В отличната статия ” От роботизирана автоматизация на процесите до интелигентна автоматизация на процесите ” (Chakraborti, 2020 г.) авторът разглежда как през последното десетилетие роботизираната автоматизация на процесите (RPA) е допринесла за повишаване на ефективността на бизнес процесите по интересен начин. Той обаче смята, че сега се намираме в “преломна точка” в тази технологична тенденция, като интелигентната автоматизация се явява логично продължение на RPA.
Чакраборти цитира новата парадигма на интелигентната автоматизация на процесите, която съчетава автоматизацията на бизнес процесите с машинно обучение (ML), изкуствен интелект (AI) и данни за клиентите.
RPA е друг важен компонент на интелигентната автоматизация. Двете понятия са толкова преплетени, че съществува доста голяма степен на объркване относно това къде започва интелигентната автоматизация на процесите и къде свършва роботизираната автоматизация на процесите.
В тази статия ще бъдат разгледани разликите и общите черти на двете дисциплини и ще се покаже къде те се пресичат и припокриват. Ще споделим и някои примери за интелигентна автоматизация, както и случаи на използване в индустрията.
Какво представлява автоматизацията на роботизирани процеси?
Автоматизацията на роботизирани процеси (RPA ) се отнася до набор от технологии, които позволяват постигането на различни цели, свързани с автоматизацията на бизнес процесите (BPA). Можем да определим бизнес процеса като набор от задачи, които осигуряват постигането на организационните цели. Например бизнес процесът може да бъде нещо толкова просто, колкото извършването на кредитна проверка на заявление за заем.
Стъпките, необходими за извършване на кредитна проверка, включват извличане на името на клиента от вътрешни документи, отправяне на запитване до кредитна агенция и след това връщане на резултата във вътрешните системи. В традиционните бизнес среди тези задачи се изпълняват ръчно. При автоматизацията на бизнес процесите обаче за изпълнението на тези задачи се използват роботи, откъдето идва и терминът “автоматизация на роботизирани процеси”.
Задачите на RPA трябва да се основават на правила и да са предвидими. Те се нуждаят от ясно дефинирани тригери, входове и изходи. Поради това обработката на изключения е нещо, което може да ги заблуди. Аномалиите или изключителните обстоятелства – или всичко, което изисква мислене в движение – не са задачи, с които RPA може да се справи. Разбира се, това не означава, че обработката на изключения е чужда концепция в разработването на RPA.
Съществуват много сценарии, при които ботът не може да изпълни задача поради проблем с разрешението за сигурност или непълни данни. Разработчиците могат да заобиколят тези изключения. Представете си например сценарий, при който създавате процес на RPA за прехвърляне на данни за фактури в база данни, но базата данни е повредена. Можете да инструктирате робота да продължи да опитва на определени интервали, докато не се свърже с базата данни. Въпреки това, след като бъде достигнат максималният брой опити, ще бъде хвърлено бизнес изключение, така че ръчен работник да може да поправи ситуацията.
Това, което описахме по-горе, е прост сценарий. Въпреки това може да се наложи да проучите възможностите за интелигентна автоматизация на процесите, за да изградите по-устойчиви и надеждни процеси, които се справят с изключенията самостоятелно.
За по-задълбочено разглеждане на темата прочетете нашето Пълно ръководство за автоматизация на роботизирани процеси (RPA).
Какво представлява интелигентната автоматизация на процесите (IPA)?
Интелигентната автоматизация на процесите се отнася до комбинация от технологии, които помагат на бизнеса да автоматизира съществуващите работни потоци и процеси. Още през 2017 г. McKinsey изтъкна ползите от интелигентната автоматизация. Широко разпространеният документ на консултантската фирма ” Интелигентна автоматизация на процесите: в него се очертават пет основни технологии, които заедно правят възможна интелигентната автоматизация.
Те са:
1. Роботизирана автоматизация на процесите (RPA):
Набор от инструменти, които изпълняват предвидими, повтарящи се и точно определени задачи, които традиционно са били в сферата на човешките работници.
2. Машинно обучение и усъвършенстван анализ:
Усъвършенствани алгоритми, които са обучени да откриват модели в огромни масиви от исторически данни, така че да могат да предоставят прозрения и прогнози със скорост и точност, които са невъзможни за човешките изследователи.
3. Генератори на естествен език (NLG)
Както се вижда от успеха на инструменти като ChatGPT и Pi, генераторите на естествен език могат да създават текст и други творби, за да улеснят комуникацията между хората и технологиите.
