ИИ и RPA объяснены: различия, выгоды и стратегии интеграции

Роботизированная процессная автоматизация (RPA) и искусственный интеллект (ИИ) привлекли много хайпа в последние годы за их способность направлять никогда не видевшиеся выгоды в продуктивности, эффективности и удовлетворенности клиентов.

Фактически, глобальный рынок RPA ожидается достичь $25,56 млрд к 2027 году, а рынок ИИ прогнозируется достигнуть монументальных $390,9 млрд к 2025 году. Но несмотря на множество разговоров, которые эти новые технологии зажгли недавно, все еще много путаницы над тем, что их отличает, во что каждая уникально хороша и как они все более способны работать в тандеме.

Современные предприятия состоят из простых процессов и тех, богатых сложным принятием решений и, как таковые, нуждаются в дополнительных технологиях для обработки полного диапазона их рабочих процессов. С одной стороны спектра лежит RPA, который процветает в системах, имеющих четкий, шаг-за-шагом поток. С другой стороны сидит ИИ, который может усилить и улучшить человеческое принятие решений в сложных процессах.

Вместе RPA и ИИ играют важную роль в управлении оперативной эффективностью и важную роль в помощи трансформировать то, как ваша компания делает работу.

Во-первых, что такое RPA?

RPA — это основная технология автоматизации, которая действует как хребет программных роботов, которые могут взаимодействовать с цифровыми системами для облегчения людей от повторяющейся, времязатратной и недобавляющей ценности работы. По сути, RPA может снять с вас работу, которую вы ненавидите.

RPA работает лучше всего, когда оно используется для обработки основанных на правилах процессов, где рабочие процессы не меняются со временем или не требуют высокого темпа человеческого вмешательства для обработки исключений. Само по себе RPA может адекватно обрабатывать некоторые из самых распространенных и времязатратных процессов, поддерживающих ваш бизнес, такие как:

• Вход в приложения
• Подключение к системным API
• Копирование и вставка данных
• Извлечение и обработка структурированного контента из документов
• Открытие писем и вложений
• Скрапинг данных из веба

Как основа гиперавтоматизации — номер один стратегический технологический тренд для 2020 года согласно отчету Smarter with Gartner Gartner Top 10 Strategic Technology Trends for 2020 — RPA проложило путь для будущих инструментов технологий вроде ИИ, машинного обучения и процессного майнинга.

Внедряя RPA с начала, компании строят автоматизационную шабку, которую они будут нуждаться для поддержки полной экосистемы инструментов автоматизации вниз по линии.

Что такое ИИ и как он отличается от RPA?

Просто говоря, ИИ — это дополнительный брат к RPA-роботам, которые мы пришли любить. RPA и ИИ работают в тандеме для расширения автоматизации во все виды новых областей, позволяя вам автоматизировать больше и сложные задачи.

ИИ может легко обрабатывать сложные процессы, которые ранее могли быть сделаны только людьми в одиночестве. Это потому, что ИИ-роботы могут принимать когнитивные решения, используя большие наборы данных для предсказания нескольких возможных исходов.

ИИ может пойти за пределы «исполнения» к «мышлению», например:

• Понимание документов
• Визуализация экранов (включая виртуальные рабочие столы)
• Понимание разговоров
• Обнаружение задач и процессов для автоматизации
• Обработка языка
• Обработка полуструктурированных или неструктурированных данных

Годами ИИ была концепцией, отнесенной к земле научной фантастики — чем-то, чем компании и лидеры отрасли были обещаны как далекой мечтой для революционизации, в какой-то более поздней дате, работы, которые они делали.

Но не больше.

Чтобы прояснить, я не говорю о физических роботах, использующих ИИ. И я не говорю об общем искусственном интеллекте (AGI) — том виде, который Илон Маск говорит, что захватит мир. Вместо этого я говорю о практическом ИИ, который строит модели машинного обучения для более эффективного бизнеса и улучшает человеческий опыт, а не заменяет его. Этот вид автоматизации — самое практичное применение ИИ на рабочем месте.

Однако, чтобы преуспеть, компании должны обнять и RPA, и ИИ как партнеров.

ИИ и RPA: нужно двое для танго

Как в жизни и танго, нужно двое. В мире стратегии автоматизации, нужны и ИИ, и RPA, работающие вместе, чтобы двигать оперативную предприятие эффективность. Эти две партнерские технологии работают вместе, чтобы срезать жир процесса и сделать человеческие жизни легче, стримя свои собственные половины предприятий операций.

Я вижу это почти в каждой отрасли на земле. Возьмите, для примера, процессы дифференциальной диагностики в больницах, направленные на диагностику COVID-19 2019 года.

Используя RPA, больницы могут построить программных роботов, которые смотрят на набор симптомов COVID-19, таких как высокая лихорадка и боли в теле, и предупреждают медицинских профессионалов о новых случаях. Но RPA ограничена начальными вопросами в стиле «да или нет» и не может адекватно оценить более сложные критерии (из которых много в настройках здравоохранения).

Но RPA может консолидировать эти базовые данные пациента для более передовых, предиктивных процессных анализов ИИ.

Больницы могут завершить первичный скрининг пациентов с RPA, а затем использовать ИИ для интерпретации рентгеновских снимков. UiPath AI Computer Vision может быть использовано для обнаружения индикаторов COVID-19-связанной пневмонии у пациентов и создания рекомендаций по лечению.

