Роботизированная автоматизация процессов (RPA):от рутины к революции

Когда дело доходит до технологии RPA, есть еще много возможностей для использования.

Роботизированная автоматизация процессов, или RPA, часто вызывает в воображении образы роботов, собирающих автомобили, или даже дроидов, сидящих рядом с Бобом в счетах к оплате. Но на самом деле RPA — это просто программное обеспечение, которое автоматизирует повторяющиеся, как правило, ручные процессы и выполняет их точно, эффективно и экономично, что делает его очень востребованным в деловом мире.

Учитывая, что рынок RPA, как ожидается, достигнет 7,1 миллиарда долларов к 2025 году, становится ясно, что эта технология быстро становится важным инструментом для предприятий, чтобы не отставать от конкурентов. RPA особенно полезен для предприятий, которые обрабатывают большие объемы структурированных данных, т. е. конкретных данных, хранящихся в предопределенном формате, например в определенной ячейке электронной таблицы, поле в базе данных или запись в онлайн-форме.

RPA в бизнесе

Во время пандемии RPA заняла центральное место, поскольку предприятия искали способы предоставления товаров и услуг с меньшим контактом с людьми. Многие из этих компаний сейчас используют RPA для автоматизации процессов цепочки поставок, таких как ввод данных, системы выставления счетов и послепродажная поддержка. RPA не только обеспечивает значительную экономию средств и эффективности, но также высвобождает время сотрудников, чтобы они могли сосредоточиться на более творческих задачах.

С момента своего появления как программного инструмента, запрограммированного для работы исключительно со структурированными данными и для автоматизации повторяющихся бизнес-процессов, RPA и его определение эволюционировали. Компания Deloitte недавно описала RPA как нечто, «сочетающее искусственный интеллект, включая обработку естественного языка, машинное обучение, автономию и машинное зрение, с автоматизацией».

RPA и ИИ

Хотя некоторые могут поспорить с этим определением, нет никаких сомнений в том, что RPA и ИИ вместе являются мощным инструментом. Используя такие аспекты ИИ, как компьютерное зрение, которое может «считывать» цифровые изображения и извлекать данные из документов, а также обработку естественного языка и семантический анализ, которые используются для понимания и интерпретации текста в контексте, автоматизация процессов делает огромный шаг вперед. Такое сочетание позволяет системам понимать структурированные и неструктурированные данные и учиться на миллиардах транзакций, точек данных и отзывов пользователей.

Например, при обработке расходов и счетов интеллектуальная автоматизация может не только извлекать предсказуемые структурированные данные из шаблонных форм, но и считывать текст из квитанций, даже если он едва разборчив, и применять семантическое понимание к счетам. Благодаря искусственному интеллекту финансовые инструменты могут принимать независимые решения, понимая, что и кто покупает, а также как это следует классифицировать и учитывать.

Системы искусственного интеллекта используют полученные данные для обучения и более глубокого понимания бизнес-сценариев, что еще больше расширяет возможности принятия решений и прогнозирования. Чем больше потребляется информации, тем умнее они становятся. В то время как RPA может потребовать вмешательства человека, если система не распознает определенные типы данных, ИИ может обрабатывать ситуацию, используя контекст, принимая разумное и обоснованное решение. RPA обычно ограничивается задачами, основанными на правилах, тогда как ИИ оснащен инструментами для понимания исключений из правил.

Что ждет RPA и AI?

Когда дело доходит до автоматизации бизнеса, и RPA, и ИИ добавляют ценность, но есть определенные сценарии, в которых каждая технология имеет больше смысла. Например, многие системы управления расходами используют RPA для извлечения предсказуемых структурированных данных из шаблонных форм расходов, заполненных сотрудниками. Эта автоматизация устраняет дальнейшее вмешательство человека путем проверки и последующего утверждения или отклонения отчетов.

Однако для компаний с большим объемом неструктурированных данных, если система не может обрабатывать данные и нуждается в обучении тому, как их классифицировать и обрабатывать, вмешательство человека по-прежнему необходимо. В таких случаях решения на основе ИИ могут быть предпочтительнее, так как такие инструменты могут легко считывать неструктурированные данные, такие как рукописные квитанции из черных кэбов или условия контрактов из контрактов.

Несмотря на доказанные преимущества RPA и ИИ, бухгалтерские и финансовые операции по-прежнему отстают, когда дело доходит до автоматизации. Только 12% опрошенных компаний используют инструменты RPA, а примерно 11% используют ИИ. В результате у предприятий есть огромные возможности для повышения производительности, производительности и эффективности за счет автоматизации, что имеет смысл для любой организации.