У одличном раду Од роботске аутоматизације процеса до интелигентне аутоматизације процеса (Цхакраборти, 2020), аутор разматра како је у последњој деценији роботска аутоматизација процеса (РПА) на фасцинантан начин унапредила ефикасност пословних процеса. Међутим, он предлаже да сада седимо на „тачки преокрета“ унутар овог технолошког тренда, са интелигентном аутоматизацијом која се појављује као логичан напредак РПА.
Чакраборти наводи нову парадигму интелигентне аутоматизације процеса која упарује аутоматизацију пословних процеса са машинским учењем (МЛ), вештачком интелигенцијом (АИ) и подацима о клијентима.
РПА је још једна критична компонента интелигентне аутоматизације. Ова два концепта су толико испреплетена да постоји приличан степен конфузије око тога где почиње интелигентна аутоматизација процеса, а где се завршава роботска аутоматизација процеса.
Овај чланак ће истражити разлике и заједништва обе дисциплине и показати где се укрштају и преклапају. Такође ћемо поделити неке примере интелигентне аутоматизације заједно са случајевима употребе у индустрији.
Шта је роботска аутоматизација процеса?
Роботска аутоматизација процеса (РПА) се односи на скуп технологија које омогућавају различите циљеве аутоматизације пословних процеса (БПА). Пословни процес можемо дефинисати као скуп задатака који испоручују организационе циљеве. На пример, пословни процес може бити нешто тако једноставно као што је покретање кредитне провере на захтеву за кредит.
Кораци потребни за проверу кредитне способности укључују извлачење имена клијента из интерних докумената, подношење захтева кредитној агенцији, а затим враћање резултата назад у интерне системе. У традиционалним пословним окружењима, ови задаци се обављају ручно. Међутим, аутоматизација пословних процеса користи роботе за обављање ових задатака, па отуда и термин роботска аутоматизација процеса.
РПА задаци морају бити засновани на правилима и предвидљиви. Потребни су им јасно дефинисани окидачи, улази и излази. Као такво, руковање изузетцима је нешто што их може одбацити. Аномалије или изузетне околности — или било шта што захтева размишљање у ходу — нису задаци које РПА може да реши. Наравно, то не значи да је руковање изузецима страни концепт у развоју РПА.
Постоји много сценарија у којима бот не може да заврши задатак због проблема са безбедносном дозволом или непотпуним подацима. Програмери могу градити око ових изузетака. На пример, замислите сценарио у коме креирате РПА процес за пренос података о фактури у базу података, али база података не ради. Можете упутити робота да настави да покушава у одређеним интервалима док се не повеже са базом података. Међутим, када се постигне максималан број покушаја, то ће изазвати пословни изузетак тако да физички радник може да поправи ситуацију.
Оно што смо горе описали је једноставан сценарио. Међутим, можда ћете морати да истражите интелигентну аутоматизацију процеса да бисте изградили отпорније и робусније процесе који се независно баве изузецима.
За дубље уроњење у тему, прочитајте наш Комплетан водич за аутоматизацију роботских процеса (РПА).
Шта је интелигентна аутоматизација процеса (ИПА)?
Интелигентна аутоматизација процеса се односи на мешавину технологија које помажу предузећима да аутоматизују постојеће радне токове и процесе. Још 2017. године, МцКинсеи је истакао предности интелигентне аутоматизације. Папир консултантске фирме који се широко користи, Интелигентна аутоматизација процеса: Мотор у сржи оперативног модела следеће генерације , описује пет основних технологија које се спајају да би омогућиле интелигентну аутоматизацију.
Су:
1. Роботска аутоматизација процеса (РПА):
Скуп алата који обављају предвидљиве, понављајуће и добро дефинисане задатке који су традиционално били у домену људских радника
2. Машинско учење и напредна аналитика:
Напредни алгоритми који су обучени да пронађу обрасце у огромним историјским скуповима података како би могли да пруже увид и предвиђања брзином и тачношћу која је немогућа за људске истраживаче.
3. Генератори природног језика (НЛГ)
Као што је доказано успехом алата као што су ЦхатГПТ и Пи, генератори природног језика могу произвести текст и друге креативне садржаје како би олакшали комуникацију између људи и технологије.
4. Паметни токови посла:
Софтвер за пословне процесе који управља током рада између људи и машина, обезбеђујући несметану испоруку, праћење и извештавање.
