Откройте успех RPA: 3 проверенных способа, как роботы превосходят традиционные решения

В все более конкурентных рынках адаптация — единственный способ бизнесам оставаться впереди. Чтобы иметь возможность адаптироваться, организации должны иметь возможность двигаться быстро и эффективно.

В мире, отмеченном технологическим разрушением, эффективность заняла центральную сцену.

До недавнего времени бизнес-лидеры имели только несколько дорогих вариантов для решения проблем эффективности; они нанимали больше людей, покупали стороннее решение и/или кастомизировали свою enterprise resource planning (ERP) систему. Роботизация процессов (RPA) представляет возможность трансформировать процессы, ведущие к неэффективности.

С RPA бизнесы могут использовать программных роботов для создания более коротких циклов разработки и увеличения надежности, за меньшую цену.

Сегодняшние лидеры учатся достигать бизнес-результатов, деля работу между людьми и роботами, используя их соответствующие сильные стороны соответственно. Например, многие процессы включают повторяющиеся, утомительные задачи, а также задачи высшего уровня, хорошо обученной когниции. Когда организации распределяют задачи соответствующим образом между роботами и людьми, результаты могут быть потрясающими.

В этой статье, первой части в двухчастной серии, мы сфокусируемся на трех сценариях несопровождаемой автоматизации, в которых организации запускают процессы за кулисами, с малым или нулевым человеческим вмешательством. Это видео дает быстрое напоминание о том, как несопровождаемые и сопровождаемые автоматизации отличаются:

Вторая часть серии будет фокусироваться на кейсах RPA для сопровождаемой автоматизации, в которой сотрудники работают с роботами коллаборативно, в реальном времени на их локальных ПК.

Вот три сценария несопровождаемой автоматизации, где роботы работают независимо для инициации и завершения процессов.

1. Полностью автономная обработка: основанная на исключениях

Необходимость обрабатывать массивные объемы данных представляет один из самых четких кейсов для RPA. В этом примере мы сфокусируемся на некоторых наших компаниях страхования здоровья, которые обрабатывают большие объемы претензий и счетов.

Данные хранятся через множественные системы, некоторые legacy и некоторые современные, требуя от сотрудников перемещать информацию из системы в систему, обновляя и верифицируя по пути. Автоматизация сложна, потому что многие системы не имеют API, позволяющих легкую интеграцию.

С RPA организации страхования здоровья и компании с похожими проблемами могут автоматизировать эти процессы для запуска без какой-либо необходимости в человеческом вводе.

Типично, один или более роботов будут сидеть на виртуальных машинах или на бэк-офис компьютерах и запускать несопровождаемую автоматизацию. Администраторы могут установить расписание в их RPA-платформе и выделить оптимальное количество роботов для обработки претензий и счетов и выполнения соглашения об уровне сервиса (SLA) бизнеса. Это можно сделать легко в UiPath Orchestrator. Люди не вовлечены, кроме обработки редких исключений, которые Orchestrator выведет на поверхность к назначенным пользователям.

Даже если люди не присутствуют, несопровождаемая автоматизация типично более безопасна, чем ручной процесс, потому что вы можете ограничить доступ к данным до робота.

В то же время лучшие практики кодирования предоставляют полные, точные аудиты для соответствия.

С роботами, работающими непрерывно, люди свободны выполнять активности более высокого уровня. Люди, которые ранее тратили свое время на перемещение и валидацию данных, теперь могут фокусироваться на инициативах, требующих более глубокого мышления, быстрее реагируя на меняющиеся требования полисодержателей. Разговоры с клиентами имеют время и пространство для развития, и сотрудники могут фокусироваться на создании лучшего клиентского опыта.

2. Человек-подготовленная обработка: настрой и забудь

Некоторые процессы нуждаются в человеческом вводе для старта, но требуют медленного, ручного труда для завершения. С RPA организации могут вовлекать людей только когда они необходимы.

Когда человек запускает процесс и передает его роботу для завершения, вы получаете лучшее от человеческого творчества и софтверной эффективности.

Люди могут фокусироваться на высокоуровневом мышлении, зная, что роботы гарантируют доставку с лучшими в классе документированием и уведомлениями.

Вот пример того, как ипотечная компания использует этот тип автоматизации:

В США типичный процесс покупки дома требует от лендеров регулярно заказывать ипотечные оценки, предоставляющие несмещенные оценки стоимости каждого дома. Несмотря на их важность, заказ оценок повторяется и склонен к ошибкам.