4. Интелигентни работни потоци:
Софтуер за бизнес процеси, който управлява работния процес между хората и машините, като осигурява безпроблемна доставка, проследяване и отчитане.
5. Когнитивни агенти:
Интелигентни чатботове, които използват комбинация от ML и NLP, за да осигурят автоматизирани представители за обслужване на клиенти, които намаляват тежестта върху обслужващия персонал и в някои случаи се справят отлично с продажбата и разбирането на клиентите.
Гореизброените технологии са основните градивни елементи, които формират решението IPA. Въпреки че се подразбира, бихме добавили и технологията за компютърно зрение (CVT ) към списъка с инструменти, които съставляват технологията IPA.
Приликите между RPA и IPA
Въпреки че RPA и IPA са различни технологични категории, те имат доста голяма степен на пресичане. Ето някои от приликите между RPA и IPA.
1. И двата са инструменти за автоматизация
Най-очевидната връзка между RPA и IPA е, че и двата инструмента съществуват, за да автоматизират бизнес процеси. Макар че всяко решение има свой собствен подход и използва различни видове технологии за постигане на целите си, в основата им е да се справят със задачи, които традиционно се изпълняват от хората, и да намерят начини да ги изпълняват по-ефективно, по-икономично и по-точно.
2. RPA е основна част от IPA
Друга важна прилика между двете технологии е фактът, че RPA е основен компонент на IPA. Макар че машинното обучение и други технологии, които имитират човешкото познание, са ключови части на IPA, автоматизацията се изгражда върху основата на RPA.
3. RPA и IPA имат сходни ползи
RPA и IPA също така споделят много от същите бизнес ползи. Например, те помагат на предприятията да намалят разходите, да спестят време, да повишат производителността, да увеличат удовлетвореността на служителите от работата, да спазят стандартите за съответствие, да подобрят обслужването и да намалят човешките грешки.
Разлики между RPA и IPA
Макар че RPA и IPA имат много общи черти, има някои разлики, които трябва да разберете.
#1. Мащабируемост
Докато RPA се справя отлично с автоматизирането на отделни задачи, организирането на сложни работни процеси или обработката на неструктурирани данни е често срещано предизвикателство. IPA предлага комбинация от инструменти, които помагат за преодоляване на пречките при мащабирането, като например неструктурирани данни или вземане на решения.
#2. Учене и адаптиране в реално време
RPA е идеално решение за задачи, които се изпълняват по предсказуем начин, стъпка по стъпка. По дефиниция той следва инструкции. От друга страна, IPA може да се учи и адаптира в реално време благодарение на функции като ML.
#3. Разузнаване
Интелигентността е трудна за определяне. Въпреки това всички разбираме, че човешкото мислене използва различни инструменти като логика, разсъждение, учене, планиране и решаване на проблеми, за да генерира отговори или прогнози въз основа на информация.
Инструментите на RPA могат да обработват информация, но само чрез строг набор от правила. По принцип той използва логика if/then/else за обработка на бизнес процеси. На практика RPA имитира човешкото познание, но само защото му е дадена карта.
От друга страна, интелигентната автоматизация обработва данни по начин, който в по-голяма степен наподобява човешкото познание. Тъй като интелигентните инструменти за автоматизация използват изкуствен интелект, те могат да излязат извън рамките на следването на инструкции и да се адаптират и приспособяват към променящите се обстоятелства, неструктурираните данни и други изключителни фактори, които могат да затруднят инструментите за RPA.
#4. Работа с неструктурирани данни
RPA помага на екипите да се справят с детерминистични задачи. Като такъв той разчита на предвидими входни данни, като например структурирани данни. Въпреки това, когато става въпрос за работа с неструктурирани данни или всякаква информация, която излиза извън резерва, достигаме горните граници на инструментите RPA.
Работата със структурирани данни често пада върху ръчните работници. Тъй като става въпрос за доста решения и интерпретации, има смисъл да се използва човешко познание. Интелигентната автоматизация обаче може да обработва неструктурирани данни благодарение на използването на технологии за изкуствен интелект като машинно обучение.
Струва си да се отбележи, че инструментите на RPA могат да се използват за превръщане на неструктурирани данни в структурирани. Например използването на инструменти за обработка на естествен език (NLP) или оптично разпознаване на символи (OCR) помага да се превърнат тези данни в нещо, с което RPA може да работи. Естеството на неструктурираните данни обаче прави този процес сложен и изисква създаването на множество шаблони, които да се справят с тази задача. Тази реалност може да доведе до проблеми с мащабирането на RPA решенията.
