25 незаменимых ресурсов для успеха корпоративного ИИ (2020)

Это далеко не первый год, когда кто-то предсказывает приход искусственного интеллекта (ИИ). Но 2020 год стал иным: пандемия COVID-19 существенно ускорила внедрение технологий цифровой трансформации.

Наши клиенты хотят использовать автоматизацию и ИИ для создания устойчивости, готовясь к будущему. Вступая в 2021 год, не стоит оглядываться назад: эра корпоративного искусственного интеллекта уже наступила. В этом уверены не только мы: Forrester также прогнозирует: «Время для сияния ИИ пришло».

Именно сочетание технологий имеет значение — добавление ИИ к автоматизации кардинально расширило сферу процессов, которые компании могут автоматизировать. 2020 год наглядно показал: ИИ — не просто тренд. ИИ является столпом полностью автоматизированного предприятия™, а полностью автоматизированное предприятие внедряет ИИ во все аспекты работы. Потенциал автоматизации огромен. Мы верим, что сила ИИ способна сделать его практически безграничным. В этой публикации мы собрали и резюмировали лучшие ресурсы, которые команда UiPath AI подготовила в 2020 году. Вы найдете кладезь материалов — от видео и статей до кейсов — демонстрирующих, почему 2020 год стал важным для ИИ. Более того, вы поймете, почему 2021 год будет еще более значительным.

Объединяйте ИИ и RPA, чтобы извлечь выгоду из обоих

Корпоративный ИИ достигает максимальной мощности и доступности, когда компании объединяют его с RPA. На надежном фундаменте автоматизации ИИ может проникать в каждый аспект работы, усовершенствуя одни процессы и полностью трансформируя другие. На протяжении 2020 года мы глубоко размышляли о том, что означает сочетание ИИ и RPA и какие результаты оно может дать.

Что такое ИИ и RPA: различии, ажиотаж и когда использовать их вместе

Не переживайте, если вы немного запутались в различиях между ИИ и RPA. Идеально эти технологии работают в тесной связке, поэтому вас нельзя винить за путаницу. В этой статье мы подробно разобрали различия между ними.

Кратко: RPA — это базовая технология автоматизации, предоставляющая программных роботов для выполнения скучных, повторяющихся, основанных на правилах задач, которые люди не любят выполнять. ИИ — это передовая технология автоматизации, которая обрабатывает сложные когнитивные процессы с использованием больших массивов данных.

ИИ и RPA: трансформирующие по отдельности, еще более мощные вместе

Здесь мы показали, как RPA и ИИ вместе могут раскрыть потенциал, скрытый в каждой из технологий. Благодаря ИИ разработчики RPA получают практически безграничную способность автоматизировать когнитивные процессы. Благодаря RPA разработчики могут внедрять ИИ-процессы простым, масштабируемым и безопасным способом.

UiPath AI + RPA: обеспечение безграничного расширения автоматизации

Один из способов представить союз этих двух технологий — через призму пары.

В видео ниже пара собирается купить дом. Проблема: большинство банков не могут эффективно обрабатывать заявки на ипотеку. Это оставляет пару на холоде в ожидании дома, а банк — в ожидании медленного оборота выручки. Это так и будет, если они не выберут AI Superior Bank.

Этот банк — наш вымышленный пример (основанный на реальном кейсе) — автоматизирует процессы с помощью роботов и оснащает их ИИ, чтобы роботы могли делать прогнозы, обрабатывать вариативность и интерпретировать неструктурированный контент. Результат — более эффективный процесс, удовлетворяющий и клиента, и компанию.

Портфолио, позволяющее внедрять ИИ в RPA

Мы фокусируемся на практическом применении ИИ в 엔терпрайзе.

Поэтому мы интегрировали ИИ в каждую часть платформы UiPath. Через наше портфолио вы можете автоматизировать больше процессов за счет:

1. Поиска большего количества возможностей для автоматизации везде: с ИИ и RPA вместе вы можете выявлять возможности автоматизации и строить лучший конвейер автоматизации.

2. Обучения роботов выполнять «мыслящие» задачи: с UiPath Document Understanding, UiPath AI Computer Vision и чат-ботами вы можете наделить роботов способностью брать на себя самые разные когнитивные процессы.

3. Простого внедрения ИИ в роботов: с UiPath StudioX и UiPath AI Fabric* вы можете добавлять навыки ИИ и развертывать их с помощью перетаскивания.

4. Использования цикла обучения: со всеми этими инструментами вы можете улучшать производительность программных роботов и ИИ-моделей по мере поступления новых данных.

Это портфолио трансформирует процессы, связанные, например, с рассмотрением резюме, рассмотрением страховых претензий и обеспечением аудиторского соответствия.

* Примечание редактора: UiPath AI Fabric теперь называется AI Center.

