Роботизированная автоматизация процессов (RPA) и машинное обучение (ML) — две технологии, которые играют важную роль в цифровой трансформации цепочек поставок. В сочетании они создают новые возможности для автоматизации процессов.
В соавторстве с Кеном Коттриллом
RPA, вероятно, менее известная из двух, использует программное обеспечение, а не физических роботов, и включает в себя приложения для обработки транзакций. Простой пример — автоматизация ответа на электронное письмо. Более сложными операциями могут быть ответы по управлению взаимоотношениями с клиентами, организация документации по торговому финансированию или обновление записей о закупках.
В сочетании с машинным обучением — системами, которые автоматически обучаются и совершенствуются без программирования — RPA может автоматизировать более сложные транзакции.
Особенности роботизированной автоматизации технологических процессов
Группа компаний-партнеров MIT CTL Exchange исследовала применение RPA в контексте цифровой трансформации цепочки поставок на круглом столе «Цифровая трансформация в цепочке поставок», который проходил 26–27 февраля прошлого года[i]. Круглый стол/симпозиум MIT CTL по анализу данных, запланированный на март, позволит более подробно изучить эту тему (см. ниже).
Одним из достоинств RPA является то, что его реализация относительно проста.
Участники прошлогоднего круглого стола сошлись во мнении, что нет необходимости нанимать экспертов для разработки RPA-решений, поскольку компании могут научить сотрудников создавать необходимые программные возможности. В одной компании для создания RPA-приложения хватило двухнедельного периода обучения. Более того, сотрудники гораздо чаще знают, стоит ли решать проблему с помощью RPA, чем внешний консультант. Компании могут обучать «суперпользователей», которые внедряют технологию в свои отделы и организацию в целом. Один участник круглого стола обучил таким образом 200 человек.
Удивительной особенностью RPA является необходимость привлечения человеческих ресурсов для их развертывания. Ведущий пользователь технологии на круглом столе 2019 года объяснил, что бот RPA является виртуальным сотрудником как минимум в трех отношениях. Во-первых, боту требуется учетная запись компьютера, пароль и соответствующие права доступа. Во-вторых, он отчитывается перед лицом, ответственным за мониторинг и управление приложением. Если этот менеджер уходит или переходит на другую должность, ответственность за надзор необходимо передать другому лицу. В-третьих, если бот берет на себя существенную часть обязанностей другого сотрудника, HR может потребоваться переназначить сотрудника или переобучить его/ее для выполнения других задач.
Эффективное партнерство для предприятий
Прикрутить RPA к корпоративным приложениям относительно легко. Например, ведущая электронная компания на круглом столе по цифровой трансформации подключила решение RPA к функции оптического распознавания символов. Следовательно, совместить RPA с ML технически довольно просто, но эта комбинация может быть чрезвычайно мощной.
Как недавно сообщила Wall Street Journal, текущие примеры таких комбинаций включают проекты по проверке подписей на чеках, оценке страховых требований и выявлению мошенничества в документах. Автоматизация этих процессов — сложная задача, требующая обучающих возможностей машинного обучения. Например, подписи на чеках могут различаться таким образом, что автоматическим системам будет сложно их распознать и проверить, сообщает Journal. На раннем этапе тестирования приложения для проверки подписи ROI/ML боты добились успеха в 80 %. 20 % чеков, которые не были полностью очищены решением, были возвращены кассирам для окончательной проверки.
Обнаружение мошенничества — многообещающее применение решений RPA/ML в цепочке поставок, особенно там, где требуется сложная документация. Планирование цепочки поставок является естественной областью применения этих решений. В процессе, характеризующемся трудоемкими и повторяющимися задачами, выполняемыми вручную, боты могут использоваться для расчета и обновления хорошо структурированных моделей прогнозов, охватывающих сотни тысяч элементов. Более того, компании могут автоматически регулярно покупать товары без вмешательства человека, используя технологии RPA.
Будущий рост автоматизации роботизированных процессов
По данным исследовательской компании Gartner Inc., RPA является самым быстрорастущим сегментом мирового рынка корпоративного программного обеспечения, и ожидается, что расходы на программное обеспечение достигнут 2,4 миллиарда долларов в 2022 году.
Решения, сочетающие RPA с ML, будут играть все более важную роль во многих отраслях, в том числе в управлении цепочками поставок.
[i] Круглый стол «Цифровая трансформация в цепочке поставок», 26–27 февраля 2019 г., организованный Dell, Остин, Техас.
Симпозиум/круглый стол Аналитика и автоматизация будущего — Северная Америка пройдет с 10 по 11 марта 2020 г. в Dell Technologies, Франклин, Массачусетс. Дополнительная информация доступна здесь.
Мероприятие также пройдет в Сингапуре с 24 по 25 марта 2020 года. Это последнее из серии мероприятий, организованных MIT CTL для изучения различных аспектов машинного обучения. Дополнительная информация доступна здесь.
