Изучение бизнес-преимуществ дополнения RPA искусственным интеллектом

Cognitive Robotic Process Automation добавляет возможности искусственного интеллекта к традиционным инструментам RPA. Это позволяет системам RPA учиться и адаптироваться к новым ситуациям, а также улучшать бизнес-процессы. Компании, которые внедряют когнитивную RPA, могут добиться масштабной экономической эффективности, стать более отзывчивыми к клиентам и, в конечном итоге, перераспределить сотрудников для более важных видов деятельности.

Несмотря на преимущества интеллектуальной автоматизации, недавний опрос IDG показал, что менее 50% предприятий США и Европы внедрили интеллектуальную автоматизацию. Это сигнализирует как о неиспользованном потенциале, так и о скрытых проблемах принятия, которые мы рассмотрим в этой статье.

Мы рассмотрим разницу между обычным и когнитивным RPA. Затем мы рассмотрим двух ведущих поставщиков когнитивных RPA: UiPath и Automation Anywhere. Наконец, мы рассмотрим ключевые выводы для руководителей бизнеса, которым поручено внедрять когнитивные решения RPA.

Роботизированная автоматизация процессов - это не ИИ

Программное обеспечение Robotic Process Automation (RPA) автоматизирует ручные, основанные на правилах и повторяющиеся задачи, которые обычно выполняются сотрудниками.

RPA часто используется для обработки документов и может помочь компаниям сэкономить время, освободить сотрудников от простых повторяющихся задач и сосредоточиться на более стратегических инициативах.

Большинство традиционных инструментов RPA на рынке не используют искусственный интеллект. Программное обеспечение RPA просто воспроизводит шаги, которые сотрудник выполняет, например, для создания счета или отчета. Действия сотрудника и щелчки мышью записываются и воспроизводятся.

Важно отметить, что этот тип RPA работает только до тех пор, пока процесс не меняется. В большинстве случаев инструмент RPA необходимо обновлять, например, при изменении формата счета-фактуры или требований к отчетности.

Cognitive RPA включает ИИ

Cognitive RPA может интегрировать возможности машинного обучения, обработки естественного языка (NLP), компьютерного зрения и оптического распознавания символов (OCR) в инструменты RPA. Вместо простого копирования действий человека когнитивная RPA может найти наиболее эффективный способ автоматизации задачи, обработки данных из нескольких источников и работы с новыми данными и изменяющимися требованиями.

Машинное обучение позволяет когнитивным инструментам RPA адаптироваться к новым ситуациям. Например, если пользовательский интерфейс системы расчета заработной платы изменяется, когнитивный инструмент RPA может распознать изменения и достичь того же результата. Он также может упростить бухгалтерский учет за счет выявления несогласованных процессов, дублирования действий и нарушений. Затем это может помочь построить автоматизированный рабочий процесс, который экономит время и деньги.

NLP добавляет возможности обработки текста, позволяя когнитивному программному обеспечению RPA читать, понимать и генерировать текст. Например, он может распознать, что имя клиента в новом счете-фактуре отображается в другом разделе по сравнению с предыдущими счетами-фактурами. NLP также можно использовать для извлечения соответствующей информации из больших баз данных для создания отчетов, счетов-фактур или других документов.

В условиях страхования когнитивная RPA с использованием машинного обучения и NLP может помочь автоматизировать процесс рассмотрения заявки на страхование. В модель машинного обучения можно ввести большое количество исторических заявок на страхование, каждое из которых имеет пометку «принято» или «отклонено». Затем модель «изучает», как были приняты эти решения, «читая» приложения. Затем когнитивная модель RPA может автоматически принимать или отклонять будущие заявки на страхование.

Это позволяет страховщикам быстрее реагировать на клиентов, экономя время и деньги. Что еще более важно, это позволяет страховщикам перераспределять ресурсы на деятельность по генерированию доходов или инновационному продукту, что явно способствует долгосрочному росту, привлечению клиентов и доле на рынке.

При правильном развертывании когнитивный RPA не только снижает затраты и экономит время, но также позволяет компаниям выделять больше ресурсов на рост и инновации.