5 способов, как RPA и ИИ могут позиционировать бизнес на успех сейчас и после COVID-19

Как мы писали выше, COVID-19 стал ускорителем цифровой трансформации. Процессы, основанные на RPA и ИИ, скоро станут новой нормой, а бизнесу, желающему оставаться конкурентоспособным, придется внедрять RPA и ИИ уже сейчас и делать это глубоко. В этой публикации мы обсуждаем пять различных способов, как бизнес может использовать RPA и ИИ для успеха — даже в условиях пандемии. Если ваш топ-менеджмент все еще сомневается в автоматизации, это материал, который стоит довести до их сведения.

Создайте фундамент для успеха ИИ с знанием его истории и технологий

Корпоративному искусственному интеллекту нужен фундамент для успеха. Без него даже самые инновационные бизнес-лидеры остаются без руля. Исследование Accenture показывает, что 76% руководителей сталкиваются с трудностями при масштабировании ИИ в своих бизнесах. Хуже того, многие топ-менеджеры — до трех четвертей — опасаются, что если они не масштабируют ИИ в ближайшие пять лет, их бизнес исчезнет. Желание будущего есть, страх остаться в прошлом тоже. Не хватает понимания того, откуда пришел ИИ и что означает поддержка его развития.

История ИИ: от фантастики к будущему энтерпрайза

Даниэл Дайнс, наш основатель и CEO, любит говорить, что автоматизация не нова. Автоматизация уходит корнями в зарождение человечества, когда самые первые люди пытались снизить затраты своего труда. ИИ намного более современен (и эффективен, к счастью). В этой статье мы проследили историю ИИ — от его появления в священных залах академии до реальных бизнес-применений. Этот путь увлекателен, и любому бизнес-лидеру полезно знать, в чем укоренено будущее.

Объединение OCR с ИИ и RPA для продвинутого анализа данных

ИИ потребовал множество предварительных технологий — прежде всего оптического распознавания символов (OCR). Оснащенные OCR, программные роботы могут переваривать неструктурированные данные (которые составляют около 80–90% всех данных) и выдавать машиночитаемый текст. Если добавить ИИ, роботы смогут интерпретировать полученные данные, используя контекстные подсказки, то есть обрабатывать вариативность исходных данных и при необходимости разделять документы. Триада: ИИ, RPA и OCR дает результаты, которых ни одна из трех технологий не может достичь в одиночку.

UiPath отвечает на консультацию Европейской комиссии по искусственному интеллекту

2020 год принес много значимых событий в сфере ИИ за пределами непосредственного бизнес-мира — главным из которых стало издание Европейской комиссией белой книги «Об искусственном интеллекте: европейский подход к совершенству и доверию». Мы объединили усилия с такими компаниями, как Google и Microsoft, чтобы ответить на эту книгу. Мы выдвинули множество предложений о том, как лучше регулировать ИИ, например:

• Применять поэтапный, пропорциональный, основанный на рисках подход.

• Гармонизировать регулирование для согласованности на рынке ЕС.

• Давать лаконичные и четкие определения ИИ.

Это дискуссия, в которой мы с удовольствием участвовали и продолжаем участвовать. В 2021 году, по мере развития ИИ, мы ожидаем эволюции этого диалога.

Изучите кейсы использования корпоративного искусственного интеллекта

Кейсы использования корпоративного ИИ, как правило, делятся на три категории: высоковариативные процессы, рабочие процессы с непредсказуемыми результатами и задачи, использующие неструктурированные данные. В реальной жизни это может выглядеть как прогноз повторной госпитализации в здравоохранении, оптимизация цен в ритейле, обнаружение мошенничества в финансовых услугах и многое другое. На протяжении 2020 года мы старались выделить эти кейсы и сделать ИИ осязаемым.

UiPath — клиентоориентированная компания, и как такая мы выводим наших клиентов и партнеров на первый план всякий раз, когда это возможно:

• В статье «Как ИИ может непрерывно улучшать и масштабировать автоматизацию» мы узнали, как Evros — компания в сфере управляемых ИТ-услуг и системной интеграции — использует интеллектуальную автоматизацию для снижения нагрузки на людей, а Cognizant помогает своим клиентам добавлять ИИ к RPA.

• В кейсе «Heritage Bank: ведение автоматизации с RPA и ИИ» мы узнали, как крупнейший взаимный банк Австралии достиг 98% точности с моделью машинного обучения (ML), созданной UiPath и развернутой на AI Fabric.

• В статье «Крупная страховая компания в сфере здравоохранения использует UiPath AI Center для оптимизации клинических результатов» мы узнали, как Amitech сэкономила 11 млн долларов с помощью UiPath и сочетания ИИ и автоматизации.

У нас есть еще множество кейсов. Изучите больше кейсов для банковской сферы и финансовых услуг. Или погрузитесь глубже в кейсы здравоохранения.

А если вы предпочитаете видео, посмотрите плейлист, включающий еще больше кейсов.

Сделайте начало работы с ИИ простым

Одна из наших миссий — сделать ИИ доступным. Нам и вам не поможет, если корпоративный ИИ останется высокой целью, технологией, о которой мечтают, но никогда не используют. На протяжении 2020 года мы инвестировали в способы сделать начало работы с ИИ легким для каждого.

