Что такое интеллектуальная автоматизация?

Обзор интеллектуальной автоматизации

Примером может служить оптическое распознавание символов (OCR), используемое для «чтения» бумажных или цифровых документов (таких как PDF). Традиционно OCR зависело от программного обеспечения распознавания шаблонов для идентификации букв и цифр. Однако, поскольку шрифты и особенно почерк могут варьироваться дико, у него были ограничения на то, насколько точно он мог это сделать.

Появление машинного обучения в OCR нивелировало это ограничение. Нейронная сеть машинного обучения может "считывать" символы, определяя уникальные шаблоны в каждой из них и изучая новые шаблоны для учета вариаций. Со временем это позволяет ему лучше последовательно различать Оз и 0 или 5s и Ss — признавая, что более узкий круг соответствует образцу нуля больше, чем буква O. Некоторые другие приложения интеллектуальной автоматизации:

• Экстракция информации документа (DOX). Эволюция OCR. DOX может извлекать данные, отформатированные в заголовках и таблицах в файлах электронных таблиц (структурированные данные), а также в сканированных документах (неструктурированных данных). Это позволяет предприятиям быстро обрабатывать большие суммы счетов, заказов на закупку, квитанций, форм, заявок и других лиц и обеспечивать их соответствие другим записям.

• Умное взаимодействие с клиентами. Используя обработку естественного языка, интеллектуальные чат-боты на базе автоматизации процессов понимают и реагируют на запросы клиентов с помощью контекстно-ориентированных, адаптированных ответов, которые не только ускоряют отклик, но и повышают общую удовлетворенность клиентов, сокращая при этом рабочую нагрузку на обслуживающий персонал.

• Диагностическое обслуживание. Постоянно анализируя исторические данные и данные датчиков в реальном времени, интеллектуальная автоматизация процессов может обнаруживать признаки отказа оборудования на ранних этапах, позволяя группам техобслуживания планировать своевременные вмешательства и динамически корректировать интервалы обслуживания, что сокращает время простоя и затраты на ремонт.

Это показывает, как ИИ может автоматизировать ранее ручные процессы для значительного повышения точности и скорости. В этой статье мы также рассмотрим, как это помогает принимать более взвешенные решения, оптимизировать рабочие процессы ТОРО и повысить операционную эффективность предприятия и его персонала.

Компоненты интеллектуальной автоматизации

Интеллектуальная автоматизация состоит из трех основных компонентов. Вместе они обеспечивают стратегическую основу для того, как предприятия могут повысить операционную эффективность:

1. Искусственный интеллект (ИИ) — технология, позволяющая компьютерам изучать и решать такие проблемы, как люди. Области ИИ включают машинное обучение, обработку на естественном языке, компьютерное зрение и генеративный ИИ.

1. Управление бизнес-процессами: этот компонент включает проектирование, эксплуатацию и оптимизацию цифровых бизнес-процессов с формальными правилами.

1. Роботизированная автоматизация процессов (RPA) — программные роботы, выполняющие повторяющиеся ручные низкоуровневые задачи, такие как экстракция данных.

Как работает интеллектуальная автоматизация?

Чтобы понять, как работает интеллектуальная автоматизация, полезно сначала понять еще две основные формы автоматизации:

Традиционная автоматизация процессов — это использование программного обеспечения и технологий в соответствии с запрограммированными правилами для автоматизации повторяющихся бизнес-процессов. Интеграция нескольких автоматизированных процессов создает комплексный процесс, который называется оркестрацией потоков операций.

Роботизированная автоматизация процессов является основным компонентом BPA. Под ней понимаются боты, запрограммированные на эмуляцию и копирование действий человека для выполнения повторяющихся задач. Благодаря их интеграции в бизнес-системы боты RPA могут автоматизировать широкий спектр задач на основе правил.

Интеллектуальная автоматизация процессов — это следующая эволюция. Оно интегрирует передовые технологии искусственного интеллекта, включая возможности машинного обучения и обработки естественного языка (NLP), с роботизированной автоматизацией процессов для выполнения расширенных задач, для которых оно не обязательно предварительно запрограммировано. Он также может выводить бизнес-контекст, лежащий в основе данных, и учиться на их опыте, что делает его гораздо более гибким и адаптируемым, чем старые формы автоматизации. Примеры:

• В процессе "от потенциальной возможности до оплаты" (цикл поиска потенциальных возможностей и их превращения в платных клиентов) сотрудники отдела продаж могут использовать интеллектуальную автоматизацию процессов для создания заказов клиента на основе структурированных данных (как в электронных таблицах Microsoft Excel) или неструктурированных данных (например, в сканированных PDF-файлах). Вместо этого они могут тратить свое время на предоставление персонализированного обслуживания клиентов.

