Как интеллектуальная балансировка нагрузки повышает эффективность RPA

Как можно добиться интеллектуальной балансировки нагрузки в этой сфере? Относительно новая концепция интеллектуальной балансировки нагрузки становится важной при эксплуатации RPA, поскольку определяет, какие задачи лучше подходят для сотрудников-людей, а какие — для их цифровых коллег.

С этой целью пять отраслевых экспертов назвали конкретные способы применения этого подхода.

Управление правилами и транзакциями

Во-первых, интеллектуальная балансировка нагрузки позволяет проверить, способны ли боты соблюдать правила, установленные компанией.

«Способность автоматически решать, требует ли действие вмешательства человека или может быть выполнено ботом, обычно называется "интеллектуальной балансировкой нагрузки", — говорит Сатхья Сринивасан, вице-президент по консалтингу (партнеры) в Appian. — Интеллект заключается в бизнес-правилах, определяющих, кто лучше справится с работой — человек или бот. Если человек, то какой отдел, группа, уровень опыта или менеджмент лучше обработают этот случай, а если бот, то что нужно для его подключения, насколько гибко бот может обслуживать разные типы запросов.

Чтобы быть по-настоящему эффективным, бот должен работать в широком наборе параметров. Допустим, правило предусматривает, что бот обрабатывает возвраты товаров стоимостью менее $100, но в пиковые периоды, когда возвратов много, правила могут динамически менять порог на более высокое число. Бот всё равно должен выполнять все необходимые шаги для одобрения этой суммы без переконфигурации каждый раз».

Гопал Рамасубраманиан, старший директор по интеллектуальной автоматизации и технологиям в Cognizant, добавил: «Если нужно выполнить 100 000 транзакций, и вместо ручного распределения их между разными роботами, функция интеллектуальной балансировки нагрузки платформы RPA автоматически распределит 100 000 транзакций по разным роботам и обеспечит их выполнение максимально быстро.

Если соглашение об уровне сервиса (SLA) привязано к завершению этих транзакций, а роботы не успевают выполнить SLA, интеллектуальная балансировка нагрузки также может по запросу задействовать дополнительных роботов для распределения нагрузки и гарантировать выполнение любой задачи вовремя».

Решения для процессной аналитики

Нил Мерфи, глобальный вице-президент ABBYY, объяснил, как решения процессной аналитики можно включить, чтобы лучше понять, какие области требуют оптимизации.

«В RPA повторение большого объема процессов может быть сложным, если процессы сломаны или не полностью поняты — это приводит к частым вмешательствам людей», — сказал Мерфи. — «Поэтому определенно есть смысл применять интеллектуальную балансировку нагрузки к RPA.

Именно поэтому мы видим появление решений процессной аналитики. Они помогают бизнесу лучше определить, какие процессы лучше оптимизировать для RPA, и гарантируют полное понимание процесса за счет выявления узких мест, вызывающих ошибки или увеличивающих время выполнения.

Процессная аналитика также раскроет наиболее частые пути выполнения процессов, выявит сломанные вариации процессов и обнаружит другие скрытые неэффективности внутри организационных процессов. Растущая практика в организациях, стремящихся к настоящей цифровой трансформации — а не просто автоматизации ручных процессов — заключается в сочетании процессной аналитики с RPA. Это обеспечивает наилучшие результаты».

Лицензирование ботов

Крис Портер, CEO NexBotix, расширяет тему использования интеллектуальной балансировки нагрузки для оптимизации операций, говоря о важности учета лицензирования ботов.

«Традиционные поставщики RPA в основном фокусировались на лицензировании ботов — продаже лицензий на основе "за бот", — сказал Портер. — Каждый бот — это фиксированный ресурс, способный обработать определенный объем работы, и как только он заполнен, нужно покупать еще одного бота. Другая проблема лицензирования ботов — они фактически планируются вручную; это большие накладные расходы — кто-то сидит, планирует работу и управляет пулом лицензий, а любая организация должна стремиться минимизировать затраты и максимизировать автоматизацию.

Интеллектуальная балансировка нагрузки — это взгляд на доступные ресурсы и последующее динамическое распределение работы между ними. Фактически это максимизирует использование ресурсов за счет автоматического распределения работы между разными ботами или разными серверами в зависимости от типа работы. Это не обязательно RPA — может быть машинное обучение или OCR, и автоматическое распределение этих задач.

Это становится действительно важно, когда есть рост объемов или сезонность в рабочей силе и нужно автоматически распределить работу на большее количество ботов или включить больше ботов. Например, страховой сектор обычно видит повышенную нагрузку в январе, когда высокий уровень продлений и скачок процессов.

С традиционным RPA вы покупаете под пик — вам нужно убедиться, что у вас есть эти лицензии для пика. Остальной год эти лицензии простаивают — вы всё равно платите за них, потому что традиционная модель лицензирования требует их доступности».

Цифровые работники

Последний пример интеллектуального управления нагрузкой в действии в RPA — цифровые работники.

Питер Уокер, CTO EMEA в Blue Prism, объяснил: «В отличие от любого другого робота, цифровые работники проактивно работают, переплетая возможности ИИ для бесшовной интероперации в постоянно меняющихся цифровых средах — без сбоев. Цифровые работники могут оптимально планировать выполнение рабочих процессов и нагрузки, чтобы доставлять лучшие результаты, мгновенно и интеллектуально управлять нагрузками, автоматически масштабировать других цифровых работников по мере необходимости бизнес-условий и использовать автоматический процессный анализ для анализа бизнес-процессов.

Цифровые работники могут решать логические, бизнес- и системные проблемы без вмешательства, используя автоматическое обнаружение проблем для обеспечения наивысшего уровня сервиса и повышения производительности во всех автоматизированных процессах. Чтобы сократить время обслуживания клиентов и улучшить общее качество, цифровые работники могут общаться и выполнять задачи с людьми, системами и другими цифровыми работниками.

Например, чат-боты могут быть развернуты для работы с цифровыми работниками, автономно обслуживающими клиентов, и при необходимости эскалировать действия к людям».