Технические аббревиатуры во время мероприятия Apple могут не волновать широкую публику, но RPA и ML могут стать общепринятыми терминами раньше, чем вы думаете.
Мой друг написал мне во время недавней презентации Apple iPhone 12. «Что вообще означает ML?», — спросил он. «Все это выглядит причудливо, но я понятия не имею, для чего я собираюсь это использовать. Это не совсем захватывающе».
Как фанат Apple, я нашел его отсутствие энтузиазма непростительным, но был ли он прав? На первый взгляд кажется, что Apple поражает нас причудливыми каплями, которые заполняют экран технической болтовней. Такие термины, как «контроллер машинного обучения» и «16-ядерный нейронный движок», не являются общепринятыми функциями. Тем не менее, под поверхностью есть много поводов для волнения. Это о потенциале.
Хорошей отправной точкой для новичка в игре является понимание терминов и присвоение им общей философии. Вы слышали об искусственном интеллекте (AI), машинном обучении (ML) и роботизированной автоматизации процессов (RPA), которые для простоты можно рассматривать как общие термины для общей автоматизации. А автоматизация — это техническое волшебство, которое откроет доступ ко многим бизнес-процессам и творческим начинаниям в течение следующего десятилетия.
Избавьтесь от большого банковского багажа с помощью RPA
Финансовые технологии (fintech) — один из многих секторов, извлекающих выгоду из автоматизации. Проворные стартапы, такие как Monzo и Starling Bank, не обремененные большим банковским багажом, используют автоматизированные процессы для предоставления более качественных финансовых услуг своим клиентам, особенно в области обработки платежей, управления личными финансами (PFM) и обслуживания клиентов. В ближайшие несколько лет традиционные финансовые учреждения будут бороться с RPA, чтобы преобразовать операции, чтобы догнать финтех-стартапы. Как сказал Пэт Гири из Blue Prism: Хотя успех Monzo впечатляет, его меньший масштаб значительно упрощает предоставление более персонализированного обслуживания клиентов. Настоящая задача для известных банков, таких как HSBC, RBS и Lloyds, заключается в том, чтобы обеспечить такое же качество обслуживания клиентов, но в масштабе на много порядков больше.
Также предстоит проделать работу по продаже концепции RPA и того, что автоматизация может сделать для вашей прибыли. Это не просто то, что бизнес не хочет или не может решать, это концепция, которую многие не знают, что они должны принять!
Здесь, я думаю, поможет нормализация машинного обучения как общепринятого термина. Миллионы людей смотрят презентации Apple, и хотя мой друг не был в восторге от машинного обучения, он осознавал это. В течение следующих нескольких лет ваш средний нетехнический человек начнет использовать его в повседневном языке и может прийти к выводу, что ИИ — это нечто иное, чем Арнольд Шварценеггер в тенях и кожаных шагах. Это относится к лицам, принимающим решения C-уровня, чтобы разработчикам не было так сложно убедить менеджеров.
Невидимая сила машинного обучения
Но в то время как средний Джо может привыкнуть к языку автоматизации, за кулисами может быть по-другому. В новом отчете Tribe Payments под названием Fintech 2030: взгляд на отрасль автоматизация (в частности, в банковской сфере) будет незаметной, бесшовной и интегрированной.
И это самое увлекательное. Apple не объявила внезапно о своих полномочиях в области машинного обучения; это активный участник ее эволюции. И поскольку известные компании, такие как Apple, продолжают внедрять инновации в технологиях автоматизации, это способствует массовому признанию. Когда речь идет о создании личных плейлистов для Apple Music, на самом деле речь идет о машинном обучении. Когда речь идет о вычислительной фотографии, на самом деле речь идет о машинном обучении.
Финансирование инноваций в области автоматизации
Однако маркетинг концепции на потребительском уровне, будь то бизнес или личный, — это другое предложение, когда речь идет о привлечении инвестиций. И потребуются большие инвестиции, чтобы подтвердить, насколько быстро RPA внедряется с точки зрения инноваций.
Потенциал RPA значительно изменить личный и профессиональный ландшафт в течение следующих нескольких лет огромен. И инвесторы могут согласиться. Отчет Fintech 2030 показал, что в течение следующего десятилетия: Интернет вещей, машинное обучение и автоматизация, по прогнозам, привлекут больше финансирования. Это отличная новость для тех, кто уже использует и пользуется преимуществами автоматизации, например, в коммунальных службах, банковском деле, страховании, здравоохранении, телекоммуникациях и производстве. Вдвойне это относится к тем отраслям промышленности, которым еще предстоит охватить Четвертую промышленную революцию, поскольку увеличение финансовой поддержки новых технологий будет лучше для всех.
Таким образом, в то время как ML, AI и RPA могут сбить с толку энтузиастов мобильных телефонов, которые ждут, чтобы увидеть, как лучше всего дополнить свои новые устройства аксессуарами, остальные из нас испытывают головокружение от перспективы дальнейших инноваций. Дело не обязательно в том, что автоматизация может сделать для нас сегодня, а в том, как она может улучшить наш собственный потенциал с течением времени. И это то, от чего можно поволноваться.
Первоначально опубликовано на https://aito.ai.
