Наши 25 лучших ресурсов 2020 года для воплощения корпоративного ИИ в реальность

Это будет не первый год, когда кто-то предсказал появление искусственного интеллекта (ИИ). Но 2020 год был другим:пандемия COVID-19 значительно ускорила темпы внедрения технологий цифровой трансформации.

Клиенты, с которыми мы общаемся, хотят использовать автоматизацию и искусственный интеллект для повышения отказоустойчивости при подготовке к будущему. Направляясь в 2021 год, нельзя оглядываться назад:наступает эра корпоративного искусственного интеллекта. И мы не единственные, кто говорит об этом:Forrester тоже предсказывает:«Настало время для ИИ проявить себя».

Важно сочетание — добавление ИИ к автоматизации резко расширило возможности автоматизации для компаний. 2020 год дал понять, что ИИ — это не просто тренд. ИИ — это основа полностью автоматизированного предприятия™, а полностью автоматизированное предприятие привносит ИИ во все аспекты работы. Возможности автоматизации огромны. Мы верим, что сила ИИ может сделать его практически безграничным. В этом посте мы собрали и обобщили лучшие ресурсы, которые команда UiPath AI собрала в 2020 году. Вы найдете сокровищницу ресурсов — от видео до статей и тематических исследований — которые покажут, почему 2020 год был важным. год для ИИ. Более того, вы уйдете, зная, почему 2021 год будет еще лучше.

Объедините AI и RPA, чтобы воспользоваться преимуществами обоих

Корпоративный ИИ становится наиболее мощным и доступным, когда компании объединяют его с RPA. Помимо основы автоматизации, искусственный интеллект может внедряться во все аспекты работы, улучшая одни процессы и трансформируя другие. На протяжении 2020 года мы глубоко размышляли о том, что означает сочетание ИИ и RPA и что оно может дать.

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

Не беспокойтесь, если вы немного не понимаете различий между ИИ и RPA. В идеале технологии тесно взаимодействуют друг с другом, поэтому вас нельзя обвинить в том, что вы их перепутали. В этой статье мы разобрали различия между ними.

Подводя итог, можно сказать, что RPA — это фундаментальная технология автоматизации, которая предоставляет программных роботов, которые могут автоматизировать рутинные, повторяющиеся, основанные на правилах задачи, которые люди ненавидят делать. ИИ — это передовая технология автоматизации, которая управляет сложными когнитивными процессами с использованием больших наборов данных.

Искусственный интеллект и RPA:преобразующие сами по себе, еще более мощные вместе

Здесь мы сформулировали, как RPA и AI вместе могут раскрыть потенциал, скрытый в другом. Благодаря ИИ разработчики RPA имеют почти безграничные возможности для автоматизации когнитивных процессов. С помощью RPA разработчики могут внедрять процессы ИИ простым, масштабируемым и безопасным способом.

UiPath AI + RPA:безграничное расширение автоматизации

Нам нравится рассматривать объединение этих двух технологий через призму пары.

На видео ниже пара собирается купить дом. Одна проблема:большинство банков не могут эффективно обрабатывать заявки на ипотеку. Это оставляет нашу пару в дураках, ожидающих своего дома, и это заставляет их банк ждать, когда начнется медленный цикл доходов. То есть, если они не выберут AI Superior Bank.

Этот банк, наш вымышленный пример (на основе реального варианта использования), автоматизирует свои процессы с помощью роботов и вооружает этих роботов искусственным интеллектом, чтобы роботы могли делать прогнозы, обрабатывать изменчивость и интерпретировать неструктурированный контент. Конечным результатом является более эффективный процесс, который удовлетворит как клиента, так и компанию.

Портфолио, позволяющее внедрить ИИ в RPA

Мы сосредоточены на практическом применении ИИ на предприятии.

Таким образом, мы встроили ИИ в каждую часть платформы UiPath. Благодаря нашему портфолио вы можете автоматизировать больше процессов:

1. Везде новые возможности автоматизации. Объединив ИИ и RPA, вы сможете раскрыть возможности автоматизации и создать лучший конвейер автоматизации.