5. Когнитивни агенси:
Паметни цхат ботови који користе комбинацију МЛ и НЛП-а да обезбеде аутоматизоване представнике за корисничку подршку који смањују оптерећење услужног особља и, у неким случајевима, истичу се у продаји и разумевању купаца.
Горе наведене технологије су основни градивни блокови који чине ИПА решење. Иако се подразумева, додали бисмо и технологију компјутерског вида (ЦВТ) на листу алата који чине ИПА технологију.
Сличности између РПА и ИПА
Иако су РПА и ИПА различите технолошке категорије, оне имају приличан степен укрштања. Ево неких сличности између РПА и ИПА.
1. Оба су алати за аутоматизацију
Најочигледнија веза између РПА и ИПА је да оба алата постоје за аутоматизацију пословних процеса. Иако свако решење има сопствени приступ и користи различите типове технологије за постизање својих циљева, у суштини, њихов етос је да се баве задацима које људи традиционално обављају и пронађу начине да их ураде ефикасније, исплативије и тачније.
2. РПА је централни део ИПА
Још једна важна сличност између обе технологије је чињеница да је РПА основна компонента ИПА. Док су машинско учење и друге технологије које опонашају људску спознају кључни делови ИПА-е, аутоматизација је изграђена на основу РПА.
3. РПА и ИПА деле сличне предности
РПА и ИПА такође деле многе исте пословне предности. На пример, они помажу предузећима да смање трошкове, уштеде време, повећају продуктивност, повећају задовољство послом запослених, испуне стандарде усклађености, побољшају услугу и смање људске грешке.
Разлике између РПА и ИПА
Иако РПА и ИПА имају много заједничких ствари, постоје неке разлике које морате да разумете.
#1. Прилагодљивост
Док се РПА истиче у аутоматизацији дискретних задатака, оркестрирање сложених токова посла или руковање неструктурираним подацима је уобичајен изазов. ИПА нуди комбинацију алата који помажу у скалирању уских грла, као што су неструктурирани подаци или доношење одлука.
#2. Учење и прилагођавање у реалном времену
РПА је савршено решење за задатке који иду предвидљивом путањом корак по корак. По дефиницији, следи упутства. С друге стране, ИПА може да учи и прилагођава се у реалном времену захваљујући функцијама као што је МЛ.
#3. Интеллигенце
Интелигенцију је тешко дефинисати. Међутим, сви разумемо да људско размишљање користи различите алате као што су логика, резоновање, учење, планирање и решавање проблема да би се генерисали одговори или предвиђања на основу информација.
РПА алати могу да обрађују информације, али само преко стриктног скупа правила. У основи, користи иф/тхен/елсе логику за руковање пословним процесима. У ствари, РПА опонаша људску спознају, али само зато што му је дата мапа.
Интелигентна аутоматизација, с друге стране, обрађује податке на начин који више личи на људску спознају. Пошто интелигентни алати за аутоматизацију користе вештачку интелигенцију, они могу да изађу ван граница праћења инструкција и да се прилагоде променљивим околностима, неструктурираним подацима и другим изузетним факторима који могу да ометају РПА алате.
#4. Руковање неструктурираним подацима
РПА помаже тимовима да се носе са детерминистичким задацима. Као такав, ослања се на предвидљиве улазне податке, као што су структурирани подаци. Међутим, када је у питању рад са неструктурираним подацима или било којом информацијом која није резервисана, достижемо горње границе РПА алата.
Бављење структурираним подацима често пада на руке физичких радника. Пошто је укључено доста доношења одлука и тумачења, има смисла користити људску спознају. Међутим, интелигентна аутоматизација може да рукује неструктурираним подацима захваљујући употреби АИ технологија као што је машинско учење.
Вреди напоменути да се РПА алати могу користити за претварање неструктурираних података у структуриране податке. На пример, коришћење алата за обраду природног језика (НЛП) или оптичко препознавање знакова (ОЦР) помаже да се ти подаци преведу у нешто са чиме РПА може да ради. Међутим, природа неструктурираних података чини овај процес сложеним и захтева креирање више шаблона способних за обављање посла. Ова реалност може довести до проблема скалирања унутар РПА решења.