Хуже того, если ипотечная оценка заказана поздно, это может задержать весь процесс кредита и даже рисковать навлечением последствий от Bureau потребительской финансовой защиты или других госорганов.

Проблема оценок сводится к врожденным ограничениям человеческого труда.

Человеческая логика необходима для старта процесса, но завершение его требует повторяющихся, ручных шагов. С RPA человек может запустить процесс, обозначив точно, когда оценка должна быть заказана, специфицируя подходящие аддоны и выбирая компанию оценки.

Ипотечная оценка может занять только десять минут для завершения, но реальная ценность для лендеров — экономия сотен тысяч долларов за счет обеспечения меньшего количества кредитов, требующих эскалации из-за задержанных оценок. Тем временем сотрудники могут завершать заказы быстрее и работать ближе с покупателями домов, обеспечивая клиентам ответы, которые им нужны.

Погрузитесь глубже в пример (выше): Полностью автоматизированное предприятие здесь (и так оно выглядит)

3. Человек в цикле: валидация

Многие неэффективные процессы не представляют четких кейсов RPA, потому что они требуют прерывистого, но необходимого человеческого суждения.

С правильной RPA-платформой, однако, вы можете построить автоматизацию, которая динамически запрашивает человеческий ввод по мере возникновения проблем, обеспечивая вмешательство людей только когда необходимо.

Возьмите департамент accounts payable (AP), например. AP-департаменты часто застревают в повторной обработке счетов и загрузке выборок данных в ERP вроде SAP. Большинство счетов, которые AP-департаменты обрабатывают, нестандартны, означая, что они могут быть бумажными документами, факсами или PDF — заполненными неструктурированными данными в разных форматах.

Ручной труд обременителен и медленный для людей, и сложность делает обработку счетов сложной для традиционных инструментов автоматизации.

Используя оптическое распознавание символов (OCR) и модели машинного обучения (ML), RPA может интерпретировать эти счета и выбирать ключевую информацию для обработки. Иногда робот может не иметь возможности сопоставить конкретный кусок данных с известным типом данных (вроде суммы счета). Вместо того чтобы провалить процесс и заставить пользователя ревьювить весь счет, несопровождаемый робот может сигнализировать человеку, что ввод нужен. В этом human-in-the-loop (иногда называемом «human in the middle») сценарии человек может затем ревьювить и завершить задачи перед тем, как позволить роботу забрать контроль обратно.

С этим кейсом в виду, AP-департамент может внедрить автоматизированного несопровождаемого робота с человеческим fail-safe. Несопровождаемый робот использует OCR для обработки счетов и загрузки данных в SAP, но если OCR не может четко увидеть поле, робот может уведомить пользователей по email, что процесс нуждается в их верификации. AP-сотрудники должны вступать только по необходимости, так что они могут тратить свое время на более критичные задачи, такие как бюджетирование и планирование.

По мере что человек проясняет исключения в середине процесса, эти изменения кормятся обратно в ML-модель, которая учится от активностей человека. Как только модель переобучится, ей не понадобится человеческое вмешательство для обработки этого сценария в следующий раз, когда она наткнется на него.

Процесс, который ранее казался непроницаемым для автоматизации, на самом деле представляет убедительный кейс RPA. С человеком в середине вы можете сократить человеческое вовлечение до валидации, а затем ML может сократить его даже дальше.

Создание рабочей силы будущего

Полное использование автоматизации требует от организаций переосмысления того, как они думают о своих процессах и труде, необходимом для их завершения. Если вы мыслите «автоматизация первая», цифровая трансформация может стать достижимой целью, а не аспирацией.

Рабочая сила будущего будет гибридом человеческого и роботного труда, и самые эффективные организации будут подходить к каждой проблеме, сначала рассматривая степень автоматизации, которую они будут использовать. Организации процветают благодаря своим людям, и чем больше организации могут освободить свою человеческую рабочую силу для творческой работы, тем больше они преуспеют. Гибридная цифровая рабочая сила позволяет людям быть более человечными и более успешными, чем когда-либо прежде.

Оставайтесь на связи для второй части, чтобы узнать, как сопровождаемые роботы могут работать рядом с людьми для обеспечения автоматизации в даже самых динамичных процессах.

Хотите узнать больше? Присоединяйтесь к нам для нашего вебинара «Attended vs Unattended Automation»