За пределами COVID-19, ИИ может быть использован для определения клинических исходов, таких как точное определение беременностей с низким весом при рождении и сокращение времени до лечения.

Вне арены здравоохранения, ИИ-позволенная автоматизация может помочь множеству других отраслей двигать операционные выгоды эффективности, удовлетворенность сотрудников и клиентов и улучшенное соответствие. Один такой пример, который мы видели недавно, был применением ИИ в страховой отрасли для помощи в предсказании мошенничества с претензиями, используя машинное обучение и UiPath AI Fabric.

Используя эти инструменты, компания смогла интегрировать данные в изолированных источниках данных для предсказания, были ли части претензии мошенническими, и флагировать и приоритизировать их обработку соответственно.

Объединяя RPA и ИИ на практике, предприятия увеличивают свои возможности и делают свои процессы более эффективными.

Когда развертывать RPA и когда отправлять ИИ

Есть хорошее эмпирическое правило, чтобы помочь вам выяснить, должен ли процесс обрабатываться RPA или ИИ: начните ваше путешествие автоматизации, сначала решая те процессы, которые вы можете легко построить карту ментально, а затем добавляйте ИИ к рабочим процессам, считаемым слишком сложными для RPA в одиночестве. Это не только дает вам и вашему роботизированному Центру компетенций (CoE) быстрые победы рано в вашей трансформации, но также строит фундамент автоматизации, который вы можете позже масштабировать с ИИ.

RPA чистит ваши базовые процессы, обеспечивая легко интегрируемую структуру поверх ваших существующих цифровых систем. Без этого базового фундамента барьер входа для интеграции ИИ намного выше. Без этого фундамента ИИ потребовалось бы вручную вплести в ваши основные процессы.

Есть исключение к этому подходу, которое стоит отметить: если вы уже сильно инвестировали в бизнес-процессную автоматизацию в прошлом — означая, что вы уже сделали работу для обеспечения гигиены процесса — вы можете посмотреть на возможности для ИИ и RPA в тандеме.

Независимо от этого, после того как вы выбрали и автоматизировали свой первый слой простых процессов, пришло время посмотреть на те рабочие процессы, считаемые «слишком сложными» для RPA в одиночестве. Это будут ваши кандидаты для ИИ, и должны включать:

• Рабочие процессы, где исход не может быть предсказан 100% времени (такие как процессы, поддерживающие оценку недвижимости, дефолты по кредитам и прогнозы запасов)
• Высоковариативные процессы, которые не зависят от четкого набора правил (такие как сопоставление резюме, решения о покупке и перевод языка)
• Процессы, которые полагаются на неструктурированные данные из документов, статей, изображений, видео и писем (такие как извлечение счетов, маршрутизация писем, речь в текст)

Рекомендуемое чтение: ИИ стало проще: UiPath Starter Models для автоматизации более сложных процессов

В реальном мире эти ИИ-поддерживаемые процессы могут выглядеть как:

• Предсказание повторной госпитализации в здравоохранении
• Оптимизация ценообразования в ритейле
• Обнаружение мошенничества в финансовых услугах
• Руководство сделками в процессных услугах

И это всего лишь несколько примеров.

Кроме того, по мере того как вы автоматизируете все больше и больше ваших операций, вы заметите узкие места, где нужно высшее суждение для движения через рабочий процесс. Это больше возможностей для ИИ. Что более того — вам не нужны навыки data science, чтобы начать с ИИ.

Вот резюме, которым я делился с клиентами: «Мы посеяли много семян и весь лес, который будет расти поверх него — это лес самоулучшающихся предприятий приложений».

Эти технологии революционны, и мы взволнованы быть уникально позиционированными для поддержки нового будущего бизнеса, где компании могут достигать оптимального, автоматизацией-позволенного бизнеса, который двигает возврат на инвестиции (ROI) как никогда раньше.

Важность предприятие-платформы с обоими ИИ и RPA

Насколько мы любим RPA, есть потолок на том, насколько эффективно вы можете быть, когда вы ограничиваете себя автоматизацией процессов, дружественных к блок-схемам.

С другой стороны, если вы только интегрируете ИИ, вы лишены инфраструктуры и поддержки жизненного цикла для масштабирования и сталкиваетесь с медленной интеграцией и масштабированием.

Именно поэтому выбор вендора, предлагающего оба — как UiPath — помогает вам преодолеть пробелы между отделами, процессами и вертикалями и воспользоваться шабкой RPA при развертывании возможностей ИИ.

Мы делаем интеграцию ИИ и RPA безболезненной, управляя интеграцией за вас и строя на возможностях RPA, уже нативных для нашей Платформы.

Пока другие компании работают только с базовым слоем данных и не поддерживают полный дуплекс коммуникации между front-end приложениями, платформа UiPath позволяет вам бесшовно вставлять модели машинного обучения, используя базовый фундамент RPA.

Нажмите на изображение выше, чтобы увидеть большую версию диаграммы.

Это позволяет вам легко внедрять и полностью реализовывать ROI ИИ и RPA без найма целой практики data science для поддержки этого. И если у вас уже есть некоторые in-house возможности data science, мы можем сделать эти команды более эффективными.

Чтобы узнать больше о том, как ИИ и RPA объединяются для трансформации современных предприятий, наслаждайтесь нашим on-demand вебинаром AI-Enhanced Automations – Combining Transformative Capabilities.