#5. РПА је исплативији
Док ИА алати имају шири опсег од РПА софтвера, ови додаци имају своју цену. Један од најпривлачнијих аспеката алата за аутоматизацију је њихова доказана уштеда. Међутим, с обзиром на њихове релативне цене, РПА софтвер је приступачнији већини тржишта.
Интелигентна аутоматизација је флексибилније решење које може да ради у ширем спектру окружења. Ипак, нема свако предузеће сложене захтеве за аутоматизацијом. У зависности од обима пословних процеса које треба да аутоматизујете, РПА решења могу да обезбеде све што вам је потребно.
#6. РПА се брже имплементира
Интелигентни алати за аутоматизацију пружају решења за широк спектар проблема. Међутим, када је реч о брзом времену имплементације, ова сложеност постаје благо негативна. РПА алати су једноставнији, па је стога имплементација јефтинија и одузима мање времена. За лидере који су под притиском да постигну дигиталну трансформацију у свом пословању, РПА решења могу понудити бржи пут до генерисања вредности.
#7. ИПА алати имају стрмију криву учења
Опет, релативна сложеност ових алата ствара предности и недостатке. По природи, усвајање ИПА алата захтева високо техничке карактеристике попут машинског учења.
Још има наде за нетехничке тимове. Интелигентне консултантске фирме за аутоматизацију могу да ураде велики део дизања тешких терета и дизајна процеса. Штавише, ИА алати из дана у дан постају све лакши за употребу.
Примери интелигентне аутоматизације процеса и случајеви употребе у индустрији
Према истраживању, 120 зетабајта података биће произведено 2023. године . Сваке године се обим података произведених широм света повећава за око 20% до 25%. Према МИТ Слоан-у, око 80% ових података је неструктурирано. Иако су РПА алати омогућили компанијама да ураде много са структурираним подацима, јасно је да текст, аудио, видео записи, е-пошта, садржај друштвених медија, евиденција сервера, евиденција сензора и сателитски снимци могу понудити изузетне могућности.
Најбољи начин да се разумеју могућности интелигентне аутоматизације пословања су практични примери из стварног света и случајеви коришћења. Ево неколико начина на које интелигентна технологија аутоматизације може помоћи у одређеним индустријама.
1. Служба за кориснике
Очекивања корисничке службе су драматично порасла последњих година. Савремени потрошач захтева сталне, самоуслужне опције са високим степеном персонализације. Интелигентна аутоматизација помаже предузећима да понуде очекивани ниво прилагођене неге без великих трошкова повезаних са људским радницима.
Чет-ботови који покрећу процесори природног језика и повезани са платформама за управљање односима са клијентима (ЦРМ) могу понудити одлично корисничко искуство. Када су у савезу са аутоматизованим руковањем е-поштом, предиктивном аналитиком и анализом расположења, предузећа имају омниканалну бригу која предвиђа проблеме и помаже у задржавању купаца.
2. Здравствена заштита
Здравство је значајно усвојило интелигентну аутоматизацију. Глобално лоше здравље значи да болнице постају све запосленије, а многе шкрипе под притиском. Мали буџети и преоптерећено особље наглашавају потребу за већом оперативном ефикасношћу, посебно у административним задацима као што су упис пацијената, обрада осигурања, заказивање, фактурисање и још много тога.
3. Финансије
Финансијска индустрија је с правом стекла репутацију као предводника најновијих технологија. Као рани усвојиоци РПА технологије, индустрија је наставила да проналази начине да повећа ефикасност и испуни регулаторна оптерећења. Интелигентна аутоматизација се користи у целом финансијском простору како би помогла у откривању превара и усклађености. Међутим, технологија такође помаже у операцијама, све више поједностављујући доношење одлука о захтевима за кредит и још много тога. Штавише, такође може да аутоматизује тестирање софтвера , помажући финансијским институцијама да креирају софтвер по мери.
4. Производња
Последњих година, свест јавности о питањима ланца снабдевања је порасла због уских грла, инфлације и опште кризе трошкова живота. Произвођачи морају да прихвате дигиталну трансформацију како се преференције при куповини развијају и пословна динамика се мења. Ова реалност је посебно изражена у новоиндустријализованим земљама или земљама у развоју.
РПА и ИПА могу помоћи предузећима у овим областима да премосте јаз и унапреде процесе и организацију у целом ланцу вредности. Аутоматизација производних поруџбина, разумевање и прилагођавање променама преференција купаца, побољшање логистике и смањење отпада су само неке области које могу имати користи од алата са вештачком интелигенцијом.