#5. RPA е по-рентабилна
Въпреки че инструментите за ИА имат по-широк обхват от софтуера за RPA, тези екстри имат своята цена. Един от най-привлекателните аспекти на инструментите за автоматизация е тяхното доказано намаляване на разходите. Въпреки това, като се имат предвид относителните им цени, софтуерът RPA е по-достъпен за по-голямата част от пазара.
Интелигентната автоматизация е по-гъвкаво решение, което може да работи в по-широк спектър от среди. И все пак не всеки бизнес има сложни изисквания за автоматизация. В зависимост от обхвата на бизнес процесите, които трябва да автоматизирате, RPA решенията могат да предоставят всичко, от което се нуждаете.
#6. RPA се внедрява по-бързо
Интелигентните инструменти за автоматизация предлагат решения на широк спектър от проблеми. Когато обаче става въпрос за бързо изпълнение, тази сложност се превръща в лек недостатък. Инструментите на RPA са по-прости и затова внедряването им е по-евтино и отнема по-малко време. За лидерите, които са подложени на натиск да постигнат цифрова трансформация в бизнеса си, RPA решенията могат да предложат по-бърз път към генериране на стойност.
#7. Инструментите на IPA имат по-стръмна крива на обучение
Отново относителната сложност на тези инструменти създава предимства и недостатъци. По своята същност използването на инструменти за IPA изисква високотехнологични функции като машинно обучение.
Все още има надежда за нетехническите екипи. Консултантските фирми за интелигентна автоматизация могат да извършат голяма част от тежките задачи и проектирането на процесите. Освен това инструментите за оценка на въздействието стават все по-удобни за потребителите с всеки изминал ден.
Примери за интелигентна автоматизация на процеси и случаи на използване в индустрията
Според проучванията през 2023 г. ще бъдат създадени 120 зетабайта данни. Всяка година обемът на генерираните данни в световен мащаб се увеличава с около 20-25%. Според MIT Sloan около 80% от тези данни са неструктурирани. Въпреки че инструментите за RPA позволиха на компаниите да направят много със структурирани данни, ясно е, че текстът, аудиото, видеоклиповете, имейлите, съдържанието на социалните медии, сървърните логове, логовете на сензорите и сателитните изображения могат да предложат забележителни възможности.
Най-добрият начин за разбиране на възможностите на интелигентната бизнес автоматизация е чрез практически примери и случаи на употреба. Ето някои начини, по които интелигентната технология за автоматизация може да помогне в определени отрасли.
1. Обслужване на клиенти
През последните години очакванията за обслужване на клиентите нараснаха значително. Съвременният потребител изисква винаги налични възможности за самообслужване с висока степен на персонализация. Интелигентната автоматизация помага на фирмите да предлагат очакваното ниво на индивидуална грижа без високите режийни разходи, свързани с човешкия труд.
Чатботовете, задвижвани от процесори за обработка на естествен език и свързани с платформи за управление на взаимоотношенията с клиентите (CRM), могат да предложат отлични услуги на клиентите. В комбинация с автоматизирана обработка на имейли, прогнозен анализ и анализ на нагласите, фирмите разполагат с многоканална грижа, която предвижда проблеми и спомага за задържането на клиентите.
2. Здравеопазване
Здравеопазването е значителен внедрител на интелигентната автоматизация. Световните болести означават, че болниците стават все по-натоварени, а много от тях скърцат под напора на напрежението. Ограничените бюджети и претовареният персонал подчертават необходимостта от по-голяма оперативна ефективност, особено при административни задачи като записване на пациенти, обработка на застраховки, планиране, фактуриране и др.
3. Финанси
Финансовата индустрия с право си е спечелила репутацията на водеща в областта на най-съвременните технологии. Като ранни възприематели на технологията RPA, индустрията продължава да търси начини за повишаване на ефективността и изпълнение на регулаторните тежести. Интелигентната автоматизация се използва във финансовата сфера за подпомагане на откриването на измами и спазването на изискванията. Технологиите обаче помагат и при операциите, като все повече рационализират вземането на решения за кандидатстване за заем и др. Освен това тя може да автоматизира тестването на софтуера, като помага на финансовите институции да създават софтуер по поръчка.
4. Производство
През последните години обществената осведоменост за проблемите на веригата за доставки нарасна поради затрудненията, инфлацията и общата криза на разходите за живот. Производителите трябва да възприемат цифровата трансформация, тъй като предпочитанията на купувачите се развиват, а бизнес динамиката се променя. Тази реалност е особено актуална в новоиндустриализираните или развиващите се страни.
