Oversigt over intelligent automatisering

Optisk tegngenkendelse (OCR), der bruges til at "læse" papir- eller digitalbaserede dokumenter (som PDF-filer), er et eksempel. Traditionelt afhang OCR af software til mønstergenkendelse for at identificere bogstaver og tal. Men fordi skrifttyper og isaer håndskrift kan variere vildt, havde den graenser for, hvor praecist det kunne gøre dette.

Fremkomsten af maskinindlæring i OCR negligerede denne begrænsning. Et neuralt maskinindlæringsnetværk kan "læse" tegn ved at identificere unikke mønstre i hver enkelt og lære nye mønstre for at tage højde for variation. Med tiden gør dette det muligt bedre konsekvent at skelne mellem Os og 0s eller 5s og Ss – idet man erkender, at en smallere cirkel matcher mønsteret på et nul mere end et bogstav O. Nogle andre anvendelser af intelligent automatisering er:

• Udtrækning af dokumentoplysninger (DOX). Udviklingen af OCR. DOX kan udtrække data formateret i overskrifter og tabeller i regnearksfiler (strukturerede data) samt scannede dokumenter (ustrukturerede data). Dette gør det muligt for virksomheder at behandle store mængder af fakturaer, indkøbsordrer, kvitteringer, formularer, applikationer og andre hurtigt og sikre, at de matcher andre poster.

• Intelligente kundeinteraktioner. Ved hjælp af naturlig sprogbehandling forstår og reagerer intelligente procesautomatiseringsdrevne chatbots på kundeforespørgsler med kontekstbevidste, skræddersyede svar, hvilket ikke kun fremskynder svartider, men også forbedrer den overordnede kundetilfredshed og samtidig reducerer arbejdsbyrden for supportmedarbejdere.

• Prognosevedligehold. Ved løbende at analysere historiske sensordata og sensordata i realtid kan intelligent procesautomatisering registrere tidlige advarselssignaler om udstyrsfejl, hvilket gør det muligt for vedligeholdelsesteams at planlægge rettidige indgreb og justere serviceintervaller dynamisk, hvilket reducerer nedetid og reparationsomkostninger.

Dette viser, hvordan AI kan automatisere tidligere manuelle processer for at øge nøjagtigheden og hastigheden dramatisk. I denne artikel vil vi også undersøge, hvordan det fører til bedre beslutningstagning, strømlinede vedligeholdelsesarbejdsgange og mere driftseffektivitet for en virksomhed og dens menneskelige arbejdsstyrke.

Komponenter i intelligent automatisering

Intelligent automatisering består af tre hovedkomponenter. Tilsammen udgør de en strategisk ramme for, hvordan virksomheder kan øge driftseffektiviteten:

1. Kunstig intelligens (AI): Teknologi, der gør computere i stand til at lære og løse problemer som mennesker gør. Felter i AI omfatter maskinindlæring, naturlig sprogbehandling, computervision og generativ AI.

1. Forretningsprocesstyring: Denne komponent omfatter design, drift og optimering af digitaliserede forretningsprocesser med formelle regler.

1. Robotprocesautomatisering (RPA): Softwarerobotter, der udfører gentagne manuelle opgaver på lavt niveau, f.eks. dataudtrækning.

Hvordan fungerer intelligent automatisering?

For at forstå, hvordan intelligent automatisering fungerer, er det nyttigt at forstå to mere grundlæggende former for automatisering først:

Traditionel procesautomatisering er brugen af software og teknologier efter programmerede regler til at automatisere gentagne forretningsprocesser. Integration af flere automatiserede processer skaber en ende-til-ende-proces – dette er kendt som workflow-orkestrering.

Robotprocesautomatisering er en primær komponent i BPA. Det refererer til bots programmeret til at emulere og kopiere menneskelige handlinger for at fuldføre repetitive opgaver. Ved at integrere dem i forretningssystemer kan RPA-bots automatisere en bred vifte af regelbaserede opgaver.