Да ли су интелигентна аутоматизација процеса и хипераутоматизација исто?
Иако многи стручњаци користе интелигентну аутоматизацију процеса и хипераутоматизацију наизменично, то су различити концепти. Забуна је разумљива. Обе дисциплине су на челу аутоматизације ИТ и пословних процеса коришћењем вештачке интелигенције и других сродних технологија. Међутим, битно је разумети разлике између њих.
Као што је горе поменуто, интелигентна аутоматизација процеса користи мешавину технологија као што су АИ, МЛ, компјутерски вид, когнитивна, обрада природног језика и, наравно, РПА.
Хипераутоматизација је, с друге стране, филозофија или приступ који настоји да аутоматизује што више пословних процеса.
Велики део конфузије произилази из чињенице да је ИПА део приступа хипераутоматизације. Ипак, хипераутоматизација је софистициранија, убрзана верзија ИА са далеко већим обимом. Уместо да се бави фиксним процесима или задацима, хипераутоматизација ради на различитим платформама и технологијама како би максимизирала пословну ефикасност.
Где се ИПА и РПА укрштају и конвергирају
Провели смо већи део овог чланка сецирајући релативне предности ИПА и РПА. Иако је корисно направити разлику између ових технологија аутоматизације, размишљање о њима као о супарничким или конкурентским алатима није сасвим исправно. Најбољи начин да се разумеју њихове могућности су као бесплатни алати за аутоматизацију.
Постоји неколико тачака где се оба алата укрштају.
#1. ИПА као решење за ограничења РПА
У раду Како се такмичити у доба вештачке интелигенције (Моханти анд Виас, 2018), аутори наводе да ће „РПА роботи радити тачно оно што им кажете, то је њихова највећа снага, али и највећа слабост“. Ово осећање наглашава критичну тачку у вези са границама РПА: Као што се види из његовог широког усвајања, он је суштински алат у информатичком добу; међутим, неструктурирани подаци и непредвидиви сценарији значе да предузећа не могу да усвоје РПА решења за сваки задатак.
Машинско учење може помоћи у проширењу могућности РПА, посебно у две главне области. Су:
1. Рад са неструктурираним подацима
2. Отварање врата доношењу одлука вишег реда
Како ствари стоје, РПА алати нису способни за горе наведено. Међутим, када се допуни АИ, аутоматизација може прећи на нови ниво.
#2. Као одскочна даска ка имплементацији ИПА или хипераутоматизације
Примамљиво је размотрити РПА, ИПА и хипераутоматизацију као континуум. Ипак, то би могло бити мало поједностављење ствари. Чињеница је да ће се сваки сложени систем аутоматизације који укључује ИПА или хипераутоматизацију у великој мери ослањати на РПА. Као такви, РПА алати ће и даље бити релевантни и неопходни у овим напредним сценаријима.
Тамо где је овај аргумент снажнији је у контексту имплементације. Пут ка хипераутоматизацији захтева много истраживања о томе који задаци могу да се аутоматизују. Почевши од РПА, гради се чврста основа за врсте задатака који се могу аутоматизовати. Омогућава предузећима да изграде и тестирају аутоматизоване радне токове које могу да прошире и допуне ИПА-ом.
Хипераутоматизација је приступ који укључује аутоматизацију свега што је могуће. Како то изгледа ће се разликовати од једног посла до другог. Унутар неких компанија, то би могло укључити РПА, чему малим делом помаже АИ; у другим, то би могла бити потпуно развијена, свеобухватна машина за аутоматизацију са минималним људским уносом.
#3. Предиктивна анализа и доношење одлука
РПА обавља дефинисане задатке на основу одређених покретача или улаза. Када узмемо у обзир неке од предности ИПА-е, као што су анализа осећања, обрада природног језика, технологија компјутерског вида и МЛ могућности, јасно је да ће технологија моћи да обрађује много неуредних података и претвори их у структуриране информације које могу послужити као ови окидачи или улази.
Могућности овде су запањујуће. Као што смо видели у медицинској индустрији, истраживања су показала да је вештачка интелигенција надмашила радиологе у мамографском скринингу. За прецизно предвиђање потребне су године искуства и стручности у домену које напуштају посао када се неко пензионише или оде. РПА увећан АИ може помоћи у превазилажењу овог јаза у искуству.