Профиль компании: UiPath

UiPath - поставщик решений RPA из Нью-Йорка. Это также единорог (стоимость более 1 миллиарда долларов) в сфере стартапов AI.

UiPath предлагает когнитивное программное обеспечение RPA компаниям из разных отраслей, включая, например, банковское дело и финансы, здравоохранение и розничную торговлю. Их продукты автоматизируют процессы, связанные, в частности, с кредиторской задолженностью, страховыми выплатами и юридической работой.

Их флагманская платформа UiPath Enterprise RPA предлагает компаниям как обычные, так и когнитивные инструменты RPA для масштабной автоматизации процессов. Описанный как платформа для сквозной автоматизации, он помогает компаниям:

  • Планируйте внедрение RPA, определяя наиболее продуктивные возможности автоматизации
  • Создавайте рабочие процессы автоматизации с помощью шаблонов и интерфейсов перетаскивания, а также готовых к использованию моделей машинного обучения от 100+ технологических партнеров. Технический персонал может создавать индивидуальные инструменты автоматизации, импортируя, например, код из Python и JavaScript.
  • Развертывайте инструменты RPA по всему миру и управляйте ими из центра.
  • Запускайте инструменты RPA, которые интегрируются в существующий стек технологий.
  • Измеряйте улучшения и отслеживайте KPI, чтобы количественно оценить преимущества RPA

Сотрудники организации могут использовать платформу для совместной разработки и развертывания инструментов RPA. Платформа UiPath также интегрируется с другими популярными корпоративными системами, такими как SAP. Он также предлагает возможности искусственного интеллекта, такие как машинное обучение, компьютерное зрение и NLP, как упоминалось в демонстрационных видеороликах на их веб-сайте.

Компьютерное зрение используется для распознавания объектов и изображений в экранном пользовательском интерфейсе, что позволяет роботам RPA адаптироваться к изменениям пользовательского интерфейса. Скорее всего, для распознавания объектов используются нейронные сети.

NLP и оптическое распознавание символов могут обрабатывать и извлекать данные из больших объемов квитанций и счетов-фактур, которые поступают в разных форматах. Это поможет упростить процессы управления кредиторской задолженностью и расходами.

UiPath также позволяет пользователям вносить исправления в работу бота. Например, если бот извлекает неправильное имя поставщика из счета в формате PDF (перейдите к отметке 2:36 в этом видео), сотрудник может указать правильное имя, и модель машинного обучения будет использовать эти данные для улучшения себя. .

Эти функции предлагают очевидные преимущества для клиентов UiPath. Клиенты, которые вкладывают время в разработку индивидуальных рабочих процессов автоматизации и развертывание платформы в разных отделах, получат экономию времени, повышение производительности и даже извлечение практических сведений из своих данных.

Профиль компании: Automation Anywhere

Automation Anywhere - калифорнийская когнитивная RPA-компания, которая также является единорогом в области стартапов в области ИИ.

Компания предоставляет когнитивное программное обеспечение RPA и консалтинговые услуги для различных отраслей, включая финансовые услуги, здравоохранение, телекоммуникации и производство. Их решения в первую очередь связаны с обработкой документов и автоматизацией рабочих процессов. Среди их клиентов компании Sprint и Hitachi.

Флагманский продукт Automation Anywhere, Enterprise A2019 (последний выпуск), объединяет RPA, AI и машинное обучение в одной веб-платформе. Согласно сообщению в блоге Automation Anywhere, Enterprise A2019 позволяет разработчикам RPA компании тесно сотрудничать с аналитиками данных - две функции, которые часто работают разрозненно.

Графический пользовательский интерфейс Enterprise A2019 позволяет нетехническому персоналу создавать и развертывать инструменты RPA с поддержкой AI. Automation Anywhere также запустила магазин приложений для ботов, где компании-клиенты могут приобретать краудсорсинговых AI-ботов для определенных целей (например, распознавать текст из видео и изображений). Это упрощает развертывание интеллектуальных инструментов автоматизации и позволяет преодолеть одну из основных проблем внедрения когнитивных RPA - эти инструменты сложно создать.