• В рамках процесса от приема на работу до выхода на пенсию (цикла поиска сотрудников и управления ими до их ухода) сотрудники отдела кадров могут использовать интеллектуальную автоматизацию процессов для проверки резюме во время приема на работу.

Почему интеллектуальная автоматизация важна?

Интеллектуальная автоматизация важна, поскольку объединяет эффективность автоматизированных процессов на основе правил с расширенными возможностями искусственного интеллекта, которые позволяют анализировать сложные данные и учиться на опыте. Это позволяет предприятиям автоматизировать задачи, которые ранее не были автоматизированы, что приводило к большей согласованности, улучшению процесса принятия решений и снижению операционных затрат.

Преимущества интеллектуальной автоматизации

Интеллектуальная автоматизация позволяет предприятиям оптимизировать процессы и принимать более взвешенные решения, обеспечивая следующие преимущества:

• Повышение эффективности, точности и непротиворечивости. Системы ИИ могут выполнять повторяющиеся задачи с повышенным уровнем автоматизации. Это повышает продуктивность и освобождает сотрудников сосредоточиться на стратегических мероприятиях более высокого уровня.

• Повышение окупаемости инвестиций. Благодаря сокращению затрат, экономии времени и снижению рисков, обеспечиваемым интеллектуальной автоматизацией, предприятия, которые предпочитают инвестировать, могут рассчитывать на значительную окупаемость инвестиций.

• Повышение качества клиентского опыта. Чат-боты могут предлагать персонализированную поддержку клиентов 24 часа в сутки. Чем быстрее они смогут решить свои проблемы, тем менее вероятно, что они будут считать конкурента.

Проблемы интеллектуальной автоматизации

Преимущества очевидны. Однако предприятия, решившие внедрить интеллектуальную автоматизацию процессов, должны подготовиться к тому влиянию, которое она может оказать на персонал.

В то время как некоторые сотрудники могут чувствовать себя освобожденными от мениальных задач, другие могут чувствовать, что им угрожает опасность. Руководство может смягчить эту тревогу, реализуя политики, поощряющие сотрудников к повышению квалификации и переобучению. В идеале предприятие может появиться с более стратегическими и творческими мыслителями, ориентированными на инновации, — их принятие подкрепляется аналитикой, предоставляемой ИИ.

Предприятия, задумывающиеся о внедрении ИИ, также должны изучать вопросы, касающиеся предвзятости в ИИ, прозрачности его выводов и подотчетности. Это все темы, которые может помочь определить комитет по этике ИИ в организации.

Еще одним аспектом является технический долг, возникающий во время миграции на технологию ИИ с ведением старых приложений. Такие факторы, как низкое качество данных, неадекватная инфраструктура и нехватка навыков, могут снизить эффективность интеллектуальной автоматизации на предприятии. ИИ может помочь организациям сократить технические долги за счет автоматизации операционных задач, таких как код рефакторинга, который разработчики часто должны обрабатывать.

Технологии интеллектуальной автоматизации

Интеллектуальная автоматизация появляется, когда предприятия применяют технологии ИИ к традиционной автоматизации процессов. Эти технологии включают:

• Искусственный интеллект
  ИИ является основой интеллектуальной автоматизации, позволяющей системам обрабатывать информацию, выявлять закономерности и принимать решения без вмешательства человека. В отличие от традиционной автоматизации, которая соответствует предварительно определенным правилам и использует структурированные данные, системы на основе ИИ могут анализировать сложные данные, как структурированные, так и неструктурированные, для извлечения ценной информации и адаптации к новой информации. Эта возможность позволяет компаниям автоматизировать процессы принятия решений, повысить эффективность и повысить точность способов автоматизации на основе правил.
• Машинное обучение
  Машинное обучение является ветвью ИИ, включающей сложные алгоритмы. Это обеспечивает расширенные возможности распознавания шаблонов, выходящие за рамки традиционных статистических методов. Благодаря большим и разнообразным наборам данных модели могут предоставлять ценную информацию для принятия решений в реальном времени. В дополнение к непрерывному обучению, он также может адаптироваться со временем, учитывая предыдущие действия и результаты в своих рекомендациях.
• Обработка естественного языка
  NLP является подмножеством машинного обучения, которое специализируется на задачах на основе языка, а также на неструктурированных голосовых и текстовых данных, которые поставляются с ним. NLP позволяет чат-ботам и виртуальным ассистентам понимать человеческие команды на естественном языке, учитывая настроения и намерение предоставлять индивидуальные ответы. В результате повышается качество обслуживания клиентов от имени компании. Автоматизированная классификация документов является еще одним приложением NLP. Это позволяет ускорить маршрутизацию и обработку, упростить соблюдение нормативных требований и повысить эффективность управления документами. Разработчики также могут применять NLP в процессе кодирования. Это может помочь со всем — от предложений по кодированию до отладки и генерации документов.
• Компьютерное зрение
  Компьютерное зрение – это применение интеллектуальной автоматизации к визуальной информации (например, изображения или видеоданные). Предприятия могут использовать это для таких задач, как мониторинг и проверка износа трансформаторов, подстанций и силовых линий электрической сети.

Сценарии использования интеллектуальной автоматизации

Предприятия уже используют интеллектуальную автоматизацию процессов. Вот несколько примеров:

• Финансы и бухгалтерский учет
  Финансовые и бухгалтерские отделы компаний используют интеллектуальную автоматизацию для ускорения ряда потоков операций. Обработка счетов-фактур позволяет извлекать данные из счетов-фактур и сопоставлять их с заказами на закупку. С помощью управления расходами можно классифицировать расходы сотрудников и помечать аномалии для проверки. Финансовая отчетность позволяет консолидировать данные из различных источников, создавать отчеты и обеспечивать соблюдение нормативных требований.

• Логистика цепочки поставок
  Интеллектуальная автоматизация помогает цепочкам поставок сохранять устойчивость за счет улучшения управления запасами, автоматизации пополнения запасов и оптимизации маршрутов отгрузки. Это приводит к сокращению времени поставки и затрат, сокращению дефицита и сверхзапаса, а также повышению прозрачности за счет отслеживания отгрузок в реальном времени.

• Автоматизация обслуживания клиентов
  Предприятия все чаще используют интеллектуальную автоматизацию для упрощения обслуживания клиентов. Например, чат-боты и виртуальные ассистенты могут обрабатывать запросы клиентов и оказывать поддержку. Если проблема слишком сложная и они не могут, они направляют ее на человека в соответствующем отделе.

  ИИ также может анализировать отзывы клиентов и взаимодействия для выявления настроений и улучшения стратегий реагирования. Это называется анализом настроений.

Будущее интеллектуальной автоматизации

Для внедрения интеллектуальной автоматизации процессов необходимо сохранять конкурентоспособность. Предприятия, которые находят стратегию для координации с помощью традиционной автоматизации процессов и систем агентного ИИ, могут ожидать повышения производительности, повышения точности и экономии затрат на своих комплексных процессах.

Агенты ИИ могут специализироваться на более сложных задачах, позволяя им сотрудничать в различных отделах и организациях. Представьте, что один из них управляет запасами и компонентами поставки в логистической цепочке и работает с другими для отслеживания связанных счетов и бухгалтерских книг.

Таким образом, бремя повторяющихся рабочих процессов смещается с человеческих команд, которые теперь могут сосредоточиться на других ролях более высокого уровня в НИОКР, корпоративной социальной ответственности или технической поддержке. Эти вакансии требуют навыков, с которыми искусственный интеллект борется, таких как эмпатия, идеи и нюансы.

Инвестируя в внедрение интеллектуальной автоматизации и повышение квалификации сотрудников, предприятие может появиться с персоналом, расширенным ИИ, а не замененным на него. Сотрудничество между ними может принести уровень эффективности, который ранее считался невозможным.

Продукт SAP

Интеллектуальная автоматизация для цифровой трансформации

Узнайте, как SAP Build Process Automation может помочь оптимизировать процессы, повысить эффективность и создать идеальные условия для инноваций.

Узнать больше