Что такое ИИ и RPA:различия, шумиха и когда их использовать вместе

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

На самом деле, ожидается, что к 2027 году мировой рынок RPA достигнет 25,56 млрд долларов, а к 2025 году рынок ИИ достигнет монументальных 390,9 млрд долларов. что их отличает, в чем каждый из них особенно хорош и как они все лучше работают 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 искусственный интеллект, который может дополнять и улучшать процесс принятия человеком решений в сложных процессах.

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

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 облегчить работу, которую вы ненавидите.

RPA работает лучше всего, когда он используется для обработки процессов на основе правил, где рабочие процессы не меняются с течением времени или требуют высокого уровня 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 контента из документов

• Открытие электронных писем и вложений

• Сбор данных из Интернета

Как основа гиперавтоматизации — стратегической технологической тенденции номер один на 2020 г. согласно 10 стратегических технологических тенденций Gartner на 2020 г. Smarter with Gartner. отчет — 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.

Что такое ИИ и чем он отличается от RPA?

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.

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

• 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 считался концепцией, отнесенной к области научной фантастики. Компаниям и лидерам отрасли обещали, что это будет далекой мечтой, которая когда-нибудь произведет революцию в их работе.

Но не больше.

Чтобы уточнить, я не говорю о физических роботах, использующих ИИ. И я не говорю об искусственном общем интеллекте (ИИА) — таком, который, по словам Илона Маска, захватит мир. Вместо этого я говорю 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 сотрудничать как с RPA, так и с искусственным интеллектом.

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 корпоративных операций.

Я вижу это почти в каждой отрасли на земле. Возьмем, к примеру, процессы дифференциальной диагностики в больницах, целью которых является диагностика нового коронавируса 2019 года (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 исходные данные о пациентах для более сложного прогнозного анализа процессов с помощью ИИ.

Больницы могут пройти первоначальный скрининг пациентов с РПА, а затем использовать ИИ для интерпретации рентгеновских снимков. Компьютерное зрение UiPath AI можно использовать для выявления признаков пневмонии, связанной с COVID-19, у пациентов и предоставления 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 начала 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 для прогнозирования мошенничества с претензиями с использованием машинного обучения и UiPath AI Fabric.

Используя эти инструменты, компания смогла 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.

Когда внедрять RPA и когда отправлять ИИ

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 одна. Это не только дает вам и вашему роботизированному Центру передового опыта (CoE) быстрые успехи 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:

• Рабочие процессы, в которых результат нельзя предсказать на 100 % время (например, процессы, поддерживающие оценку имущества, невозвраты кредитов и прогнозы запасов)

• Процессы с высокой степенью изменчивости которые не зависят от четкого набора правил (таких как сопоставление резюме, решение о покупке и языковой перевод)

• Процессы, которые полагаются на неструктурированные данные из документов, статей, изображений, видео и электронных писем (например, извлечение счетов, маршрутизация электронной почты и преобразование речи в текст)

Рекомендуемое чтение: Искусственный интеллект стал проще:начальные модели UiPath для автоматизации более сложных процессов

В реальном мире эти поддерживаемые ИИ процессы могут выглядеть так:

• Прогноз реадмиссии в здравоохранении

• Оптимизация ценообразования в рознице

• Обнаружение мошенничества в сфере финансовых услуг

• Руководство по заключению сделок в процессных услугах

И это лишь несколько примеров.

Кроме того, по мере того, как вы автоматизируете все больше и больше 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 ИИ.

Вот резюме, которым я поделился с клиентами:мы посеяли много семян, и весь лес, который вырастет на их вершине, — это лес самосовершенствующихся корпоративных приложений.

Эти революционные технологии, и мы рады, что у нас есть уникальные возможности для поддержки нового будущего бизнеса, в котором 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 эффективной 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 столкнетесь с медленной интеграцией и масштабированием.

Вот почему выбор поставщика, который предлагает и то, и другое, например UiPath, поможет вам преодолеть разрыв между отделами, процессами и вертикалями и воспользоваться преимуществами RPA при развертывании возможностей ИИ.

Мы делаем интеграцию ИИ и RPA безболезненной, организуя интеграцию для вас и опираясь на возможности RPA, уже встроенные в нашу платформу.

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

Нажмите на изображение выше, чтобы увидеть увеличенную версию диаграммы.

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

Чтобы узнать больше о том, как ИИ и RPA преобразуют современные предприятия, посетите наш веб-семинар по запросу «Автоматизация на базе ИИ — сочетание трансформационных возможностей».