Скачать
PIX лого
En
Продукты PIX
Решения
Комьюнити
Обучение
Партнёры
Компания
Импортозамещение
Es
Помощь
Перевод статьи

Роботизированная автоматизация процессов:
от рутинных задач до бизнес-революции

Говоря о роботах, люди обычно представляют себе большие механические руки, собирающие автомобили, но в реальности это программы, которые точно и быстро выполняют рутинные задачи, не требуя больших затрат. Благодаря этому технология и пользуется большим спросом.


Рынок RPA по различным оценкам к 2025 году вырастет до 7,1$ миллиарда долларов. Из этого следует, что компании понимают ценность этой технологии и готовы в нее инвестировать, чтобы получить преимущество перед конкурентами. RPA особенно полезна компаниям, в которых есть необходимость обрабатывать большие массивы данных, записанные в четко определенных форматах. Например, ячейки в таблицах, записи в базах данных или поля в онлайн-формах.
Применение RPA в бизнесе
В пандемию компании искали способ продолжать поставлять свои продукты и услуги, минимизируя человеческий контакт. Многие из таких компаний нашли применение роботам в организации цепей поставок, во вводе данных, выставлении счетов и клиентском сервисе. RPA справляется с такими задачами дешевле и эффективнее человека и дает сотрудникам возможность заниматься более творческой работой.

Поначалу RPA роботы могли работать только с четко структурированными данными, но сейчас их применение сильно расширилось. Например, Deloitte недавно написали об RPA так: "Технология совмещает искусственный интеллект (в том числе распознавание естественных языков, машинное обучение, автономное программирование и машинное зрение) с автоматизацией процессов."
RPA и искусственный интеллект
Роботы в комбинации с искусственным интеллектом становятся очень мощным инструментом. Выше мы уже писали, что для того, чтобы робот мог справиться со своей задачей ему нужны структурированные данные. Но если машинное зрение распознает данные с картинки и занесет их во все необходимые поля документов - тип данных больше не будет препятствием. К тому же машинное обучение существенно сократит трудовые затраты на создание таких комплексных программ, если будет достаточная выборка уже выполненных людьми задач для анализа.

Искусственный интеллект может извлечь необходимую информацию из накладных и счетов, даже если они написаны от руки и едва читаемы. Финансовые роботы могут понять кто и что купил, самостоятельно разобраться во всех финансовых транзакциях и записать их в нужном виде.

Такие системы способны понять широкий спектр бизнес процессов, опираясь на предоставленные им данные, и самостоятельно принимать решения, с высокой точностью прогнозируя их последствия. Чем больше информации им дать, тем умнее они будут. Роботам может требоваться поддержка человека, если они не способны распознать формат данных. Искусственный интеллект может записать эти данные в нужном формате. Роботы ограничены в выполнении задач четкой пошаговой инструкцией. Искусственный интеллект может написать такие инструкции для роботов и вовремя распознать исключения из правил.
Следующий шаг в развитии RPA и искусственного интеллекта
Обе технологии имеют ценность в автоматизации бизнес-процессов, но надо понимать какая технология лучше справится с конкретной задачей. Например, системы управления расходами с помощью роботов могут составлять базы данных, опираясь на заполненные сотрудниками формы. Они могут проверить эти формы на наличие ошибок, сверяя внесенные данные по алгоритмам. И все это без вмешательства человека.

Но компаниям, в которых такие данные хранятся в неструктурированном виде, сначала придется потратить человеческий ресурс на обработку этих данных. На помощь может прийти искусственный интеллект. Он может прочитать, напимер, от руки написанный чек или четко распознать и цифровизировать условия договора.

Прямо сейчас, несмотря на очевидный потенциал технологии, всего 12% компаний используют роботов в бухгалтерии и финансах. И всего 11% используют искусственный интеллект. У каждой компании есть возможность существенно увеличить свою продуктивность, сократить операционные расходы и существенно снизить долю ошибок, если они найдут верное применение этим двум технологиям.


Источник: www.information-age.com