RPA и его внедрение в ИИ:начало новой эры согласования бизнеса и ИТ

«Случаи использования интеллектуальной автоматизации также будут продолжать расширяться по мере появления на рынке новых методов и решений ИИ, радикально изменение будущего места работы».

Роботизированная автоматизация процессов (RPA) помогла нам раскрыть преимущества производительности, связанные с ручными процессами за последние несколько лет, и укрепила представление о том, что все можно изменить без необходимости масштабного реинжиниринга систем.

Когда массовые изменения не являются реальным вариантом для организаций, RPA может выступать в качестве катализатора, помогая компаниям развиваться и повышать ценность, позволяя им строить стратегические планы на основе инвестиций, которые они уже вложили в свои устаревшие системы.

Переход к искусственному интеллекту (ИИ) — это следующий шаг в этой гранулированной, более быстрой форме трансформации, при которой все больше и больше бизнес-операций полностью или частично автоматизированы с помощью все более сложных средств. Это обычно называют когнитивным RPA или CRPA.

Итак, каковы реальные примеры использования RPA и ИИ в более широких интеллектуальных решениях для автоматизации?

Обнаружение процесса

По мере появления на рынке новых цифровых технологий бизнес-профессионалы сталкиваются с проблемой точного понимания того, где именно решения могут быть полезны для повышения эффективности, и разработки бизнес-обоснования для внедрения.

Часто вы будете интуитивно знать, где есть неэффективность, но это должно быть подкреплено более основанным на фактических данных взглядом снизу вверх на то, что происходит в ИТ-системах и устройствах бизнеса, чтобы обосновать веские аргументы в пользу инвестиций — это где так важно обнаружение процесса. Разница между восприятием неэффективности и тем, что происходит внутри системного ландшафта, может быть удивительной.

Используя аналитику, машинное обучение и искусственный интеллект, вы можете построить основанное на фактических данных представление об операционных процессах организации, что, в свою очередь, обеспечивает более глубокое понимание того, где можно применять цифровые технологии — будь то системные изменения или применение RPA для обработки исключения например. Это также позволяет оценить преимущества этих решений после их развертывания.

Управление неструктурированными данными

Несмотря на рост цифровых и робототехнических решений, серьезной проблемой для бизнеса по-прежнему остается управление формами, корреспонденцией, контрактами и другим текстовым контентом. Это особенно касается внешних материалов, таких как контракты с клиентами или поставщиками, что создает потребность в ручном управлении делами.

В настоящее время это одна из ключевых областей, в которых компании стремятся расширить RPA в области ИИ. В этом контексте RPA является агрегатором, получающим необработанные данные, необходимые для подачи компонентов ИИ, независимо от того, основаны ли они на компьютерном зрении, сопоставлении с образцом, классификаторах или обработке естественного языка. Когда модули ИИ завершат свои функции, RPA можно будет использовать для отправки ответов в целевые системы.

RPA, поддерживаемый различными модулями ИИ, может предоставить определенные возможности для выполнения субъективных задач обработки, которые традиционно выполняются людьми.

Диалоговый интерфейс

Согласно исследованию, проведенному Capgemini в этом году, голосовые помощники должны стать доминирующим способом взаимодействия с потребителями в ближайшие три года — 24% уже заявили, что будут использовать чат-ботов и голосовых ботов вместо веб-сайта. Всплеск голосовых помощников, таких как Google Assistant, Amazon Alexa и Siri от Apple, кардинально меняет отношения с клиентами, и компании вынуждены думать, как их можно использовать.

Чтобы развернуть эти решения в бизнесе, нам нужен механизм, открывающий доступ к активам приложений организации. Голосовой или чат-бот, конечно же, настолько умен, насколько умен информация, которую он может извлечь и передать своему пользователю. В этом примере это достигается за счет использования роботов для извлечения и доставки данных в наш диалоговый интерфейс, то есть в чат-бот, и, таким образом, для ответа на заданный вопрос.

Это достигается за счет того, что чат-бот преобразует абстрактный вопрос в серию запросов, которые могут быть поняты системой RPA. Затем робот запрашивает систему (системы) записи, чтобы получить соответствующие элементы данных, упаковывает их и возвращает пакет чат-боту, что позволяет ему преобразовать их в ответ на естественном языке.

RPA является важным компонентом для открытия приложений, особенно тех, с которыми сложно интегрироваться, и позволяет им участвовать в новом мире диалоговых интерфейсов.

Скорость понимания

Все предприятия имеют ту или иную форму конвейера данных, питающего их цепочки поставок и склады. Они предназначены для предоставления 100% данных, необходимых на регулярной основе. Обычно этого достаточно для отчетов, но недостаточно полного набора данных для анализа и получения информации.

Всегда есть «последняя миля» дополнительного анализа, необходимого для того, чтобы получить конкретную информацию. Это дополняет набор данных данными для поддержки анализа основных причин таких проблем, как, например, закрытие месяца.

RPA можно использовать для поддержки этой последней мили извлечения, обеспечивая агрегирование и подготовку данных для поддержки динамических потребностей в отчетности, не дожидаясь, пока корпоративный ИТ расширит конвейеры данных. Это, в свою очередь, позволяет нам предсказывать и делать то, что исторически было трудным для человека.

Нам трудно предсказывать, потому что мы не можем работать с огромными объемами данных. Мы изо всех сил пытаемся рассказать о больших объемах данных, которые охватывают множество линий отделов или отделов. ИИ можно использовать для моделирования и прогнозирования или использования методов генерации естественного языка для создания грамматически правильной описательной сводки результатов в блоке необработанных данных вместо использования армий людей.

Во многих случаях использования, описанных выше, мы остаемся на самых ранних этапах использования преимуществ RPA и его расширения в ИИ. Однако это только демонстрирует, насколько RPA будет продолжать развиваться и расширяться в бизнесе в ближайшие годы.

Варианты использования интеллектуальной автоматизации также будут продолжать расти по мере появления на рынке новых методов и решений ИИ, радикально меняющих рабочее место будущего. Чтобы компании могли в полной мере использовать эту технологию, им сначала нужно понять, как эти решения могут трансформировать их процессы, и применять строгое управление, чтобы обеспечить эффективность принимаемых решений.

Если компании попытаются внедрить эти взаимосвязанные, но детализированные решения в своих организациях, это поможет им провести двухскоростную трансформацию, и последует новая эра согласования бизнеса и ИТ.