2. Обучение роботов выполнению «мыслительных» задач. С помощью UiPath Document Understanding, UiPath AI Computer Vision и чат-ботов вы можете наделить своих роботов способностью выполнять все виды когнитивных процессов.

3. Простая вставка ИИ в роботов. С помощью UiPath StudioX и UiPath AI Fabric* вы можете добавлять навыки ИИ и развертывать ИИ простым перетаскиванием.

4. Использование цикла обучения:с помощью всех этих инструментов вы можете повысить производительность своих программных роботов и моделей ИИ по мере поступления новых данных.

Этот портфель трансформирует процессы, которые включают, например, просмотр резюме, рассмотрение претензий и обеспечение соблюдения требований аудита.

*Примечание редактора:UiPath AI Fabric теперь называется Центр искусственного интеллекта <я>.

5 способов, с помощью которых RPA и искусственный интеллект могут обеспечить успех бизнеса сейчас и после пандемии COVID-19

Как мы писали выше, COVID-19 стал катализатором цифровой трансформации. Процессы, основанные на RPA и ИИ, скоро станут новой нормой, и предприятия, которые хотят оставаться конкурентоспособными, должны будут внедрить RPA и ИИ сейчас и внедрить их глубоко. В этом посте мы обсудим пять различных способов, которыми компании могут использовать RPA и AI для достижения успеха — даже после пандемии. Если ваш топ-менеджер все еще сомневается в автоматизации, вы можете обратиться к нему с этой статьей.

Заложите основу для успеха ИИ, зная его историю и технологию

Корпоративный искусственный интеллект нуждается в фундаменте для успеха. Без него даже самые новаторские бизнес-лидеры останутся без руля. Исследование Accenture показывает, что 76% руководителей испытывают трудности с масштабированием ИИ в своем бизнесе. Хуже того, многие руководители высшего звена — трое из четырех — опасаются, что, если они не будут масштабировать ИИ в ближайшие пять лет, они обанкротятся. Желание будущего присутствует, как и страх быть отодвинутым в прошлое. Чего не хватает, так это понимания того, откуда появился ИИ и что означает поддержка его развития.

История ИИ:от футуристической фантастики к будущему предприятия

Дэниел Дайнс, наш основатель и генеральный директор, любит говорить, что автоматизация не нова. Автоматизация восходит к заре человечества, когда некоторые из самых первых людей пытались снизить стоимость своей работы. ИИ намного современнее (и, к счастью, эффективнее). В этом посте мы рассмотрели историю ИИ, от его появления в священных залах академических кругов до его реальных бизнес-приложений. Это увлекательное путешествие, и любому бизнес-лидеру полезно знать, где коренится будущее.

Сочетание оптического распознавания символов с искусственным интеллектом и RPA для расширенного анализа данных

Для ИИ потребовалось множество предварительных технологий, в первую очередь оптическое распознавание символов (OCR). После оснащения OCR программные роботы могут анализировать неструктурированные данные (на долю которых приходится от 80 до 90 % всех данных) и выводить закодированный текст. Если вы добавите к этому ИИ, программные роботы смогут интерпретировать полученные данные, используя контекстные подсказки, а это означает, что они могут обрабатывать изменчивость необработанных данных и разделять документы по мере необходимости. Тройной эффект:ИИ, RPA и OCR дают результаты, которых ни один из них не может сделать по отдельности.

Ответ UiPath на консультацию Европейской комиссии по искусственному интеллекту

В 2020 году произошло много крупных событий в области ИИ за пределами делового мира, главным из которых стала публикация Европейской комиссией официального документа «Об искусственном интеллекте:европейский подход к совершенству и доверию». Мы объединили усилия с такими компаниями, как Google и Microsoft, чтобы отреагировать на статью. Мы сделали множество предложений о том, как лучше всего регулировать ИИ, например:

• Используйте постепенный, пропорциональный подход с учетом рисков.

