Роботизация процессов (RPA): трансформация рутинных задач в революционную эффективность

Все еще существует множество возможностей для захвата, когда речь идет о технологии RPA. Роботизация процессов, или RPA, часто вызывает образы роботов, собирающих машины, или даже дроидов, сидящих рядом с Бобом в Отделе кредиторской задолженности. Но в реальности RPA — это просто программное обеспечение, автоматизирующее повторяющиеся, обычно ручные процессы и выполняющее их точно, эффективно и стоимостно-эффективно — делая его высоко востребованным в бизнес-мире.

Учитывая, что рынок RPA ожидается достичь $7.1 млрд к 2025 году, ясно, что эта технология быстро становится необходимым инструментом для предприятий для поддержания темпа с пирами. RPA особенно полезен для бизнесов, обрабатывающих большие объемы структурированных данных, которые являются специфическими данными, хранящимися в предопределенном формате, таком как в конкретной ячейке таблицы, поле в базе данных или запись в онлайн-форме.

RPA в бизнесе

Во время пандемии RPA занял центральную сцену, так как бизнесы искали способы предоставлять товары и услуги с уменьшенным человеческим контактом. Многие из этих бизнесов сейчас используют RPA для автоматизации процессов цепочки поставок, таких как ввод данных, биллинговые системы и поддержка послепродажного сервиса. Не только RPA предлагает отличную экономию затрат и эффективности, но он также освобождает время сотрудников для фокуса на более творческих задачах.

От своих истоков как программного инструмента, запрограммированного работать исключительно со структурированными данными и автоматизировать повторяющиеся бизнес-процессы, RPA и его определение эволюционировали. Deloitte недавно описал RPA как нечто, что «объединяет искусственный интеллект — включая обработку естественного языка, машинное обучение, автономику и машинное зрение — с автоматизацией».

RPA встречает ИИ

Пока некоторые могут спорить с этим определением, нет вопроса, что RPA и ИИ вместе — мощный инструмент. Используя аспекты ИИ как компьютерное зрение, которое может «читать» цифровые изображения и извлекать данные из документов, и обработку естественного языка и семантический анализ, которые используются для понимания и интерпретации текста в контексте, процессная автоматизация делает огромный шаг вперед. Эта комбинация позволяет системам понимать структурированные и неструктурированные данные и учиться от миллиардов транзакций, точек данных и пользовательской обратной связи.

С обработкой расходов и счетов, например, интеллектуальная автоматизация может не только извлекать предсказуемые структурированные данные из шаблонных форм, она может читать текст из чеков, даже если едва читаемо, и применять семантическое понимание к счетам. Поддержанная ИИ, финансовые инструменты могут принимать независимые решения, понимая, что покупается, кто покупает и как это должно быть классифицировано и учтено.

ИИ-системы используют всасываемые данные для обучения и развития более широкого понимания бизнес-сценариев, дальнейшее усиление их принятия решений и предиктивных способностей. Чем больше информации потребляется, тем более интеллектуальными они растут. Пока RPA может требовать человеческое вмешательство, если система не распознает определенные типы данных, ИИ может обработать ситуацию, используя контекст, доставляя интеллектуальное и информированное решение. RPA обычно ограничена задачами на основе правил, тогда как ИИ оснащена инструментами для понимания исключений из правил.

Что дальше для RPA и ИИ?

Когда речь идет о бизнес-автоматизации, и RPA, и ИИ добавляют ценность, но есть специфические сценарии, где каждая технология имеет больше смысла. Например, многие системы управления расходами используют RPA для извлечения предсказуемых структурированных данных из шаблонных, сотрудниками заполненных форм расходов. Эта автоматизация устраняет дальнейшее человеческое участие путем валидации и последующего одобрения или отклонения отчетов.

Однако для компаний с большим количеством неструктурированных данных, если система не может обработать данные и должна быть инструктирована о том, как классифицировать и обрабатывать их, человеческое вмешательство все еще необходимо. В таких случаях ИИ-оснащенные решения могут быть предпочтительнее, так как такие инструменты могут легко читать неструктурированные данные, как рукописные чеки из черных такси или условия контрактов из контрактов.

Несмотря на доказанные выгоды RPA и ИИ, бухгалтерские и финансовые операции все еще отстают, когда речь идет об автоматизации. Только 12% опрошенных компаний используют инструменты RPA, в то время как примерно 11% используют ИИ. В результате бизнесы имеют массивную возможность улучшить производительность, продуктивность и эффективность через автоматизацию — нечто, что имеет бизнес-смысл для каждой организации.