общего тона по таким небольшим размерам выборки. Напротив, алгоритмы машинного обучения могут анализировать большие объемы данных для оценки стиля текстов без вмешательства человека (и без предвзятости).

Интеллектуальная автоматизация бизнеса — это применение интеллектуальных технологий ко всему процессу ведения бизнеса. Это помогает автоматизировать повторяющиеся задачи и процессы принятия решений человеком.

Предиктивная аналитика использует данные для прогнозирования того, что произойдет в будущем. Напротив, адаптивная аналитика использует данные, чтобы учиться на прошлых ошибках и улучшать будущие решения.

Прогнозная аналитика также доказала свою эффективность во многих отраслях, включая финансы, розничную торговлю, здравоохранение и производство. Такие компании, как Apple, Amazon и Netflix, использовали его для увеличения продаж и повышения уровня удовлетворенности клиентов.

Адаптивная аналитика сегодня также становится все более распространенной среди предприятий. Помогает искать новые способы улучшить корпоративную деятельность и увеличить прибыль. Например:

• Адаптивный маркетинг. Используя алгоритмы, которые анализируют предпочтения пользователей, компании могут прогнозировать, какой продукт или услуга будут наиболее привлекательными для каждого клиента, на основе прошлых покупок или поисковых запросов в Интернете; затем они могут рассылать целевые объявления на основе этой информации, чтобы клиенты чувствовали, что они получают персонализированные сообщения от этих компаний, а не общие сообщения, которые кажутся им недостаточно целевыми (например, когда вы получаете рекламу чего-то, что вам не нужно).

Голос клиента (VoC - Voice of the Customer) — мощный инструмент для повышения удовлетворенности и лояльности клиентов. Он может определить области улучшения, выделить возможности для улучшения процессов и улучшить общие баллы CSAT (Customer Satisfaction - индекс удовлетворенности клиентов).

При оптимизации взаимодействия с клиентами вы не можете позволить себе игнорировать данные VoC. Используя машинное обучение и прогнозную аналитику для анализа данных VoC, компания может создать основу для постоянного улучшения во всех онлайн- и офлайн-каналах.

Вы можете использовать эту информацию в режиме реального времени или с течением времени, чтобы определить тенденции настроений клиентов; внести коррективы, чтобы ваше следующее взаимодействие с клиентом прошло более гладко; увеличить продажи, ориентируясь на довольных клиентов, а не на тех, кто выразил недовольство; генерировать предложения о том, как лучше всего предвидеть их потребности.

API подключаемых модулей

Если вы ищете способ интегрировать решения RPA или ML/AI в свой бизнес, первое, что вам нужно сделать, — это изучить API. Многие поставщики предлагают API-интерфейсы, которые можно использовать для подключения к их продуктам и продуктам других компаний. Кроме того, большинство поставщиков предлагают API, которые позволяют передавать данные между их платформой и другими системами, такими как Box или Google Docs.

Автоматизация BPM подходит для сквозной оркестровки процессов для масштабирования сложных бизнес-процессов

Автоматизация BPM интегрирует и координирует все элементы, необходимые для выполнения процесса, включая входные данные, действия и выходные данные.

AI — это технология, которая может помочь компаниям повысить качество обслуживания клиентов, улучшить бизнес-процессы и стимулировать рост. Это инструмент цифровой трансформации.

Если вы подумаете об этом таким образом, что AI работает в фоновом режиме и может использоваться для объединения широкого спектра проектов цифровой трансформации, вы увидите, как объединение этих инструментов может привести не только к лучшим результатам, но и к более быстрому время доставки, потому что это сокращает время, затрачиваемое на ожидание передачи между командами, работающими над отдельными частями проекта (например, команда RPA передает работу специалисту по данным).

Используйте интеллектуальную автоматизацию бизнеса для разумного улучшения ваших процессов

Интеллектуальная автоматизация бизнеса может использоваться для улучшения процессов различными способами. Во-первых, вы можете использовать его для автоматизации задач, тем самым высвобождая ресурсы и позволяя сотрудникам сосредоточить свои усилия на чем-то более важном для бизнеса. Это также улучшает качество данных, которые получает компания из внешних источников, давая этим представление о том, какие данные надежны, а какие нет.

Наконец, аспект машинного обучения обеспечивает интеллектуальную автоматизацию, когда бизнес-процессы достаточно «умны», чтобы знать, как лучше всего выполнять свои задачи без вмешательства или контроля со стороны человека.

Чтобы добиться большего успеха в современном цифровом мире, организациям необходимо автоматизировать свои бизнес-процессы и использовать интеллектуальные функции для достижения результатов.

Вы можете заказать в нашей фирме комплексное внедрение корпоративной системы автоматизации бизнес-процессов на базе SDB-Panel .

Узнайте больше о различиях между IPA и RPA , чтобы лучше понимать возможности каждой из технологий для вашего предприятия.

Читайте анонсы наших статей:

Почитать наши архивные публикации можно и в Yandex Q