Ключевым компонентом Enterprise A2019 является IQ Bot, инструмент на основе искусственного интеллекта, который автоматически считывает и обрабатывает данные из сложных документов и даже электронных писем. IQ Bot позволяет пользователям легко обращаться к решениям для распознавания речи, языковой обработки и компьютерного зрения от сторонних поставщиков, таких как IBM, Google и Microsoft. Это позволяет предприятиям быстро обрабатывать неструктурированные и полуструктурированные данные и извлекать из них ценные сведения, а также обеспечивать сквозную автоматизацию процессов.

Согласно тематическому исследованию, глобальный банк использовал возможности машинного обучения IQ Bot для автоматизации множества HR-функций, экономя при этом 1 миллион долларов в год. Отделу кадров банка приходилось обрабатывать сотни форм адаптации персонала на разных языках во многих странах. Команда отдела кадров использовалась для сортировки, управления и обработки этих форм вручную, а также вручную вводила данные в систему управления персоналом. Этот подход был медленным и часто приводил к большому количеству ошибок.

IQ Bot от Automation Anywhere мог обрабатывать большие объемы полуструктурированных данных в этих формах. Во-первых, боты-задачи загрузили формы и загрузили их в IQ Bot. Затем IQ Bot извлекал и очищал соответствующие точки данных из форм и автоматически вводил записи в систему управления персоналом банка.

После внедрения когнитивных решений RPA от Automation Anywhere 40% объема системы управления персоналом банка было полностью автоматизировано с нулевым уровнем ошибок.

Выводы для бизнес-лидеров

Внедрение когнитивных решений RPA на предприятии может занять время, требует сотрудничества между отделами и требует четкой корпоративной стратегии. Руководители, которым поручено продвигать эти инициативы, должны задать себе три вопроса:

  • Где мы получим максимальную отдачу от автоматизации?
  • Следует ли нам создавать собственные продукты или работать со сторонними поставщиками?
  • Как мы можем реализовать это в масштабе?

Во-первых, чтобы увидеть, где автоматизация принесет наибольшую пользу, руководители должны понимать свои самые насущные бизнес-потребности. Находятся ли они в зрелой и конкурентоспособной отрасли, где необходим контроль затрат? Если да, они могут решить сосредоточиться на инициативах по автоматизации, которые чисто сокращают расходы (например, процессы соответствия). В качестве альтернативы, если отрасль растет, а конкуренты стремятся завоевать долю рынка, руководители могут решить автоматизировать процессы, связанные, например, с привлечением клиентов. В конце концов, чем проще вы сделаете так, чтобы клиенты присоединились к вам, тем быстрее вы растете.

Во-вторых, решение о создании или покупке когнитивных решений RPA (и решений AI в целом) во многом зависит от внутренних возможностей компании в области искусственного интеллекта и анализа данных. Относительно небольшое количество фирм будет иметь большое количество специализированного персонала и зрелый искусственный интеллект, чтобы создавать все своими силами. На другом конце спектра компании с небольшим опытом могут приобретать когнитивные платформы RPA у таких поставщиков, как UiPath и Automation Anywhere, и внедрять индивидуальные решения RPA перед масштабированием.

Гибридный подход может принести больше плодов в долгосрочной перспективе. Сотрудничество внутренних предметных экспертов и разработчиков с поставщиками когнитивных RPA может привести к созданию индивидуальных масштабируемых решений, которые точно соответствуют потребностям организации.

Наконец, цель всегда должна заключаться в масштабной реализации. Отсюда наибольшая отдача от инвестиций. Для разных отделов бессмысленно использовать независимые инструменты RPA. Экономия затрат и понимание данных будут намного больше, если система RPA сможет получать доступ к данным и оптимизировать взаимосвязанные процессы между департаментами и странами. Информация из систем, которые собирают знания в масштабах компании, помогут руководителям принимать информированные, своевременные и основанные на данных стратегические решения.