RPA и IPA могат да помогнат на предприятията в тези области да преодолеят различията и да подобрят процесите и организацията по цялата верига на стойността. Автоматизирането на производствените поръчки, разбирането и адаптирането към променящите се предпочитания на клиентите, подобряването на логистиката и намаляването на отпадъците са само няколко области, които могат да се възползват от инструментите с изкуствен интелект.
Едно и също ли е интелигентната автоматизация на процеси и хиперавтоматизацията?
Въпреки че много експерти използват интелигентната автоматизация на процеси и хиперавтоматизацията като взаимозаменяеми понятия, те са различни. Объркването е разбираемо. И двете дисциплини са в челните редици на автоматизацията на ИТ и бизнес процесите с помощта на изкуствен интелект и други свързани технологии. Важно е обаче да се разберат разликите между тях.
Както беше споменато по-горе, интелигентната автоматизация на процесите използва комбинация от технологии като AI, ML, компютърно зрение, когнитивни технологии, обработка на естествен език и, разбира се, RPA.
От друга страна, хиперавтоматизацията е философия или подход, който се стреми да автоматизира възможно най-много бизнес процеси.
Голяма част от объркването се дължи на факта, че IPA е част от подход за хиперавтоматизация. Въпреки това хиперавтоматизацията е по-усъвършенствана, ускорена версия на ИА с много по-голям обхват. Вместо да се занимава с фиксирани процеси или задачи, хиперавтоматизацията работи с различни платформи и технологии, за да увеличи максимално ефективността на бизнеса.
Къде се пресичат и сближават IPA и RPA
Голяма част от тази статия е посветена на относителните предимства на IPA и RPA. Въпреки че е полезно да се прави разграничение между тези технологии за автоматизация, мисленето за тях като за противоположни или конкуриращи се инструменти не е съвсем правилно. Най-добрият начин за разбиране на техните възможности е да се използват като допълнителни инструменти за автоматизация.
Има няколко точки, в които двата инструмента се пресичат.
#1. IPA като решение за ограниченията на RPA
В статията ” Как да се конкурираме в ерата на изкуствения интелект ” (Mohanty and Vyas, 2018 г.) авторите заявяват, че “RPA роботите ще правят точно това, което им кажете, това е най-голямата им сила, но и най-голямата им слабост”. Това мнение подчертава един важен момент относно границите на RPA: Неструктурираните данни и непредсказуемите сценарии обаче означават, че предприятията не могат да приемат решения за RPA за всяка задача.
Машинното обучение може да помогне за разширяване на възможностите на RPA, особено в две основни области. Те са:
1. Работа с неструктурирани данни
2. Отваряне на вратата към вземането на решения от по-висок порядък
При сегашното положение инструментите на RPA не са в състояние да направят горното. Когато обаче автоматизацията е допълнена с изкуствен интелект, тя може да премине на ново ниво.
#2. Като стъпка към внедряване на IPA или хиперавтоматизация
Изкушаващо е да се разглеждат RPA, IPA и хиперавтоматизацията като един континуум. Все пак това може да е леко опростяване на въпроса. Факт е, че всяка сложна система за автоматизация, която включва IPA или хиперавтоматизация, ще разчита до голяма степен на RPA. По този начин инструментите на RPA ще продължат да бъдат подходящи и необходими в тези усъвършенствани сценарии.
Този аргумент е по-силен в контекста на прилагането. Пътят към хиперавтоматизацията изисква много изследвания за това кои задачи могат да бъдат автоматизирани. Започването на работа с RPA изгражда солидна основа за видовете задачи, които могат да бъдат автоматизирани. Тя позволява на предприятията да създават и тестват работни процеси за автоматизация, които в крайна сметка могат да разширяват и допълват с IPA.
Хиперавтоматизацията е подход, който включва автоматизиране на всичко, което е възможно. Това, което изглежда, е различно за различните предприятия. В някои компании това може да включва RPA, която се подпомага в малка степен от ИИ; в други това може да е пълноценна, цялостна машина за автоматизация с минимално човешко участие.
#3. Прогнозен анализ и вземане на решения
RPA изпълнява определени задачи въз основа на конкретни тригери или входни данни. Когато вземем предвид някои от предимствата на IPA, като например анализ на настроенията, обработка на естествен език, технология за компютърно зрение и възможности за ML, става ясно, че технологията ще може да обработва много разхвърляни данни и да ги превръща в структурирана информация, която може да служи като тези тригери или входни данни.
