Автоматизация, несомненно, является одной из самых быстрорастущих технологий на сегодняшний день. Несколько организаций уже внедряют технологии ИИ и автоматизации, такие как RPA, машинное обучение и когнитивный ИИ, для повышения эффективности и упрощения бизнес-процессов, и это хорошо. Но эффективность и окупаемость этих технологий будут намного выше, если их объединить и заставить работать друг с другом.
Поскольку ИИ становится все более распространенным, приложения, использующие его, должны эффективно работать с другими, использующими аналогичные технологии, что приведет к созданию цепочек и сеток систем ИИ, которые работают одновременно для достижения своих индивидуальных целей в кооперативном, но развязанном режиме
– ГАРТНЕР
Это подводит нас к автоматизации интеллектуальных процессов (IPA).
IPA относится к слиянию 4 новых технологий для повышения производительности, лучшего обслуживания клиентов, более интеллектуальных рабочих процессов, повышения эффективности и снижения затрат. : роботизированная автоматизация процессов (RPA), машинное обучение/расширенная аналитика, генерация естественного языка (NLG), когнитивный искусственный интеллект (Cognitive AI)
- RPA — это технология автоматизации бизнес-процессов, которая автоматизирует рутинные и рутинные процессы и способна выполнять задачи на основе правил, такие как получение информации из настроенных местоположений, использование данных для создания отчетов, заполнение информационных панелей и выполнение расчетов.
- Машинное обучение/расширенная аналитика – это программное обеспечение, которое позволяет системам учиться на основе данных, выявлять шаблоны данных и принимать решения с минимальным вмешательством человека.
Расширенная аналитика – это анализ данных с использованием сложных методов и технологий для более глубокого анализа и прогнозирования. или генерировать рекомендации на его основе. - Генерация и обработка на естественном языке — это использование искусственного интеллекта для создания и обработки письменного или устного повествования на естественном языке из набора данных в соответствии с правилами перевода наблюдений.
- Технологии когнитивного ИИ сочетают в себе машинное обучение, обработку и генерацию естественного языка для создания виртуальных агентов/чат-ботов, которые могут общаться с пользователями для выполнения задач, отправки информации и push-уведомлений.
Пример IPA: RPA и чат-боты в IPA
Интеграция ботов бэк-офиса (роботы RPA) и ботов фронт-офиса (чат-боты) для сквозной автоматизации является отличным примером IPA.
Чтобы чат-боты могли вести беседы, обмениваться информацией, выполнять задачи и собирать запросы, они должны быть интегрированы с различными корпоративными системами. Чат-боты могут получить доступ к необходимой информации самостоятельно, только если эти системы имеют современные API. А при отсутствии API чат-бот не может интегрироваться и получать информацию из этих систем. Однако благодаря интеграции RPA чат-боты могут эффективно перемещаться по устаревшим корпоративным системам, не имеющим современных API.
Чат-бот на основе RPA может интегрировать разрозненные и несколько серверных корпоративных систем. RPA позволяет чат-ботам извлекать информацию из этих систем и обрабатывать более сложные запросы и запросы клиентов/сотрудников в режиме реального времени в больших масштабах. Точно так же чат-боты по запросу пользователя могут запускать RPA для выполнения определенных рутинных задач, не перенаправляя их агенту-человеку.
Сочетание чат-ботов и RPA обеспечивает несколько преимуществ для бизнеса. Это помогает организациям повысить качество обслуживания клиентов с меньшими затратами, используя возможности автоматизации RPA и функции самообслуживания чат-ботов.
Узнать больше: Боты RPA: понимание интеграции чат-бота и RPA
Поднимите RPA на новый уровень с помощью IPA
Хотя боты RPA успешно обрабатывают структурированные данные, хранящиеся в различных базах данных и хранилищах приложений, теперь им сложно обрабатывать бизнес-сценарии, включающие множество неструктурированных данных, таких как изображения, текст и речь. Боты RPA могут быть оснащены технологиями искусственного интеллекта, такими как машинное обучение, обработка естественного языка и глубокое обучение, для решения этих специализированных когнитивных задач.