• Гармонизируйте правила для единообразия на рынке ЕС.

• Дайте краткие и четкие определения ИИ.

Это обсуждение, которое мы были рады провести и будем рады продолжить. Мы ожидаем, что в 2021 году по мере развития ИИ обсуждение будет развиваться.

Изучите варианты использования корпоративного искусственного интеллекта

Сценарии использования корпоративного ИИ, как правило, делятся на три группы:процессы с высокой степенью изменчивости, рабочие процессы с непредсказуемыми результатами и задачи, использующие неструктурированные данные. В реальной жизни эти варианты использования могут выглядеть как прогнозирование реадмиссии в здравоохранении, оптимизация ценообразования в розничной торговле, обнаружение мошенничества в сфере финансовых услуг и многое другое. На протяжении 2020 года мы старались выделить эти варианты использования и сделать искусственный интеллект реальным.

UiPath — компания, ориентированная на клиента, и поэтому мы всегда, когда это возможно, выдвигали наших клиентов и партнеров на передний план:

• В статье «Как ИИ может постоянно улучшать и масштабировать автоматизацию» мы узнали, как Evros — компания, занимающаяся управляемыми ИТ-услугами и индустрией интеграции систем, — использует интеллектуальную автоматизацию для снижения рабочей нагрузки человека и как Cognizant помогает своим клиентам добавлять ИИ в RPA.

• В статье Heritage Bank:управление автоматизацией с помощью RPA и ИИ мы узнали, как крупнейший взаимный банк Австралии добился точности 98 % с помощью модели машинного обучения (ML) (созданной UiPath), которую они развернули на AI Fabric.

• В статье «Крупная медицинская страховая компания использует центр искусственного интеллекта UiPath для оптимизации клинических результатов» мы узнали, как компания Amitech сэкономила 11 миллионов долларов США, используя UiPath и сочетание искусственного интеллекта и автоматизации.

У нас есть еще много вариантов использования, откуда они пришли. Ознакомьтесь с другими примерами использования банковских и финансовых услуг. Или углубитесь в примеры использования в здравоохранении.

А если вы предпочитаете видео, ознакомьтесь с плейлистом, который включает в себя множество других вариантов использования.

Облегчить начало работы с ИИ

Одна из наших задач — сделать ИИ доступным. Это не принесет нам и вам никакой пользы, если корпоративный ИИ останется какой-то высокой целью, технологией, о которой вы мечтаете, но никогда не используете. В течение 2020 года мы вложили средства в то, чтобы каждому было легко начать работу с ИИ.

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

Начальные модели являются ключом к тому, чтобы сделать ИИ более доступным. Модели машинного обучения — это части программного обеспечения, обученные на больших наборах данных; стартовые модели упаковывают предварительно обученные версии, которые компании могут развернуть с помощью AI Fabric. В этой статье мы разобрали некоторые из основных вариантов использования ИИ и машинного обучения и показали, как можно использовать начальные модели, чтобы дать толчок развитию ИИ.

Простая переобучение начальных моделей ИИ для получения более точных результатов

Конечно, начать работу со стартовыми моделями — это только начало. Эти модели обеспечивают прочную основу для ваших усилий в области ИИ, но в конечном итоге вам захочется выйти за их рамки. В этой статье мы объяснили, как вы можете изменить и переобучить свои модели машинного обучения. Мы представили три причины, по которым вам может потребоваться переподготовка:

• Ваша текущая модель не обучена работе с определенными наборами данных.

• Ваша текущая модель может быть улучшена.

• Данные реального мира требуют развития вашей текущей модели.

Многие модели не нуждаются в переобучении, но для тех, кому это необходимо, эти знания необходимы.