Възможностите тук са зашеметяващи. Както видяхме в медицинската индустрия, изследванията показаха, че ИИ превъзхожда рентгенолозите в мамографския скрининг. Точното изготвяне на тези прогнози изисква дългогодишен опит и експертни познания в областта, които напускат бизнеса, когато някой се пенсионира или напусне. RPA, допълнена от AI, може да помогне за преодоляване на този недостиг на опит.
Въпреки че примерът с мамографския скрининг привлича вниманието, ползите от RPA и IPA могат да се приложат към няколко други сценария за управление на бизнеса, които изискват висококачествено познание или вземане на решения. След като тези решения бъдат взети, те могат да задействат последващите действия чрез RPA, което ще доведе до невероятно ниво на производителност в широк кръг от предприятия.
Пет интелигентни инструмента за автоматизация
На пазара има няколко доставчици на интелигентна автоматизация. Всеки от тях предлага уникална комбинация от различни технологии, подходи и цени. Нека разгледаме пет от най-големите имена в областта на ОВ.
#1. ZAPTEST
ZAPTEST е цялостно интелигентно решение за автоматизация, което предлага най-съвременни инструменти за хиперавтоматизация както за автоматизация на софтуер, така и за автоматизация на роботизирани процеси. То използва комбинация от технология за компютърно зрение и RPA, за да помогне на потребителите да открият и автоматизират както фронтални, така и бек енд офис задачи. Платформата разполага с отлични функции като OCR и солидни аналитични инструменти. Тя също така се предлага с възможност за работа без код, безплатни и корпоративни издания, междуплатформена/междубраздова автоматизация на всяко приложение, неограничени лицензи и експерт на ZAP на пълно работно време, работещ като част от екипите на клиента, (в рамките на корпоративното издание)
#2. IBM Cloud Pak за автоматизация на бизнеса
IBM Cloud Pak е модулно решение за интелигентна автоматизация в хибриден облак. Тази цялостна платформа за автоматизация на бизнеса е снабдена с разнообразни функции, включително автоматизация на работните процеси, обработка на документи, извличане на информация от процеси и функции за управление на решения. Той включва също така инструменти с нисък и нулев код и добра поддръжка на клиенти.
#3. Платформа за автоматизация на бизнеса UiPath
UiPath разшири предлагането си на RPA с интелигентна бизнес автоматизация. За постигането на тези цели платформата използва технология за компютърно зрение и необслужваема роботика (по техните думи “роботи, които управляват роботи”). Те използват и когнитивни подобрения, за да разбират езика и неструктурираните данни. Платформата за автоматизация на бизнеса UiPath се интегрира с когнитивни услуги на трети страни от доставчици като IBM, Google и Microsoft.
#4. SS&C Blue Prism Cloud
SS&C Blue Prism Cloud е друга платформа за интелигентна автоматизация, базирана на облак, с възможности за IA. Фирмата предлага и интелигентни услуги за автоматизация, които помагат на екипите да се справят с внедряването и поддръжката. Освен интелигентни инструменти за автоматизация на роботизирани процеси Blue Prism Cloud предлага и студио за проектиране без код, с плъзгане и пускане, както и Control Room – функция за оркестрация на автоматизацията на работния процес.
#5. Microsoft Power Automate
Microsoft Power Automate, наричан преди това Microsoft Flow, е друго базирано в облака решение за интелигентна автоматизация без код. Пакетът предлага функция, наречена AI Builder, която е лесна за използване, мащабируема и лесно свързваща се. Широко оповестената инвестиция на Microsoft в ChatGPT в размер на 10 млрд. долара означава, че тя предоставя възможности за обработка на естествен език, съчетани с интерфейс “посочи и кликни”, който позволява на нетехнически екипи да изграждат интелигентни работни процеси за автоматизация на роботизирани процеси.
Заключителни мисли
RPA и IPA са различни технологии. Въпреки това, те се допълват взаимно. Истинската сила на двата инструмента се крие в способността им да допълват не само човешките работници, но и един друг. Както показват много примери за интелигентна автоматизация, голяма част от основната работа, която позволява ИА, може да бъде извършвана от цифрови работници и роботи. Успешната автоматизация изисква разбиване и разбиране на съществуващите работни потоци. RPA може да отчете много от тези съставни части.
Стоим на прага на една вълнуваща ера в света на труда, в която човешките познавателни способности могат да бъдат допълнени от ИИ. Цифровата трансформация с право е приоритет за предприятията в развитите и развиващите се страни. Възприемането на инструменти за IPA и RPA ще бъде централна част от този преход, като ще позволи невъобразима производителност.