IPA теперь может выполнять задачи, которые когда-то выполнялись людьми, и, кроме того, они могут выполнять эти задачи с повышенной точностью и эффективностью. Наряду с традиционной автоматизацией на основе правил, благодаря которой RPA популярна, IPA, объединенная с технологиями глубокого обучения и когнитивных технологий, теперь также способна принимать решения.
Преимущества ИПА
Конвергенция различных областей технологий необходима для создания возможностей автоматизации, которые резко повышают ценность бизнеса и конкурентные преимущества. IPA является одной из таких синергетических технологий.
По данным McKinsey, нескольким компаниям удалось автоматизировать 50–70 процентов задач с помощью IPA, что, в свою очередь, сократило время выполнения на 50–60 процентов и обеспечило возврат инвестиций в трехзначных процентах.
Ниже приведены некоторые из важных преимуществ IPA:
- Максимизируйте рентабельность ваших устаревших и сложных систем.
- Повысьте производительность сотрудников и дайте им возможность сосредоточиться на важных задачах и улучшите качество обслуживания клиентов.
- Сквозная автоматизация процессов
- С помощью IPA можно настроить хорошо скоординированный рабочий процесс между роботами, людьми и системами. Автоматизация разрозненных задач обеспечит лишь частичные решения, тогда как интеграция с IPA позволит получить цельное решение для всего предприятия.
- Увеличение конкурентного преимущества
Ключевые соображения при начале работы с IPA
Если вы планируете потенциально инвестировать в внедрение IPA, вот несколько моментов, о которых следует помнить:
- Согласуйте роль инициативы IPA с существующей структурой и стратегией вашей организации и четко сформулируйте цели.
- Начните с малого и разверните технологию на основе результатов, полученных в ходе пилотного проекта. Запустите MVP, чтобы проверить влияние, прежде чем использовать его в больших масштабах и автоматизировать сквозные процессы.
- Выполните анализ рисков и выгод проекта, как показано ниже, и количественно определите факторы нарушения, требуемое время, риски и ожидаемые выгоды для бизнеса.
- Настройте CoE для мониторинга трансформации и обеспечения быстрого развертывания решений IPA.
- Координируйте изменения и управляйте коммуникациями. В любой крупномасштабной трансформации важно иметь эффективную коммуникацию для управления ресурсами и согласования изменений, не мешая корпоративной стратегии и видению. Успех внедрения новой рабочей модели зависит от культуры организации и того, как люди адаптируются к agile-практикам.
Вывод
Организации по всему миру активно ищут интеллектуальные технологии, такие как RPA и машинное обучение. Но зачем развертывать что-то хорошее, если есть что-то еще лучше и более всеобъемлющее? Благодаря сквозной автоматизации процессов IPA помогает организациям увеличить конкурентные преимущества, резко сократить расходы, повысить производительность, снизить риски и многое другое!
Чтобы эффективно внедрять технологии IPA с ускоренным временем окупаемости и низкими затратами на завершение, вам нужен гибкий партнер с сильным портфелем IP. Портфель IP-решений Acuvate, состоящий из BotCore, Optimum и Azure Cost Optimization (ACO), использующих технологии искусственного интеллекта для интеллектуальной автоматизации, помогает ИТ-директорам автоматизировать и оптимизировать ИТ-операции, повысить эффективность службы поддержки, оптимизировать расходы на облачные технологии и сократить расходы.
Если вы хотите узнать больше по этой теме, свяжитесь с одним из наших консультантов IPA для индивидуальной консультации. Вы также можете быть заинтересованы в дальнейшем изучении наших решений и услуг по автоматизации процессов!
Первоначально опубликовано на Acuvate