Пять ключевых ИИ-инноваций, повышающих интеллектуальную автоматизацию

ИИ-базированные технологические достижения делают интеллектуальную автоматизацию еще более интеллектуальной:

Термин «интеллектуальная автоматизация» вероятно вызывает ассоциации с беспилотными автомобилями. В реальности примеры интеллектуальной автоматизации уже вокруг нас — первазивны почти во всех отраслях и играют часто невидимую, но растущую роль в нашей повседневной жизни. Предприятия исследуют множественные способы использования интеллектуальной автоматизации для замены людей в повторяющихся задачах, освобождая квалифицированных людей для применения своих талантов лучшими способами. Другие выгоды включают усиленную продуктивность, повышенную эффективность, экономию затрат, улучшенную точность, лучшие процессные результаты и более быстрые действия и решения. Более того, интеллектуальная автоматизация генерирует инсайты и возможности, позволяющие предприятиям рождать новые продукты, сервисы и бизнесы.

Интеллектуальная автоматизация сливает искусственный интеллект (ИИ), машинное обучение (МО) и технологии автоматизации. По сравнению с «обычной» скриптовой или rule-based автоматизацией, интеллектуальная автоматизация может применяться к более сложным процессам; обеспечивает большую скорость и точность; и способна извлекать информацию и выводить обучения, которые могут быть переданы в последующие процессы.

Посмотрим на общий пример того, как «обычная» автоматизация становится интеллектуальной автоматизацией — Интеллектуальная Обработка Документов (IDP).

Организации, обрабатывающие огромные объемы бумаги — финансовые и здравоохранительные учреждения, например — давно использовали технологию оптического распознавания символов (OCR) для сканирования и создания цифровых копий документов, но для извлечения информации из документов, документы должны были соответствовать стандартным шаблонам, чтобы текст мог быть извлечен из специфических полей. Сегодня, однако, IDP-решения усиливают возможности OCR с компьютерным зрением для захвата данных из всех типов документов. Текстовый майнинг и машинное обучение используются для классификации информации, и обработка естественного языка (NLP) и алгоритмы глубокого обучения используются для извлечения релевантных данных, которые передаются в последующие системы.

Идеальная демонстрация силы интеллектуальной автоматизации, IDP-решения предлагают убедительное ценностное предложение для предприятий, сталкивающихся с вызовами в повышении процессной эффективности и точности. Неудивительно, что рынок IDP ожидается расти с CAGR 70-80% в ближайшие два года.

Другие технологии интеллектуальной автоматизации эволюционируют также в быстром темпе, добавляя множество ключевых возможностей для помощи предприятиям в достижении стратегических бизнес-результатов и улучшении их конкурентного преимущества. Вот пять ИИ-базированных технологических достижений, делающих интеллектуальную автоматизацию еще более интеллектуальной:

1. Обработка контента: В ближайшем будущем решения автоматизации будут включать более продвинутые способы обработки контента, будь то в форме изображений, текста, речи или видео. Продвинутые возможности распознавания и обработки изображений,featuring комбинацию компьютерного зрения и алгоритмов глубокого обучения, будут извлекать, анализировать и понимать более полезную информацию из цифровых изображений, речи и видео. Распознавание текста и голоса, которое не только взаимодействует через естественный язык, но также понимает сентимент и высказывания, уже возникло. Дальнейшие разработки помогут предприятиям извлекать и классифицировать больше информации из полуструктурированных или неструктурированных источников данных, таких как email и письма.
2. Онлайн-маркетплейс для предварительно построенных автоматизаций: Вендоры начали строить/предлагать онлайн-маркетплейсы, позволяющие партнерам и клиентам обмениваться вендор-валидированными предварительно построенными переиспользуемыми автоматизациями, включая роботов для горизонтальных и отраслевых процессов (например, кредиторская задолженность и обработка претензий/ипотеки), или интеграции с когнитивными навыками вроде NLP и компьютерного зрения. Это помогает развить экосистему для обеспечения легкого доступа к большому и растущему репозиторию переиспользуемых компонентов автоматизации для сокращения времени разработки для предприятий.
3. Автоматизация автоматизации: В этой инновационной способности некоторые RPA-платформы используют ИИ не только для нахождения возможностей автоматизации в бизнес-процессах, но также для идентификации оптимальной вариации процесса. Мы видим разработки, заходящие дальше, автоматически создавая и добавляя соответствующие автоматизационные воркфлоу прямо в дизайн-студию автоматизации для дальнейшего уточнения и кодирования пользователями. Это шаг вперед в обеспечении более высокой легкости использования и разработки автоматизации для помощи предприятиям в быстром масштабировании.
4. ИИ-базированное следующее-лучшее действие: Растущие ИИ-базированные рекомендации следующего-лучшего действия для дополнения Роботизированной Настольной Автоматизации (RDA). Это относится к использованию ИИ/МО для идентификации паттернов на основе прошлого поведения/взаимодействий клиентов и рекомендаций для следующего-лучшего действия для помощи сотрудникам в предоставлении лучшего клиентского сервиса. Это может включать предложение апсейл/кросс-сейл возможностей агенту на основе прошлых взаимодействий или предложение релевантных вопросов агенту для более быстрого разрешения клиентских жалоб.
5. Интеллектуальное балансирование рабочей нагрузки: Интеллектуальное балансирование рабочей нагрузки относится к способности платформы использовать встроенный ИИ для идентификации паттернов распределения работы и обучения автономному распределению рабочей нагрузки со временем. Серия алгоритмов балансировки нагрузки может быть задействована платформой для идентификации и назначения критических задач доступным роботам в случае ожидаемого дефицита ресурсов.

Авансменты в интеллектуальной автоматизации не ограничиваются ИИ-базированными возможностями. Фактически, вендоры делают квартал-за-кварталом шаги в разработке продукта, добавляя изощренные платформенные фичи вроде надежных панелей управления, усиленного контроля runtime роботов и интеллектуальных систем контроля для динамического балансирования рабочей нагрузки, авто-масштабирования и даже идентификации процессов для дальнейшей автоматизации.

Интеллектуальная автоматизация становится умнее каждый день, и мы лишь поцарапали поверхность с этим быстрым списком пяти выдающихся достижений. Это захватывающие новости для предприятий, готовых к embarquement или ускорению их неизбежной автоматизационной поездки.

Об авторе: Сара Бернет, Исполнительный Вице-Президент & Выдающийся Аналитик в Everest Group, председатель BCSWomen и основатель AI Accelerator для женщин.