Док је пример мамографског скрининга привлачан, предности РПА и ИПА могу се применити на неколико других сценарија пословног управљања који захтевају квалитетну спознају или доношење одлука. Када се донесу ове одлуке, оне могу покренути низводне акције преко РПА, доносећи невероватан ниво продуктивности широком спектру предузећа.
Пет интелигентних алата за аутоматизацију
На тржишту постоји неколико добављача интелигентне аутоматизације. Сваки нуди јединствен спој различитих технологија, приступа и цена. Хајде да истражимо пет највећих имена у ИА простору.
#1. ЗАПТЕСТ
ЗАПТЕСТ је свеобухватно, комплетно, интелигентно решење за аутоматизацију које нуди врхунске алате за хипераутоматизацију како за софтверску аутоматизацију тако и за аутоматизацију роботских процеса. Користи мешавину технологије компјутерског вида и РПА да помогне корисницима да открију и аутоматизовати и фронт и бацк-енд канцеларијске задатке. Платформа има одличне карактеристике попут ОЦР-а и солидних аналитичких алата. Такође долази са могућностима без кода, бесплатним издањима и издањима за предузећа, аутоматизацијом било које апликације на више платформи/претраживача, неограниченим лиценцама и ЗАП стручњаком са пуним радним временом који ради као део клијентових тимова (у оквиру његовог Ентерприсе издања)
#2. ИБМ Цлоуд Пак за аутоматизацију пословања
ИБМ Цлоуд Пак је модуларно, хибридно решење у облаку, интелигентно решење за аутоматизацију. Ова платформа за свеобухватну аутоматизацију пословања долази са мноштвом функција, укључујући аутоматизацију тока посла, обраду докумената, рударење процеса и функционалност управљања одлукама. Такође укључује алате са ниским садржајем и без кодирања и добру корисничку подршку.
#3. УиПатх платформа за аутоматизацију пословања
УиПатх је појачао своју РПА понуду интелигентном пословном аутоматизацијом. Платформа користи технологију Цомпутер Висион и Унаттендед Роботицс (по њиховим речима, „роботи који управљају роботима“) за постизање ових циљева. Они такође користе когнитивна побољшања за разумевање језика и неструктурираних података. УиПатх Бусинесс Аутоматион Платформ се интегрише са когнитивним услугама независних произвођача као што су ИБМ, Гоогле и Мицрософт.
#4. СС&Ц Блуе Присм Цлоуд
СС&Ц Блуе Присм Цлоуд је још једна интелигентна платформа за аутоматизацију заснована на облаку са ИА могућностима. Фирма такође нуди услуге интелигентне аутоматизације како би помогла тимовима да се баве имплементацијом и одржавањем. Поред интелигентних роботских алата за аутоматизацију процеса, Блуе Присм Цлоуд такође нуди дизајн студио без кодирања, превуци и испусти и Цонтрол Роом, функцију оркестрације аутоматизације тока посла.
#5. Мицрософт Повер Аутомате
Мицрософт Повер Аутомате, раније назван Мицрософт Флов, је још једно интелигентно решење за аутоматизацију засновано на облаку без кода. Пакет нуди функцију под називом АИ Буилдер која је лака за употребу, скалабилна и лако повезана. Мицрософт-ово улагање од 10 милијарди долара у ЦхатГПТ значи да пружа могућности обраде природног језика у комбинацији са интерфејсом покажи и кликни који омогућава нетехничким тимовима да изграде интелигентне роботске процесе аутоматизације процеса.
Последње мисли
РПА и ИПА су различите технологије. Међутим, они су дубоко комплементарни. Права моћ оба алата лежи у њиховој способности да увећају не само људске раднике већ и једни друге. Као што многи примери интелигентне аутоматизације показују, велики део основног посла који ИА омогућава могу да изврше дигитални радници и роботи. Успешна аутоматизација захтева разбијање и разумевање постојећих токова посла. РПА може да објасни много ових саставних делова.
Стојимо на прагу узбудљиве ере у свету рада, где људске когнитивне способности могу бити допуњене вештачком интелигенцијом. Дигитална трансформација је с правом приоритет за предузећа широм развијених и земаља у развоју. Усвајање ИПА и РПА алата чиниће централни део ових транзиција, омогућавајући незамисливу продуктивност.