ИИ стал проще: стартовые модели UiPath для автоматизации более сложных процессов

Стартовые модели — ключ к доступности ИИ. ML-модели — это программные компоненты, обученные на больших массивах данных; стартовые модели упаковывают предобученные версии, которые компании могут развернуть с помощью AI Fabric. В этой статье мы разобрали основные кейсы использования ИИ и ML и показали, как с помощью стартовых моделей можно запустить свои ИИ-инициативы.

Легкая переобучение стартовых моделей ИИ для более точных результатов

Конечно, начало работы со стартовыми моделями — это лишь старт. Эти модели обеспечивают надежный фундамент для ваших ИИ-усилий, но со временем вы захотите выйти за их рамки. В этой статье мы объяснили, как можно модифицировать и переобучать свои ML-модели. Мы представили три причины, почему может потребоваться переобучение:

• Ваша текущая модель не обучена обрабатывать специфические наборы данных.

• Ваша текущая модель может быть улучшена.

• Реальные данные требуют эволюции вашей текущей модели.

Многие модели не требуют переобучения, но для тех, что требуют, это знание критически важно.

Представляем UiPath Document Understanding — более эффективный способ интеллектуальной обработки документов

В 2020 году мы представили UiPath Document Understanding — новую технологию, позволяющую программным роботам разбирать и интерпретировать даже самые сложные неструктурированные документы. Вооруженные ИИ, роботы UiPath теперь могут читать, извлекать, интерпретировать и действовать на основе данных. Раньше это было возможно только для документов с фиксированной структурой, таких как формы, паспорта или лицензии. Теперь программные роботы могут использовать ИИ для понимания документов с переменными макетами или без фиксированной структуры, таких как чеки, счета и резюме.

Использование экосистемы Document Understanding

Document Understanding лучше всего объясняется как экосистема, а не как отдельная функция. В этой статье мы объяснили, как технологии вроде OCR, шаблонных экстракторов (TBE), обучения без учителя (USL) и обработки естественного языка (NLP) объединяют усилия для обеспечения действительно продвинутого понимания документов.

Объединение подходов на основе правил и моделей для улучшения обработки документов

Еще одно ключее преимущество Document Understanding — возможность использовать как подходы на основе правил, так и на основе моделей для обработки документов. В этой статье мы рассмотрели некоторые из наиболее распространенных типов и классификаций документов и изучили преимущества извлечения данных на основе правил и на основе моделей. С этим общим пониманием мы углубились в распространенные проблемы, с которыми компании сталкиваются при применении этих подходов, и рассмотрели выгоды, которые компании получают, объединяя их.

Повышение операционной эффективности и снижение рисков с Document Understanding

В 2020 году мы подготовили несколько глубоких технических документов, анализирующих, как бизнес может использовать новые функции UiPath. В одном из них мы сфокусировались на UiPath Document Understanding — экосистеме на базе ИИ, позволяющей программным роботам читать и даже понимать все виды документов. Прочитайте этот технический документ, чтобы понять, как выбрать решение для обработки документов и как использовать его для повышения операционной эффективности.

Объединение силы ИИ и RPA с AI Center

Еще один технический документ мы посвятили ИИ, RPA и одному из наших самых интересных продуктов: UiPath AI Center. Возможностей для ИИ-усиленной автоматизации множество, и в этом документе мы глубоко изучили, как можно внедрять и масштабировать ИИ — особенно с поддержкой UiPath AI Center.

Лучшие бизнес-результаты путем операционализации искусственного интеллекта в масштабе

Когда речь заходит об ИИ, вопрос для многих предприятий — справедливо — в том, как его операционализировать. Были попытки стандартизировать жизненный цикл науки о данных, но пока они не учитывали, что потребности каждого предприятия уникальны. Здесь мы разобрали, как бизнесу фактически внедрять ML и ИИ в масштабе. Мы охватили четыре фазы:

• Определите свою проблему

• Поймите свои данные

• Постройте ML-модель

• Разверните эволюционирующую модель

Этот четырехфазный процесс дает вам гибкую, поддерживаемую и масштабируемую ML-операцию.

Развивайте навыки, чтобы быть готовым к 2021 году

Наши исследования показали широкое желание получить знания об ИИ. Более 80% разработчиков RPA в нашем опросе «Влияние RPA на опыт сотрудников», например, указали, что хотят узнать об ИИ/ML. Кроме того, несколько разработчиков RPA в отчете UiPath State of RPA Developers Report сказали, что хотят добавить ML и науку о данных в свои навыки. Спрос есть, и в ответ мы добавили соответствующие курсы в UiPath Academy.

UiPath Academy теперь включает курсы по:

• AI Center

• Document Understanding

• AI Computer Vision

Повышение квалификации станет неотъемлемой частью успеха в 2021 году. Умные сотрудники будут его искать, а умные организации — поощрять и обеспечивать его.

Будущее корпоративного искусственного интеллекта уже здесь — давайте сделаем его хорошим. Начните корпоративный пробный период сегодня.