Роботизация бизнес-процессов (RPA) вызывает большой интерес у предприятий, поскольку позволяет избавить людей от выполнения однообразных, повторяющихся бизнес-процессов и таким образом высвобождает их время для выполнения более творческих задач. Исполнительный вице-президент и аналитик Everest Group Сара Бернет объясняет, чем интеллектуальная автоматизация (ИА) отличается от «обычной» и почему она может принести огромную пользу предприятиям.
При упоминании термина «умная» автоматизация на ум приходит сравнение с самоуправляемыми автомобилями. ИА незримо присутствует и начинает играть все более значимую роль в нашей повседневной жизни. Предприятия изучают множество способов применения ИА с целью сэкономить время квалифицированных сотрудников, которые вместо того, чтобы решать действительно важные задачи, вынуждены львиную часть своего времени уделять рутине. Среди других преимуществ автоматизации — повышение производительности труда, увеличение эффективности, экономия затрат, более совершенные операционные процессы, аккуратность выполнения работы, скорость принятия решений и их надежная реализация. Помимо этого «умную» автоматизацию можно воспринимать в качестве идейного вдохновителя, который двигает предприятия на создание новых продуктов, услуг и бизнес-инициатив.
ИА — дальнейшее развитие технологии автоматизации с привлечением искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО). По сравнению с «обычной» скриптовой или основанной на правилах автоматизацией, ИА может применяться к более сложным процессам, обеспечивая повышенную скорость и точность выполнения, но, что еще более важно, ИА-системы могут самостоятельно обучаться и корректировать заложенные в них алгоритмы, приспосабливаясь к новым заданиям.
В качестве примера того, как как «обычная» автоматизация превращается в ИА, можно рассмотреть интеллектуальную обработку документов (intelligent document processing, IDP). Чтобы управиться с горами бумажной документации, финансовые и медицинские учреждения прибегают для сканирования и создания цифровых копий документов к технологии оптического распознавания символов (OCR), однако чтобы добыть из документов информацию, они должны соответствовать стандартным шаблонам. Привязка к шаблонам требуется для того, чтобы OCR могла распознать текст на определенных полях. Современные решения IDP расширяют возможности OCR с помощью компьютерного зрения, «выуживая» данные из всех типов документов: за классификацию информации отвечает интеллектуальный анализ текста (text mining) и МО, тогда как для извлечения и последующей передачи данных сторонним системам задействуются алгоритмы обработки естественного языка (natural language processing, NLP) и глубокого обучения.
IDP — наглядный пример демонстрации возможностей ИА. Она может пригодиться предприятиям, которые сталкиваются с проблемами, связанными с повышением эффективности и точности процессов. Неудивительно, что в ближайшие два года рынок IDP будет расти в среднем на
Быстрыми темпами развиваются и другие интеллектуальные технологии автоматизации. Ниже приводится пять технических достижений на основе ИИ, которые делают ИА еще «умнее».
Обработка контента. В ближайшем будущем решения для автоматизации будут дополнены более совершенными инструментами обработки контента, будь то изображения, текст, речь или видео, позволяющими извлекать из них ценную информацию. Не так давно появились программы для анализа текста и голоса, которые не просто распознают естественную речь, но даже воспринимают эмоциональную подоплеку и подтекст. Дальнейшие разработки в этой области помогут предприятиям извлекать и классифицировать дополнительный объем информацию из полуструктурированных или неструктурированных источников данных, включая электронные и даже бумажные письма.
Интернет-магазин для готовых автоматизированных систем. Поставщики начали создавать торговые онлайн-площадки, которые позволяют партнерам и клиентам обмениваться предварительно проверенными поставщиками автоматизированными системами многократного использования, включая роботов для горизонтальных или специфических отраслевых процессов (например, для проверки кредиторской задолженности или претензий по ипотеке), а также системы с навыками когнитивного интеллекта, включая NLP и компьютерное зрение. Появление таких систем в итоге выльется в целую экосистему, обеспечивающую легкий доступ к большому хранилищу многократно используемых компонентов автоматизации, что сокращает время разработки для предприятий.
«Автоматизация автоматизации». Рынок RPA обогатился рядом платформ, которые применяют ИИ не только для выявления бизнес-процессов, которые можно автоматизировать, но и выбора вариантов для их оптимизации. Появляются программы, которые позволяют автоматически создавать и добавлять соответствующие рабочие процессы автоматизации непосредственно в дизайн-студию автоматизации (automation design studio) для дальнейшей доработки и кодирования пользователями. Подобные программы-конструкторы можно рассматривать как шаг вперед, который позволит упростить автоматизацию процессов, и, соответственно, будет способствовать ее популяризации на предприятиях.
ИИ — советчик. ИИ может анализировать исторические данные, давая рекомендации по выбору лучших действий, что помогает усовершенствовать Robotic Desktop Automation (RDA). К примеру, он умеет находить закономерности в поведении клиентов, что способствует выработке наилучших стратегий по взаимодействию с ними. ИИ, в частности, может подсказать сотрудникам варианты действий в плане перекрестных продаж и поднятия суммы продаж, или подсказать службе техподдержки, как наилучшим образом решить ту или иную проблему клиента.
Интеллектуальная балансировка рабочих нагрузок. Выравнивание рабочих нагрузок требуется ИА-платформе для создания шаблонов рабочих нагрузок и их автоматического распределения в дальнейшем. В случае, если платформа прогнозирует нехватку ресурсов, она может применять серию алгоритмов балансировки нагрузки для назначения доступным роботам критически важных задач.
Достижения в области «умной» автоматизации не ограничиваются возможностями ИИ. Фактически, разработка ИА-продукта представляет из себя пошаговый процесс. Поставщик постепенно добавляет в него сложные функции, такие как надежные панели управления, улучшенный контроль за ходом выполнения работ, интеллектуальные системы управления для динамической балансировки рабочей нагрузки, автоматического масштабирования и выявления бизнес-процессов для их дальнейшей автоматизации.
