Пять достижений в области искусственного интеллекта, которые делают интеллектуальную автоматизацию еще более интеллектуальной, Сара Бернетт

Технологические достижения на основе ИИ делают интеллектуальную автоматизацию еще более интеллектуальной:

Термин «интеллектуальная автоматизация», вероятно, наводит на мысль о беспилотных автомобилях. На самом деле примеры интеллектуальной автоматизации уже повсюду вокруг нас — они широко распространены почти во всех отраслях и играют часто невидимую, но все возрастающую роль в нашей повседневной жизни. Предприятия изучают множество способов использования интеллектуальной автоматизации, чтобы заменить людей в повторяющихся задачах, высвобождая квалифицированных специалистов, чтобы лучше использовать свои таланты. Другие преимущества включают в себя повышение производительности, повышение эффективности, экономию средств, повышение точности, лучшие результаты процессов и более быстрые действия и решения. Более того, интеллектуальная автоматизация дает информацию и возможности, которые позволяют предприятиям создавать новые продукты, услуги и бизнес.

Интеллектуальная автоматизация объединяет технологии искусственного интеллекта (ИИ), машинного обучения (МО) и автоматизации. По сравнению с «обычной» автоматизацией на основе сценариев или правил интеллектуальная автоматизация может применяться к более сложным процессам; обеспечивает большую скорость и точность; и способен извлекать информацию и извлекать уроки, которые можно использовать в последующих процессах.

Давайте рассмотрим типичный пример того, как «обычная» автоматизация становится интеллектуальной автоматизацией. —Интеллектуальная обработка документов (IDP).

Организации, обрабатывающие огромное количество бумаги, например, финансовые и медицинские учреждения, уже давно используют технологию оптического распознавания символов (OCR) для сканирования и создания цифровых копий документов, но для извлечения информации из документов документы должны были соответствовать к стандартным шаблонам, чтобы текст можно было извлекать из определенных полей. Однако сегодня решения IDP расширяют возможности OCR с помощью компьютерного зрения для сбора данных из всех типов документов. Анализ текста и машинное обучение используются для классификации информации, а обработка естественного языка (NLP) и алгоритмы глубокого обучения используются для извлечения соответствующих данных, которые передаются в нижестоящие системы.

Прекрасная демонстрация возможностей интеллектуальной автоматизации. Решения IDP предлагают выгодное предложение для предприятий, которые сталкиваются с проблемами повышения эффективности и точности процессов. Неудивительно, что рынок IDP, как ожидается, будет расти в среднем на 70–80 % в течение следующих двух лет.

Другие технологии интеллектуальной автоматизации также развиваются быстрыми темпами, добавляя множество ключевых возможностей, помогающих предприятиям достигать стратегических бизнес-результатов и улучшать свои конкурентные преимущества. Вот пять технических достижений на основе ИИ, которые делают интеллектуальную автоматизацию еще более интеллектуальной:

1. Обработка контента: В ближайшем будущем решения по автоматизации будут включать в себя более продвинутые способы обработки контента, будь то изображения, текст, речь или видео. Расширенные возможности распознавания и обработки изображений, сочетающие в себе компьютерное зрение и алгоритмы глубокого обучения, позволяют извлекать, анализировать и понимать больше полезной информации из цифровых изображений, речи и видео. Уже появилось распознавание текста и голоса, которое не только взаимодействует через естественный язык, но также понимает чувства и высказывания. Дальнейшие разработки помогут предприятиям извлекать и классифицировать больше информации из частично структурированных или неструктурированных источников данных, таких как электронные письма и письма.
2. Онлайн-рынок готовых средств автоматизации: Поставщики начали создавать/предлагать онлайн-рынки, которые позволяют партнерам и клиентам обмениваться проверенными поставщиками предварительно созданными многоразовыми средствами автоматизации, включая роботов для горизонтальных и отраслевых процессов (например, кредиторская задолженность и обработка требований/закладных), или интеграции с когнитивными навыками, такими как как НЛП и компьютерное зрение. Это помогает разработать экосистему, обеспечивающую легкий доступ к большому и растущему хранилищу повторно используемых компонентов автоматизации, чтобы сократить время разработки для предприятий.
3. Автоматизация автоматизации: В этой инновационной возможности некоторые платформы RPA используют ИИ не только для поиска возможностей автоматизации в бизнес-процессах, но и для определения оптимального варианта процесса. Мы видим разработки, которые идут дальше, автоматически создавая и добавляя соответствующие рабочие процессы автоматизации непосредственно в студии проектирования автоматизации, чтобы пользователи могли в дальнейшем уточнять и кодировать их. Это шаг вперед в обеспечении большей простоты использования и развития автоматизации, чтобы помочь предприятиям быстро масштабироваться.
4. Следующее лучшее действие на основе искусственного интеллекта: Расширение рекомендаций по следующему лучшему действию на основе ИИ в дополнение к Robotic Desktop Automation (RDA). Это относится к использованию AI/ML для выявления шаблонов, основанных на прошлом поведении/взаимодействии клиентов, и выработки рекомендаций для следующих наилучших действий, чтобы помочь сотрудникам улучшить обслуживание клиентов. Это может включать в себя предложение агенту дополнительных/перекрестных продаж на основе прошлых взаимодействий или предложение агенту соответствующих вопросов для более быстрого разрешения жалоб клиентов.
5. Интеллектуальная балансировка рабочей нагрузки: Интеллектуальная балансировка рабочей нагрузки — это способность платформы использовать встроенный ИИ для определения шаблонов распределения работы и обучения автономному распределению рабочей нагрузки во времени. Платформа может использовать ряд алгоритмов балансировки нагрузки для определения и назначения важных задач доступным роботам в случае ожидаемого дефицита ресурсов.

Достижения в области интеллектуальной автоматизации не ограничиваются возможностями искусственного интеллекта. Фактически, поставщики ежеквартально продвигаются вперед в разработке продуктов, добавляя сложные функции платформы, такие как надежные панели управления, улучшенный контроль времени работы роботов и интеллектуальные системы управления для динамической балансировки рабочей нагрузки, автоматического масштабирования и даже идентификации процессов для дальнейшая автоматизация.

Интеллектуальная автоматизация становится умнее с каждым днем, и мы лишь поверхностно рассмотрели этот краткий список из пяти выдающихся достижений. Это отличная новость для предприятий, которые готовы начать или ускорить свой неизбежный переход к автоматизации.

Об авторе:Сара Бернетт, исполнительный вице-президент и заслуженный аналитик Эверест Групп , является председателем БКСЖенщины и основатель Ускоритель искусственного интеллекта для женщин.