Роботизированная автоматизация процессов (RPA) привлекает все больше внимания со стороны CIO. Благодаря искусственному интеллекту и возможностям обработки естественного языка функционал современных RPA-систем более не ограничивается анализом экранных (терминальных) данных — теперь это сложные фреймворки для автоматизации ручных, основанных на установленных нормах, процессов.
Одним из основных направлений применения RPA является разработка алгоритмов для обеспечения гладкой трассировки между унаследованными и современными облачными приложениями. В этом качестве RPA выступает как дополнительный уровень абстракции для трансляции/ретрансляции графических интерфейсов приложений (GUI) в облачные приложения.
Портал TechTarget приводит экспертные мнения представителей ИТ-индустрии, которые рассуждают о способах применения RPA, а также о том, как эту технологию можно улучшить.
«Разработчикам RPA нужно сфокусироваться на доработке человеко-машинных, а не межсистемных интерфейсов. API последних работают без нареканий», — считает главный аналитик Forrester Крейг Ле Клэр. По его данным, имеющиеся в RPA средства обеспечивают автоматическое линейное перемещение структурированных данных порядка 70% приложений, обладающих GUI или веб-интерфейсом, но обработка нелинейных или интерактивных высоконагруженных приложений вызывает осложнения. «Такие приложения будут ставить роботизированную систему в тупик и выводить из строя, что повлечет дополнительные расходы на ее поддержку. Поэтому для этих более динамичных приложений нужно создавать новые API», — сказал он.
Целевые случаи применения RPA
Среди наиболее востребованных функций роботизации — перенос данных, например, страховой отчетности, трудовых договоров и т. п. в облако. Эксперт HfS Research Джон О’Брайен, который занимается исследованиями рынка RPA, сказал, что роботизация принесет пользу организациям, которые хотят оцифровать устаревшие системы и процессы. При этом он упомянул, что API-интеграция онпремис-приложений и облачного софта — трудоемкий и дорогостоящий процесс, который может привести к созданию отдельных микросервисов.
Тем не менее, некоторые существующие инструменты RPA уже сейчас обеспечивают совместимость с ERP на программном уровне и поэтому окупают затраты по API-интеграции. «Я не вижу других альтернатив: API-интеграция по-прежнему остается оптимальным вариантом для крупномасштабных программ трансформации ИТ», — говорит О’Брайен. Он добвавил, что RPA — это не просто средство переноса онпремис-приложений в облако, но и инструмент тиражирования интеграционных абстракций в случае сходных сценариев и их быстрого масштабирования.
Масштабирование абстракций и автоматизация — эти функции имеют решающее значение для предприятий, большинство систем и приложений которых работает не в виде SaaS, а по устаревшей схеме. Новые RPA-инструменты предоставляют им возможность синхронизировать свои процессы без необходимости использовать API. К примеру, такой сервис предоставляет облачная платформа Salesforce.
Следите за временем отклика
Провайдер бизнес-процессов по модели аутсорсинга Radial применяет для связки своих унаследованных систем и облачных служб Pega RPA производства Pegasystems и систему RDA (robotic desktop automation). Последняя совершает тот же набор действий, что и живой специалист: с определенной периодичностью проверяет электронную почту, отвечает на сообщения, просматривает ERP-системы и определенным образом реагирует на их сообщения. При этом RDA-система не только повторяет действия человека, выполняемые на десктопе, и способы реакции на входящую информацию более ответственно и безошибочно, но и может их оптимизировать.
Директор в области аналитики данных Radial Робин Гомес говорит, что применение RPA снижает потребности клиентов его компании в создании новых API для устаревших систем и необходимость в техподдержке, а также обеспечивает уровень интеграции, который недостижим при использовании традиционных API. При этом он обращает внимание на то, что API могут приводить к задержке отклика со стороны облачного окружения, поскольку программный робот взаимодействует с другим приложением не через API или интеграционную шину, а через существующий GUI. Вследствие этого разработчикам для обеспечения бесшовной работы RPA и настройки автоматизированного канала передачи данных требуется отслеживать время отклика. Для этого им, к примеру, нужно проследить, чтобы в RPA была подключена табличная среда для копирования данных из Excel в базу данных.
RPA или создание API для переноса в облако?
ИТ-директорам необходимо учитывать, что в некоторых случаях задействование RPA будет больше похоже на компромисс. Дело в том, что такую систему легко настроить, но ее так же просто вывести из строя. Тем не менее для многих компаний, имеющих устаревшие системы, затрагивать которые очень нежелательно (нет специалистов, плохо документированы), это может быть подходящим решением. Кроме того, инфраструктура RPA разворачивается поверх существующих ИТ-систем и при ее использовании остаются неизменными существующие способы контроля, регламентные процедуры и отчетность.
С другой стороны, можно прибегнуть к собственноручной подгонке API, придав транзиту приложений быстроты и масштабируемости, но все это выливается в дополнительные расходы. В итоге традиционные подходы к системной интеграции обойдутся слишком дорого и окажутся трудозатратными. Если же выбор сделан в пользу RPA, желательно подобрать единое решение, иначе потом придется опять дописывать API. В целом Гомес уравнивает сложность обслуживания систем RPA, которые задействуются для транзита унаследованного софта в облако и для автоматизации локальных процессов, но компании сами должны рассчитывать, что им выгоднее.
Сценарии переноса унаследованного софта не огрпничиваются монооблаком — инструменты RPA начинают применяться для интеграции с несколькими облаками. О’Брайен считает, что это открывает новые возможности для заинтересованных в RPA предприятий. Эксперт советует ИТ-директорам прощупать почву для транспортировки в облако части инфраструктуры, которая не влияет на бизнес-процессы:
