Հիանալի թղթապանակում՝ «Ռոբոտների գործընթացի ավտոմատացումից մինչեւ խելացի պրոցեսների ավտոմատացում » (Չակրաբորտի, 2020թ.)՝ հեղինակը համարում է, թե ինչպես է վերջին տասնամյակում ռոբոտաշինության գործընթացի ավտոմատացումը (RPA) առաջ մղել բիզնեսի գործընթացի արդյունավետությունը հետաքրքիր ուղղություններով: Սակայն, նա առաջարկում է, որ մենք այժմ նստենք տեխնոլոգիական այս տենդենցի ներսում գտնվող «ինֆլեքսային կետում», իսկ խելացի ավտոմատացումը հայտնվում է որպես ՌՊԱ-ի տրամաբանական առաջընթաց:

Chakraborti-ն մեջբերում է Intelligent Process Automation-ի նոր պարամետրը, որը զուգակցում է բիզնես պրոցեսի ավտոմատացումը մեքենայական ուսուցման (ML), արհեստական ինտելեկտի (AI) եւ հաճախորդների տվյալների հետ:

ՌՊԱ-ն խելացի ավտոմատացման մեկ այլ կրիտիկական բաղադրիչ է: Այս երկու հասկացություններն այնքան փոխկապակցված են, որ բավականին շփոթության մեջ են ընկնում այն մասին, թե որտեղից է սկսվում խելացի պրոցեսի ավտոմատացումը եւ որտեղ է ավարտվում ռոբոտային պրոցեսների ավտոմատացումը։

Այս հոդվածում կքննարկվեն թե՛ կարգապահության տարբերություններն ու ընդհանրությունները, թե՛ ցույց կտան, թե որտեղ են դրանք իրար զուգահեռ ու իրար զուգահեռ։ Մենք նաեւ կկիսվենք մի քանի խելացի ավտոմատացման օրինակներով, ինչպես նաեւ արդյունաբերության օգտագործման դեպքերով։

 

Ի՞նչ է Ռոբոտի պրոցեսի ավտոմատացումը:

 

Ռոբոտատեխնիկական պրոցեսների ավտոմատացումը (ՌՊԱ) վերաբերում է մի շարք տեխնոլոգիաների, որոնք հնարավորություն են տալիս տարբեր բիզնես գործընթացների ավտոմատացման (BPA) նպատակներ: Մենք կարող ենք բիզնես գործընթացը սահմանել որպես կազմակերպչական նպատակներ իրականացնող առաջադրանքների հավաքածու: Օրինակ, բիզնես գործընթացը կարող է լինել այնպիսի պարզ բան, ինչպիսին վարկային հայտի վրա վարկային ստուգում անցկացնելն է:

Կրեդիտային ստուգման համար անհրաժեշտ քայլերը ներառում են հաճախորդի անունը ներքին փաստաթղթերից հանելը, վարկային գործակալությանը դիմելը եւ արդյունքը վերադարձնելը ներքին համակարգերում: Ավանդական բիզնես միջավայրում այս առաջադրանքները կատարվում են ձեռքով: Սակայն բիզնես պրոցեսի ավտոմատացումը ռոբոտների միջոցով կատարում է այս առաջադրանքները, հետեւաբար՝ ռոբոտների պրոցեսի ավտոմատացում տերմինը։

ՌՊԱ-ի առաջադրանքները պետք է լինեն կանոնների վրա հիմնված եւ կանխատեսելի: Նրանց անհրաժեշտ են հստակ սահմանված գրգռիչներ, ներդիրներ եւ ելքեր: Որպես այդպիսին՝ բացառություններ կատարելը կարող է նրանց դեն նետել։ Անոմալիաները կամ բացառիկ հանգամանքները, կամ ցանկացած բան, որ պահանջում է մտածել թռիչքի մասին, ՌՊԱ – ն չէ, որ կարող է անել ։ Իհարկե, դա չի նշանակում, որ բացառության վարումը RPA-ի զարգացման մեջ օտար հասկացություն է:

Կան բազմաթիվ սցենարներ, որտեղ բոտը չի կարող ավարտել առաջադրանքը անվտանգության թույլտվության կամ ոչ լիարժեք տվյալների հետ կապված խնդրի պատճառով: Զարգացնողները կարող են կառուցել այս բացառությունների շուրջ: Օրինակ, պատկերացրեք մի սցենար, որտեղ դուք ստեղծում եք RPA պրոցեսոր, որպեսզի փոխանցման invoice տվյալները տվյալների բազա, բայց տվյալների բազան ցածր է: Դուք կարող եք հրահանգել ռոբոտին շարունակել փորձել որոշակի ընդմիջումներով, մինչեւ որ այն կապ հաստատի տվյալների բազայի հետ։ Սակայն, երբ առավելագույն թվով փորձեր են կատարվել, այն բիզնեսի բացառություն կգցի, որպեսզի ձեռքի աշխատողը կարողանա շտկել իրավիճակը։

Այն, ինչ մենք նկարագրել ենք վերեւում, պարզ սցենար է: Սակայն գուցե հարկ լինի ուսումնասիրել խելացի պրոցեսների ավտոմատացումը, որպեսզի ստեղծեք ավելի դիմացկուն եւ ամուր պրոցեսներ, որոնք վերաբերում են բացառություններին՝ անկախ նրանից։

Այս թեմայի մեջ ավելի խորը սուզվելու համար կարդացեք ռոբոտային պրոցեսների ավտոմատացման մեր ամբողջական ուղեցույցը (RPA)։

 

Ի՞նչ է խելացի պրոցեսի ավտոմատացումը (IPA)

Խելացի պրոցեսի ավտոմատացումը վերաբերում է տեխնոլոգիաների խառնուրդին, որն օգնում է բիզնեսներին ավտոմատացնել գոյություն ունեցող աշխատանքային հոսքերն ու գործընթացները: Դեռեւս 2017 թվականին ՄաքՔինսին ընդգծել է խելացի ավտոմատացման առավելությունները: Խորհրդատու ֆիրմայի լայնորեն սպառվող թուղթը՝ Intelligent process automation: Հաջորդ սերնդի օպերացիոն մոդելի հիմքում գտնվող շարժիչը ներկայացնում է հինգ հիմնական տեխնոլոգիաներ, որոնք միասին են գալիս, որպեսզի հնարավոր լինի խելացի ավտոմատացումը:

 

Նրանք են:

 

1. Ռոբոտաշինության գործընթացի ավտոմատացում (ՌՊԱ).

 

Գործիքների մի ամբողջություն, որը կատարում է կանխատեսելի, կրկնվող եւ լավ որոշված առաջադրանքներ, որոնք ավանդաբար մարդկային աշխատողների տիրույթն էին

2. Մեքենայական ուսումնառություն եւ առաջադեմ անալիզներ.

 

Առաջադեմ ալգորիթմներ, որոնք ուսուցանվում են հսկայական պատմական տվյալների հավաքածուներում օրինաչափություններ գտնելու համար, որպեսզի դրանք կարողանան տալ հասկացողություններ եւ կանխատեսումներ այնպիսի արագությամբ եւ ճշգրտությամբ, որոնք անհնար են մարդկային հետազոտողների համար։

 

3. Բնական լեզվի գեներատորներ (NLG)

 

Ինչպես վկայում է ChatGPT եւ Pi գործիքների հաջողությունը, բնական լեզվի գեներատորները կարող են ստեղծել տեքստ եւ այլ ստեղծագործություններ, որպեսզի հեշտացնեն մարդկանց եւ տեխնոլոգիաների միջեւ հաղորդակցությունը:

 

4. Խելացի աշխատանքային հոսքեր.

 

Բիզնես պրոցեսորային ծրագիր, որը կառավարում է մարդկանց եւ մեքենաների միջեւ աշխատանքային հոսքը, ապահովում է անխափան առաքումը, հետապնդումը եւ հաշվետվողականությունը:

 

5. Կոգնիտիվ գործակալներ.

 

Smart chatbots, որոնք օգտագործում են ML եւ NLP համակցություն, որպեսզի ապահովեն ավտոմատացված հաճախորդների սպասարկման ներկայացուցիչներին, որոնք նվազեցնում են բեռը սպասարկման անձնակազմի վրա, իսկ որոշ դեպքերում գերազանց են հաճախորդների վաճառքի եւ ընկալման հարցում:

Վերը թվարկված տեխնոլոգիաները IPA-ի լուծում ձեւավորող հիմնական շինանյութային բլոկներն են: Թեեւ ակնարկված էր, մենք նաեւ կավելացնեինք Համակարգչային տեսողության տեխնոլոգիաները (CVT) IPA տեխնոլոգիան կազմող գործիքների ցուցակում։

 

ՌՊԱ-ի եւ IPA-ի նմանությունները

Թեեւ RPA-ն եւ IPA-ն տարբեր տեխնոլոգիաների կատեգորիաներ են, դրանք ունեն բավականին մեծ չափով խաչաձեւություն։ Ահա մի քանի նմանություններ RPA-ի եւ IPA-ի միջեւ:

 

1. Դրանք երկուսն էլ ավտոմատացման գործիքներ են

 

RPA-ի եւ IPA-ի միջեւ ամենանշանակալի կապն այն է, որ երկու գործիքներն էլ գոյություն ունեն բիզնես գործընթացների ավտոմատացման համար: Թեեւ յուրաքանչյուր լուծում իր նպատակներին հասնելու համար ընդունում է իր մոտեցումը եւ օգտագործում տարբեր տեսակի տեխնոլոգիաներ, սակայն նրանց էթոսն այն է, որ նրանք կատարեն այն առաջադրանքները, որոնք մարդիկ ավանդաբար կատարում են, եւ գտնեն ուղիներ դրանք ավելի արդյունավետ, ծախսարդյունավետ, ճշգրտորեն կատարելու համար։

 

2. ՌՊԱ-ն IPA-ի կենտրոնական մասն է

 

Երկու տեխնոլոգիաների միջեւ եւս մեկ կարեւոր նմանություն է այն փաստը, որ RPA-ն IPA-ի հիմնական բաղադրիչն է։ Թեեւ մեքենայական ուսումնասիրությունը եւ այլ տեխնոլոգիաներ, որոնք ընդօրինակում են մարդու գիտելիքը, IPA-ի հիմնական մասերն են, ավտոմատները կառուցվում են RPA-ի հիմքի վրա։

 

3. RPA-ն եւ IPA-ն կիսում են նմանատիպ օգուտները

 

ՌՊԱ-ն եւ IPA-ն նույնպես կիսում են նույն բիզնեսի շատ օգուտներ: Օրինակ՝ նրանք օգնում են բիզնեսներին նվազեցնել ծախսերը, խնայել ժամանակը, բարձրացնել արդյունավետությունը, բարձրացնել աշխատողների աշխատանքի բավարարվածությունը, համապատասխանել համապատասխանության չափանիշներին, բարելավել ծառայությունը եւ նվազեցնել մարդկային սխալները։

 

 

RPA-ի եւ IPA-ի տարբերությունները

Թեեւ RPA-ն եւ IPA-ն ունեն բազմաթիվ ընդհանրություններ, կան տարբերության որոշ կետեր, որոնք դուք պետք է հասկանաք:

 

#1. Սքալելիում

 

Թեեւ RPA-ն գերազանցում է դիսկրետ առաջադրանքների ավտոմատացումը, սակայն սովորական խնդիր է բարդ աշխատանքային հոսքերի կազմակերպումը կամ չկառուցված տվյալների մշակումը։ IPA-ն առաջարկում է գործիքների խառնուրդ, որոնք օգնում են մեծացնել խոչընդոտները, օրինակ՝ չկառուցված տվյալները կամ որոշումներ կայացնելը։

 

 

#2. Իրական ժամանակում սովորելու եւ հարմարվելու

 

RPA-ն կատարյալ լուծում է այն առաջադրանքների համար, որոնք կատարում են կանխատեսելի, քայլ առ քայլ ճանապարհ: Ըստ սահմանման՝ հետեւում է հրահանգներին: Մյուս կողմից, IPA-ն կարող է սովորել եւ հարմարվել իրական ժամանակում շնորհիվ ML-ի նման առանձնահատկությունների:

 

#3. Ինտելիգենցիայի

 

Խելքը դժվար է բնորոշել: Սակայն բոլորս էլ հասկանում ենք, որ մարդկային մտածելակերպը օգտագործում է տարբեր գործիքներ, ինչպիսիք են տրամաբանությունը, տրամաբանությունը, սովորելը, պլանավորելը եւ խնդիրները լուծելը՝ ինֆորմացիայի հիման վրա պատասխաններ կամ կանխատեսումներ առաջ բերելու համար։

RPA գործիքները կարող են մշակել տեղեկատվություն, բայց միայն խիստ կանոնների միջոցով: Հիմնականում, այն օգտագործում է, եթե/ապա/այլ տրամաբանություն է լուծում բիզնես գործընթացները: Փաստորեն, RPA-ն ընդօրինակում է մարդու գիտելիքը, բայց միայն այն պատճառով, որ նրան տրվում է քարտեզ։

Խելացի ավտոմատացումը, մյուս կողմից, մշակում է տվյալները այնպես, որ ավելի մոտիկից նմանվի մարդու ճանաչմանը: Քանի որ խելացի ավտոմատացման գործիքները օգտագործում են AI, նրանք կարող են դուրս գալ հրահանգներին հետեւելու սահմաններից եւ հարմարվել եւ հարմարվել փոփոխվող հանգամանքներին, չկառուցված տվյալներին եւ այլ բացառիկ գործոնների, որոնք կարող են կոճղել RPA գործիքները:

 

#4. Չկառուցված տվյալների մշակում

 

ՌՊԱ-ն օգնում է թիմերին լուծել որոշիչ առաջադրանքներ: Որպես այդպիսին, այն ապավինում է կանխատեսելի ներդիրներին, օրինակ՝ կառուցված տվյալներին։ Սակայն երբ խոսքը գնում է ոչ կազմակերպված տվյալների կամ ցանկացած տեղեկատվության մասին, որը դուրս է գալիս ռեզերվացիայից, մենք հասնում ենք ՌՊԱ գործիքների վերին սահմաններին։

Կառուցվածքով տվյալների հետ գործ ունենալը հաճախ ընկնում է ձեռքի աշխատողների վրա։ Քանի որ բավականաչափ որոշումներ կայացնելու եւ մեկնաբանելու համար անհրաժեշտ է օգտագործել մարդու ճանաչումը։ Սակայն խելացի ավտոմատացումը կարող է լուծել չկառուցված տվյալները շնորհիվ այն բանի, որ օգտագործում է AI տեխնոլոգիաները, ինչպիսիք են մեքենայական ուսուցումը։

Արժե նշել, որ RPA գործիքները կարող են օգտագործվել չկառուցված տվյալները կառուցվածքային տվյալների վերածելու համար: Օրինակ, օգտագործելով բնական լեզվի մշակման (NLP) կամ օպտիմալ տառերի ճանաչման (OCR) գործիքներ, օգնում է թարգմանել այս տվյալները մի բանի, որի հետ RPA-ն կարող է աշխատել: Սակայն չկառուցված տվյալների բնույթը բարդացնում է այս գործընթացը եւ պահանջում է ստեղծել բազմաթիվ մոդելներ, որոնք կարող են լուծել աշխատանքը։ Այս իրողությունը կարող է հանգեցնել ՌՊԱ-ի լուծումների շրջանակներում մեծացող խնդիրների:

 

#5. ՌՊԱ-ն ավելի ծախսարդյունավետ է

 

Մինչ IA գործիքները RPA ծրագրից ավելի լայն ծավալ ունեն, այս աքսեսուարները գալիս են թանկ գնով: Ավտոմատացման գործիքների ամենահետաքրքիր կողմերից մեկը նրանց ապացուցված ծախսերի խնայողությունն է։ Սակայն, հաշվի առնելով իրենց հարաբերական գների նիշքերը, RPA ծրագրային ապահովումն ավելի հասանելի է շուկայի մեծ մասի համար:

Խելացի ավտոմատացումը ավելի ճկուն լուծում է, որը կարող է աշխատել ավելի լայն միջավայրում: Սակայն ոչ բոլոր բիզնեսներն ունեն ավտոմատացման բարդ պահանջներ։ Կախված բիզնես գործընթացների ծավալից, որոնք անհրաժեշտ են ավտոմատացնելու համար, RPA լուծումները կարող են ապահովել ձեզ անհրաժեշտ ամեն ինչ:

 

#6. ՌՊԱ-ն ավելի արագ է իրականացնում

 

Խելացի ավտոմատացման գործիքները ապահովում են խնդիրների լայն շրջանակի լուծումներ: Սակայն, երբ խոսքը վերաբերում է արագ իրականացման ժամանակներին, այս բարդությունը դառնում է թեթեւակի բացասական: ՌՊԱ գործիքները ավելի պարզ են, եւ հետեւաբար, իրականացումը պակաս թանկ է եւ քիչ ժամանակատար: Իրենց բիզնեսում թվային վերափոխման հասնելու ճնշման տակ գտնվող ղեկավարների համար RPA լուծումները կարող են առաջարկել արժեք ստեղծելու ավելի արագ ուղի:

 

#7. IPA գործիքներն ունեն սովորելու ավելի մեծ թեքություն

 

Այս գործիքների հարաբերական բարդությունը կրկին ստեղծում է առավելություններ եւ թերություններ: Ըստ էության, IPA գործիքների յուրացումը պահանջում է բարձր տեխնիկական առանձնահատկություններ, ինչպիսիք են մեքենայական ուսուցումը:

Դեռեւս հույս կա ոչ տեխնիկական թիմերի համար: Խելացի ավտոմատացման խորհրդատու ընկերությունները կարող են մեծ չափով կատարել ծանր ամբարձիչ եւ պրոցեսորային դիզայն: Ավելին, IA գործիքները օրեցօր դառնում են ավելի հարմար օգտվողների համար:

 

Խելացի գործընթացի ավտոմատացման օրինակներ եւ արդյունաբերության օգտագործման դեպքեր

Հետազոտությունների համաձայն՝ 2023 թվականին կարտադրվի 120 zettabytes տվյալներ: Ամեն տարի ամբողջ աշխարհում արտադրված տվյալների ծավալը աճում է մոտ 20%–ով եւ հասնում 25%–ի։ MIT Sloan-ի տվյալներով՝ այս տվյալների շուրջ 80% -ը ոչ կազմակերպված է: Թեեւ RPA գործիքները թույլ են տվել ընկերություններին շատ բան անել կառուցված տվյալների հետ, պարզ է, որ տեքստը, աուդիոն, տեսանյութերը, էլեկտրոնային փոստը, սոցիալական մեդիայի բովանդակությունը, սերվերի մատյանները, սենսորային մատյանները եւ արբանյակային պատկերները կարող են առաջարկել ուշագրավ հնարավորություններ:

Խելացի բիզնեսի ավտոմատացման կարողությունները հասկանալու լավագույն միջոցը գործնական, իրական աշխարհի օրինակների եւ օգտագործման դեպքերն են: Ահա մի քանի եղանակներ, թե ինչպես կարող են խելացի ավտոմատացման տեխնոլոգիաները օգնել հատկապես արդյունաբերության մեջ:

 

1. Հաճախորդների սպասարկում

 

Վերջին տարիներին հաճախորդների սպասարկման ակնկալիքները կտրուկ աճել են: Ժամանակակից սպառողը միշտ պահանջում է ինքնապահովման տարբերակներ՝ անհատականացման բարձր աստիճանով: Խելացի ավտոմատացումը օգնում է բիզնեսմեններին առաջարկել սպասվելիք մաքսային խնամք առանց մարդկային աշխատողների հետ կապված բարձր մակարդակի:

Բնական լեզվի պրոցեսորների կողմից լիցքավորված եւ հաճախորդների հարաբերությունների կառավարման (CRM) հարթակներին միացված չատբոտները կարող են առաջարկել հաճախորդների գերազանց փորձառություններ: Երբ դաշնակցվում են էլեկտրոնային փոստի ավտոմատացված վարումը, կանխատեսող վերլուծությունները եւ զգացմունքների վերլուծությունը, բիզնեսները ունեն ամենահանրապետական խնամք, որը կանխատեսում է խնդիրներ եւ օգնում է խթանել հաճախորդների պահպանումը:

 

2. Առողջապահություն

 

Առողջապահությունը խելացի ավտոմատացման զգալի որդեգրող է եղել։ Գլոբալ հիվանդությունները նշանակում են, որ հիվանդանոցներն ավելի են զբաղված, եւ շատերը ճնշման տակ են սողոսկում։ Խիստ բյուջեները եւ գերծանրաբեռնված անձնակազմը ընդգծում են օպերատիվ արդյունավետության բարձրացման անհրաժեշտությունը, հատկապես այնպիսի վարչական առաջադրանքներում, ինչպիսիք են հիվանդների ցուցակագրումը, ապահովագրության մշակումը, պլանավորումը, թղթադրամների վճարումը եւ այլն:

 

3. Ֆինանսներ

 

Ֆինանսական արդյունաբերությունն իրավմամբ ձեռք է բերել առաջատար տեխնոլոգիաների ոլորտում առաջատարի համբավ։ Որպես ՌՊԱ տեխնոլոգիաների վաղ որդեգրողներ՝ արդյունաբերությունը շարունակում է միջոցներ գտնել արդյունավետությունը բարձրացնելու եւ կանոնակարգող բեռը բավարարելու համար։ Խելացի ավտոմատացումը օգտագործվում է ողջ ֆինանսական տարածության մեջ, որպեսզի օգնի խարդախության հայտնաբերման եւ համապատասխանության հարցում: Սակայն տեխնոլոգիան օգնում է նաեւ գործողություններին՝ գնալով ավելի հստակեցնելով վարկային դիմումների որոշումների կայացումը եւ ավելին։ Բացի այդ, այն նաեւ կարող է ավտոմատացնել ծրագրային ստուգումը, օգնելով ֆինանսական հաստատություններին ստեղծել bespoke ծրագրային ապահովման.

 

4. Արտադրություն

 

Վերջին տարիներին մատակարարման շղթայի խնդիրների մասին հասարակության իրազեկվածությունն աճել է խոչընդոտների, ինֆլյացիայի եւ կենսամակարդակի ընդհանուր ծախսերի պատճառով: Արտադրողները պետք է ընդունեն թվային վերափոխումը, քանի որ գնումների նախասիրությունները զարգանում են, իսկ բիզնեսի դինամիկան փոխվում է։ Այս իրողությունը հատկապես մատնանշվում է նոր արդյունաբերական կամ զարգացող երկրներում:

RPA-ն եւ IPA-ն կարող են օգնել բիզնեսներին այս ոլորտներում կամրացնել բացը եւ բարելավել գործընթացներն ու կազմակերպումը ողջ արժեքի շղթայում: Արտադրության պատվերների ավտոմատացումը, հաճախորդների նախընտրությունների փոփոխությունը հասկանալը եւ հարմարվելը, լոգիստիկայի բարելավումը եւ թափոնների նվազեցումը ընդամենը մի քանի ոլորտներ են, որոնք կարող են օգուտ քաղել AI-ով աշխատող գործիքներից:

 

Արդյո՞ք խելացի պրոցեսի ավտոմատացումը եւ հիպերաուտոման նույնն են:

Թեեւ շատ մասնագետներ փոխադարձաբար օգտագործում են խելացի պրոցեսների ավտոմատացում եւ հիպերաուտոմիա , սակայն դրանք տարբեր հասկացություններ են։ Անհասկանալի է շփոթմունքը. Երկու կարգապահներն էլ գտնվում են IT-ի եւ բիզնես գործընթացների ավտոմատացման առաջնային փուլում՝ օգտագործելով արհեստական բանականություն եւ այլ հարակից տեխնոլոգիաներ։ Սակայն շատ կարեւոր է հասկանալ, թե ինչ տարբերություններ կան այդ երկուսի միջեւ:

Ինչպես նշվեց վերեւում, խելացի պրոցեսորների ավտոմատացումը օգտագործում է այնպիսի տեխնոլոգիաների խառնուրդ, ինչպիսիք են AI, ML, համակարգչային տեսողությունը, ճանաչողական, բնական լեզվի մշակումը եւ, իհարկե, RPA- ն:

Հիպերաուտոման, մյուս կողմից, փիլիսոփայություն կամ մոտեցում է, որը ձգտում է հնարավորինս ավտոմատացնել բիզնես գործընթացները:

Շփոթության մեծ մասը առաջանում է այն փաստից, որ IPA-ն հիպերաուտոմիայի մոտեցման մի մասն է։ Սակայն հիպերաուտոմիան IA-ի ավելի կատարելագործված, արագացված տարբերակն է, որն ունի շատ ավելի մեծ ծավալ։ Ֆիքսված գործընթացների կամ առաջադրանքների հետ գործ ունենալու փոխարեն, հիպերաուտոմացիան աշխատում է հարթակներում եւ տեխնոլոգիաներում՝ բիզնեսի արդյունավետությունը առավելագույնի հասցնելու համար:

 

Որտեղ IPA եւ RPA intersect եւ converge

Այս հոդվածի մեծ մասը մենք ծախսել ենք IPA-ի եւ RPA-ի հարաբերական արժանիքները քանդելու համար։ Թեեւ օգտակար է տարբերել այս ավտոմատացման տեխնոլոգիաները, սակայն դրանց մասին մտածելը որպես հակառակորդ կամ մրցակից գործիք, այնքան էլ ճիշտ չէ։ Նրանց կարողությունները հասկանալու լավագույն միջոցը հաճոյախոսական ավտոմատացման գործիքներն են։

Գոյություն ունեն մի շարք կետեր, որտեղ երկու գործիքներն էլ փոխկապակցվում են:

 

#1. IPA-ն որպես ՌՊԱ-ի սահմանափակումների լուծում

 

«Ինչպես մրցել արհեստական բանականության դարաշրջանում» (Mohanty and Vyas, 2018) թերթում հեղինակները նշում են, որ «RPA ռոբոտները կանեն ճիշտ այն, ինչ դուք նրանց կասեք, դա նրանց ամենամեծ ուժն է, բայց նաեւ նրանց ամենամեծ թուլությունը»: Այս զգացմունքը ընդգծում է ՌՊԱ-ի սահմանների վերաբերյալ մի վճռորոշ կետ. Ինչպես վկայում է դրա լայնածավալ որդեգրումը, այն կարեւոր գործիք է տեղեկատվական դարաշրջանում; սակայն չկառուցված տվյալներն ու անկանխատեսելի սցենարները նշանակում են, որ բիզնեսները չեն կարող կիրառել RPA լուծումներ յուրաքանչյուր առաջադրանքի համար:

Մեքենայական ուսուցումը կարող է օգնել ընդլայնել RPA-ի հնարավորությունները, հատկապես երկու հիմնական ոլորտներում: Նրանք են:

 

1. Չկառուցված տվյալների հետ գործ ունենալը

2. Ավելի բարձր կարգի որոշումների կայացման դուռը բացելը

 

Մինչ ամեն ինչ կանգուն է, RPA գործիքները ի վիճակի չեն վերը նշվածից: Սակայն AI-ով մեծանալու դեպքում ավտոմատացումը կարող է տեղափոխվել նոր մակարդակի։

 

#2. Որպես քայլաքար դեպի IPA կամ հիպերաուտոմիայի իրականացում

 

Գայթակղիչ է RPA, IPA եւ հիպերաուտոմա համարելը որպես շարունակություն: Սակայն դա կարող է փոքր-ինչ ավելի պարզեցնել խնդիրը։ Փաստն այն է, որ ցանկացած բարդ ավտոմատացման համակարգ, որը ներառում է IPA կամ հիպերաուտոմիա, մեծապես կվնասվի ՌՊԱ-ի վրա։ Որպես այդպիսին, RPA գործիքները դեռ կլինեն եւ՛ արդիական, եւ՛ անհրաժեշտ այս առաջադեմ սցենարների շրջանակներում:

Այն դեպքում, երբ այս փաստարկն ավելի ամուր է, գտնվում է իրականացման համատեքստում: Հիպերաուտոմիայի ճանապարհը պահանջում է բազմաթիվ հետազոտություններ, որոնց միջոցով կարելի է ավտոմատացնել առաջադրանքները: RPA-ից սկսած ամուր հիմք է ստեղծում այն առաջադրանքների տեսակների համար, որոնք հնարավոր է ավտոմատացնել: Այն թույլ է տալիս բիզնեսներին կառուցել եւ փորձարկել ավտոմատացման աշխատանքային հոսքերը, որոնք նրանք ի վերջո կարող են ընդլայնել եւ ավելացնել IPA-ով:

Հիպերաուտոմիա( hyperautomation) մոտեցում է, որը ենթադրում է ավտոմատացում այն ամենով, ինչ հնարավոր է։ Այն, ինչին նման է, կտարբերվի մի բիզնեսից մյուսը։ Որոշ ընկերությունների ներսում այն կարող է ներգրավել RPA, որը փոքր մասամբ օժանդակվում է AI- ի կողմից; ուրիշների մեջ այն կարող է լինել լիարժեք, ամբողջական ավտոմատացման մեքենա, որը նվազագույնի է հասցնում մարդու ներդրումը։

 

#3. Նախահաշվային վերլուծություն եւ որոշումների կայացում

 

ՌՊԱ-ն կատարում է որոշակի գրգռիչների կամ մուտքերի հիման վրա սահմանված առաջադրանքներ: Երբ մենք հաշվի առնենք IPA-ի որոշ առավելություններ, ինչպիսիք են զգացմունքների վերլուծությունը, բնական լեզվի մշակումը, համակարգչային տեսողության տեխնոլոգիաները եւ ML-ի ունակությունները, պարզ է դառնում, որ տեխնոլոգիան կկարողանա լուծել շատ խառնաշփոթ տվյալներ եւ վերածել այն կառուցվածքային ինֆորմացիայի, որը կարող է ծառայել որպես այս խթանիչներ կամ ներդրումներ:

Այստեղի հնարավորությունները ապշեցուցիչ են ։ Ինչպես տեսանք բժշկական ոլորտում, հետազոտությունները ցույց են տվել, որ AI-ն գերազանցել է ճառագայթաբաններին մամոգրաֆիական սքրինինգում: Այս կանխատեսումները ճշգրտորեն կատարելու համար անհրաժեշտ է տարիների փորձ եւ դոմենային մասնագիտություն, որը թողնում է բիզնեսը, երբ ինչ-որ մեկը թոշակի է անցնում կամ հեռանում։ AI-ի կողմից մեծացված RPA-ն կարող է օգնել հաղթահարել այս փորձառության բացը:

Մինչ մամոգրաֆիական սքրինինգի օրինակը աչքաթող է անում, RPA-ի եւ IPA-ի օգուտները կարող են կիրառվել բիզնեսի կառավարման մի քանի այլ սցենարների նկատմամբ, որոնք պահանջում են բարձր որակի ճանաչում կամ որոշումների կայացում: Երբ այս որոշումները կայացվեն, դրանք կարող են խթանել ստորին հոսանքի գործողությունները ՌՊԱ-ի միջոցով, ինչը մեծ արդյունավետության անհավանական մակարդակ է բերում մի շարք բիզնեսների։

 

Հինգ խելացի ավտոմատացման գործիքներ

Շուկայում կան մի քանի խելացի ավտոմատացման վաճառողներ: Յուրաքանչյուրն առաջարկում է տարբեր տեխնոլոգիաների, մոտեցումների եւ գների յուրահատուկ խառնուրդ: Եկեք ուսումնասիրենք IA տարածության ամենամեծ անուններից հինգը:

 

#1. ZAPTEST

 

ZAPTEST- ը վերջավոր, լիարժեք, խելացի ավտոմատացման լուծում է, որը առաջարկում է պետական հիպերաուտոմիայի գործիքներ ինչպես ծրագրային ավտոմատացման, այնպես էլ ռոբոտային պրոցեսների ավտոմատացման համար: Այն օգտագործում է Համակարգչային տեսողության տեխնոլոգիաների եւ RPA-ի խառնուրդ, որպեսզի օգնի օգտագործողներին բացահայտել եւ ավտոմատացնել ինչպես առջեւի, այնպես էլ հետին գրասենյակային առաջադրանքները: Հարթակն ունի հիանալի առանձնահատկություններ, ինչպիսիք են OCR-ն եւ պինդ վերլուծական գործիքները: Այն նաեւ գալիս է կոդ չունեցող ունակությամբ, անվճար եւ ձեռնարկության թողարկումներով, ցանկացած հավելվածի խաչաձեւ հարթակ/cross browser ավտոմատացում, անսահմանափակ արտոնագրեր եւ zaP-ի լիաժամ փորձագետ, որը աշխատում է որպես հաճախորդի թիմերի մի մաս,(իր Enterprise հրատարակության շրջանակներում)

 

#2. IBM Cloud Pak բիզնեսի ավտոմատացման համար

 

IBM Cloud Pak- ը մոդուլային, հիբրիդային ամպ, խելացի ավտոմատացման լուծում է: Բիզնեսի ավտոմատացման այս վերջին հարթակը հագեցած է տարբեր առանձնահատկություններով, այդ թվում՝ աշխատանքային հոսքի ավտոմատացում, փաստաթղթերի մշակում, գործընթացի մեքենայացում եւ որոշումների կառավարման ֆունկցիա: Այն նաեւ ներառում է ցածր եւ ոչ կոդավորված գործիքներ եւ հաճախորդների լավ աջակցություն:

 

#3. UiPath բիզնեսի ավտոմատացման հարթակ

 

UiPath-ն ամրապնդել է իր RPA-ի առաջարկը խելացի բիզնեսի ավտոմատացման շնորհիվ: Այս նպատակներին հասնելու համար հարթակը օգտագործում է Համակարգչային տեսիլքի տեխնոլոգիաները եւ Unattended Robotics -ը (նրանց խոսքերով՝ «ռոբոտները ղեկավարում են ռոբոտները» )։ Նրանք նաեւ օգտագործում են ճանաչողական բարելավումներ լեզուն եւ չկառուցված տվյալները հասկանալու համար։ UiPath բիզնես ավտոմատացման պլատֆորմը ինտեգրվում է երրորդ կողմի իմացական ծառայությունների հետ այնպիսի վաճառողներից, ինչպիսիք են IBM-ը, Google-ը եւ Microsoft-ը:

 

#4. SS&C կապույտ պրիզմա ամպամածություն

 

SS&C Blue Prism Cloud- ը ամպի վրա հիմնված խելացի ավտոմատացման մեկ այլ հարթակ է, որն ունի IA կարողություններ: Ընկերությունը նաեւ առաջարկում է խելացի ավտոմատացման ծառայություններ, որոնք կօգնեն թիմերին իրականացնել իրագործումը եւ սպասարկումը: Blue Prism Cloud- ը, ինչպես նաեւ խելացի ռոբոտային պրոցեսորների ավտոմատացման գործիքները, առաջարկում է նաեւ ոչ-կոդ, drag-and-drop Design Studio եւ Control Room, աշխատանքային հոսքի ավտոմատացման նվագարկիչ առանձնահատկություն:

 

#5. Microsoft Power Automate

 

Microsoft Power Automate- ը, որը նախկինում կոչվում էր Microsoft Flow, ամպի վրա հիմնված, ոչ կոդավորված խելացի ավտոմատացման այլ լուծում է: Փաթեթն առաջարկում է AI Builder կոչվող առանձնահատկություն, որը օգտագործողին հարմար է, սկաալ եւ հեշտությամբ միացնող: Microsoft-ի ChatGPT-ում 10 մլրդ դոլար բարձր հրապարակված ներդրումը նշանակում է, որ այն ապահովում է լեզվի մշակման բնական հնարավորությունները, որոնք համակցված են point-and-click ինտերֆեյսի հետ, որը թույլ է տալիս ոչ տեխնիկական թիմերին կառուցել խելացի ռոբոտային պրոցեսների ավտոմատացման աշխատանքային հոսքեր:

 

Վերջնական մտքեր

RPA-ն եւ IPA-ն տարբեր տեխնոլոգիաներ են: Սակայն նրանք խորապես գովասանքի են արժանանում ։ Այս երկու գործիքների իրական ուժը կայանում է նրանում, որ նրանք կարող են ոչ միայն մարդկանց, այլեւ միմյանց ավելի մեծացնել։ Ինչպես ցույց են տալիս շատ խելացի ավտոմատացման օրինակներ, հիմնական աշխատանքների մեծ մասը, որ IA-ն հնարավորություն է տալիս իրականացնել թվային աշխատողների եւ ռոբոտների կողմից: Հաջող ավտոմատացման համար անհրաժեշտ է կոտրել եւ հասկանալ գոյություն ունեցող աշխատանքային հոսքերը: RPA-ն կարող է հաշվի առնել այս բաղադրիչների մեծ մասը:

Մենք կանգնած ենք աշխատանքի աշխարհում մի հուզիչ դարաշրջանի շեմին, որտեղ մարդկային ճանաչողական ունակությունները կարող են լրացվել ԱԻ-ով: Թվային վերափոխումն իրավապես առաջնահերթություն է զարգացած եւ զարգացող երկրների բիզնեսների համար: IPA եւ RPA գործիքների յուրացումը կկազմի այդ անցումների կենտրոնական մասը, ինչը հնարավորություն կտա աներեւակայելի արդյունավետություն:

Download post as PDF