Введение в понимание документов UiPath — более эффективный способ интеллектуальной обработки документов

В 2020 году мы представили UiPath Document Understanding — новую технологию, которая позволяет программным роботам анализировать и интерпретировать даже самые сложные неструктурированные документы. Программные роботы UiPath, оснащенные искусственным интеллектом, теперь могут считывать, извлекать, интерпретировать данные и воздействовать на них. Раньше это было возможно только для документов с фиксированной структурой, таких как бланки, паспорта или лицензии. Теперь программные роботы могут использовать ИИ для понимания документов с различными макетами или без фиксированной структуры, таких как квитанции, счета и резюме.

Использование экосистемы распознавания документов

Понимание документов лучше всего объяснить как экосистему, а не функцию. В этой статье мы объяснили, как такие технологии, как OCR, экстракторы на основе шаблонов (TBE), неконтролируемое обучение (USL) и обработка естественного языка (NLP), объединяют усилия для обеспечения действительно глубокого понимания документов.

Сочетание подходов на основе правил и моделей для улучшения обработки документов

Еще одним ключевым преимуществом Document Understanding является возможность использовать подходы к обработке документов как на основе правил, так и на основе моделей. В этой статье мы рассмотрели некоторые из наиболее распространенных типов и классификаций документов и изучили преимущества извлечения данных на основе правил и извлечения данных на основе моделей. Опираясь на это общее понимание, мы рассмотрели некоторые общие проблемы, с которыми сталкиваются компании при применении этих подходов, и рассмотрели преимущества, которые компании могут получить, объединив их.

Повысьте операционную эффективность и снизьте риски благодаря пониманию документов

В 2020 году мы составили несколько подробных официальных документов, в которых проанализировано, как предприятия могут использовать новые функции UiPath. В этом мы сосредоточились на UiPath Document Understanding, экосистеме, основанной на искусственном интеллекте, которая позволяет программным роботам читать и даже понимать все виды документов. Прочтите этот технический документ, чтобы понять, как выбрать решение для обработки документов и как использовать его для повышения эффективности работы.

Объединение возможностей ИИ и RPA с AI Center

Еще один технический документ, который мы составили, был посвящен искусственному интеллекту, RPA и одному из наших самых интересных продуктов:UiPath AI Center. Возможностей для автоматизации с использованием ИИ много, и в этом техническом документе мы рассмотрели, как можно внедрить и масштабировать ИИ, особенно при поддержке UiPath AI Center.

Улучшение бизнес-результатов за счет масштабного внедрения искусственного интеллекта

Когда дело доходит до ИИ, многие предприятия справедливо задаются вопросом, как его внедрить. Были попытки стандартизировать жизненный цикл науки о данных, но до сих пор эти попытки не учитывали, что потребности каждого предприятия различны. Здесь мы рассмотрели, как компании могут реально внедрять машинное обучение и искусственный интеллект в больших масштабах. Мы рассмотрели четыре этапа:

• Определите свою проблему

• Изучите свои данные

• Создайте модель машинного обучения

• Развертывание развивающейся модели

Этот четырехэтапный процесс обеспечивает гибкую, ремонтопригодную и масштабируемую операцию машинного обучения.

Подготовьтесь к 2021 году

Наше исследование показало широко распространенное стремление к знаниям в области ИИ. Например, более 80% разработчиков RPA в нашем опросе «Влияние RPA на опыт сотрудников» указали, что хотят узнать об AI/ML. Кроме того, несколько разработчиков RPA в нашем отчете UiPath о состоянии разработчиков RPA заявили, что хотят добавить ML и науку о данных в свои наборы навыков. Желание есть, и в ответ мы добавили соответствующие курсы в Академию UiPath.

Академия UiPath теперь включает курсы по:

• Центр искусственного интеллекта

• Понимание документа

• Компьютерное зрение с искусственным интеллектом

Повышение квалификации станет неотъемлемой частью успеха в 2021 году. Умные сотрудники будут стремиться к этому, а умные организации будут поощрять и предлагать его.

Будущее корпоративного искусственного интеллекта уже здесь, поэтому давайте сделаем его хорошим. Начните корпоративную пробную версию сегодня.