RPA – аббревиатура, часто встречающаяся в статьях о новинках ИТ. Economist.kg и эксперты компании Softline вместе рассказывают, что это такое и зачем нам всем это необходимо.
Что это?
Роботизированная автоматизация процессов (RPA) – быстро развивающаяся программная технология и одна из самых доступных разновидностей искусственного интеллекта.
Предприятия рассчитывают, что RPA позволит значительному количеству сотрудников выполнять повторяющиеся задачи быстро, с меньшими затратами, без ошибок и в освободившееся время сосредоточиться на более важной работе.
Как это работает?
Самый простой пример – с электронной почтой. Каждый раз, заходя в почту, мы повторяем примерно одно и то же. Сначала классифицируем письма. Все лишнее попадает в корзину, счета и напоминания об оплате — в папку «Оплаты», запросы от клиентов — в папку «Важное» и так далее. Затем мы извлекаем информацию из писем и действуем в соответствии с ней: счета регистрируются и передаются в бухгалтерию (с отметкой «Срочно», если дата оплаты завтра), запросы передаются соответствующим менеджерам и так далее.
Точно так же выглядит работа многих компаний – они ежедневно реализуют свои сценарии обработки информации, обычно с достаточно большими объемами данных. Данные о взаимодействии с клиентами по различным каналам, информация о запасах, поставках, параметры работы, оборудование, данные геолокации грузов и транспортных средств – все это классифицируется и обрабатывается на основании определенных правил.
Затем информация направляется в соответствующую группу внутри организации для дальнейших действий. Именно эти процессы RPA помогает автоматизировать. То, что раньше люди делали в пользовательском интерфейсе руками, теперь делается автоматически.
Пример с разбором почты – вполне жизненный. Страховая компания American Fidelity уже сейчас экономит время, используя решения RPA. Раньше менеджеры классифицировали и перенаправляли входящие письма клиентов вручную, читая каждое письмо, а с помощью RPA и машинного обучения удалось снизить скорость обработки с 45 часов до 3 секунд.
Неструктурированные данные и искусственный интеллект
Создать бота, который справится с заранее оговоренным структурированным вводом, совсем не сложно.
Но если данные не структурированы, если правила не прописаны четко и однозначно, то для классификации и извлечения информации из таких источников будут нужны инструменты искусственного интеллекта. Например, машинное обучение или обработка естественного языка (NLP).
Например, если вы хотите автоматически извлекать из электронной почты жалобы клиентов, вам поможет модель машинного обучения, «натренированная» на большом количестве жалоб прошлых лет. Но, конечно, уже существуют «предварительно обученные» модели, которые могут решать задачи прямо «из коробки».
Именно обработку претензий автоматизировала с помощью RPA американская страховая компания Safe-Guard Products. Время, необходимое для обработки претензии, было сокращено на 75%, а общая производительность команды выросла на 30%.
Интеграция с инструментами извлечения данных
RPA идеально интегрируется с другими инструментами для извлечения данных без участия человека.
Отличный пример – это приложения, использующие оптическое распознавание символов (OCR) для сканирования документов. Такие приложения могут работать в связке с RPA, классифицируя и маршрутизируя структурированные или неструктурированные данные.
Другой пример – приложения интерактивного голосового ответа (IVR) и маршрутизации запросов клиентов. Системы RPA позволяют реализовать в приложениях IVR как логику, основанную на правилах, так и алгоритмы машинного обучения, знакомые с функциями обслуживания клиентов.
Ограничения RPA
RPA не заменяет людей полностью. Эта технология не предназначена для автоматизации сложных процессов от начала до конца.
RPA эффективна для повторяющихся и рутинных задач, когда входные данные более или менее предсказуемы, но для завершения процессов часто требуется взаимодействие с другими системами.
Например, нужно открыть заказ, полученный по электронной почте, скопировать определенные поля и вставить их в электронную таблицу, а затем загрузить в веб-форму. Это идеальная работа для RPA, но это только часть процесса обработки заказа. Работа финансового отдела по выставлению счетов и контроля оплат, связанные операции в системах ERP и CRM – все это охватывает разные отделы и требует взаимодействия сотрудников.
Это выходит за рамки стандартной работы на основе пользовательского интерфейса и требует интеграции RPA в более широкие платформы Business Process Management (BPM) и IT Process Automation (ITPA), которые охватывают процессы в масштабе предприятия и предполагают интеграцию с целым рядом приложений.
Применяйте творчески
R 2020 году рынок RPA составит $1.5 млрд долларов (по данным Forrester). Сегодня среди лидеров в этом сегменте — UiPath, Pega, Automation Anywhere и Blue Prism.
Если вы добавите RPA и связанные технологии машинного обучения к вашим рабочим приложениям и сможете творчески применять RPA и искусственный интеллект к вашим задачам, то удивитесь, насколько эта технология облегчит работу вашей компании и сколько финансов сэкономит.
Источник: эксперты компании Softline
Популярное