Intelligent procesautomatisering er den næste udvikling. Det integrerer avancerede AI-teknikker, herunder maskinindlæring (ML) og funktioner til behandling af naturligt sprog (NLP), med robotprocesautomatisering til at udføre avancerede opgaver, som den ikke nødvendigvis er forudprogrammeret til. Det kan også udlede forretningskonteksten bag data og lære af sine erfaringer, hvilket gør det meget mere fleksibelt og tilpasningsdygtigt end ældre former for automatisering. Eksempler:

• I lead-to-cash-processen (cyklussen med at finde leads og gøre dem til betalende kunder) kan salgsmedarbejdere bruge intelligent procesautomatisering til at oprette kundeordrer ud fra enten strukturerede data (som i Microsoft Excel-regneark) eller ustrukturerede data (som i scannede PDF-filer). De kan bruge den tid, de sparer på at levere personlig kundeservice i stedet.

• I processen for ansættelse til pensionering (cyklussen med at finde medarbejdere og styre deres rejse, indtil de forlader virksomheden) kan HR-medarbejdere bruge intelligent procesautomatisering til at screene CV'er under rekruttering.

Hvorfor er intelligent automatisering vigtig?

Intelligent automatisering er vigtig, fordi den kombinerer effektiviteten af automatiserede, regelbaserede processer med avancerede funktioner til kunstig intelligens, der kan analysere komplekse data og lære af erfaring. Dette gør det muligt for virksomheder at automatisere opgaver, der tidligere var uden for automatisering, hvilket fører til mere konsistens, bedre beslutningstagning og lavere driftsomkostninger.

Fordelene ved intelligent automatisering

Intelligent automatisering gør det muligt for virksomheder at strømline processer og træffe bedre beslutninger, hvilket fører til disse fordele:

• Øget effektivitet, nøjagtighed og konsistens: AI-systemer kan køre gentagne opgaver med en øget automatiseringshastighed. Dette forbedrer produktiviteten og frigør menneskelige arbejdere til at fokusere på strategiske aktiviteter på højere niveau.

• Forbedret ROI: Med omkostningsreduktioner, tidsbesparelser og risikoreduktion, der følger med intelligent automatisering, kan virksomheder, der vælger at investere i, forvente betydelig ROI.

• Forbedret kundeoplevelse: Chatbots kan tilbyde personlig kundesupport 24 timer i døgnet. Jo hurtigere de kan løse deres problemer, jo mindre sandsynligt er det, at de vil overveje en konkurrent.

Udfordringer i forbindelse med intelligent automatisering

Fordelene er klare. Men virksomheder, der vælger at indføre intelligent procesautomatisering bør forberede sig på den virkning, det kan have på deres menneskelige arbejdsstyrke.

Mens nogle medarbejdere kan føle sig befriet for menielle opgaver, kan andre føle sig truet af det. Ledelsen kan afhjaelpe denne angst ved at implementere politikker, der opfordrer medarbejderne til at opkvalificere sig og efteruddanne sig. Ideelt set kan en virksomhed opstå med mere strategiske og kreative tænkere fokuseret på innovation – deres beslutningstagning forstærket med indsigt fra AI.

Virksomheder, der overvejer at indføre AI, bør også undersøge spørgsmål vedrørende bias i AI, gennemsigtighed i, hvordan den drager konklusioner, og ansvarlighed. Dette er alle emner, som en organisations AI-etiske komité kan hjælpe med at definere.

En anden betragtning er den tekniske gæld, der opstår under migreringen til AI-teknologi, samtidig med at ældre ældre apps bevares. Faktorer som dårlig datakvalitet, utilstrækkelig infrastruktur og kvalifikationsmangler kan alle hæmme effektiviteten af intelligent automatisering i en virksomhed. AI kan hjælpe organisationer med at reducere års teknisk gæld ved at automatisere driftsopgaver, såsom refactoringkode, som udviklere ofte skal håndtere.

Intelligente automatiseringsteknologier

Intelligent automatisering opstår, når virksomheder anvender AI-teknologier til traditionel procesautomatisering. Disse teknologier omfatter:

• Kunstig intelligens
  AI er grundlaget for intelligent automatisering, der gør det muligt for systemer at behandle information, identificere mønstre og træffe beslutninger uden menneskelig indgriben. I modsætning til traditionel automatisering, som følger foruddefinerede regler og bruger strukturerede data, kan AI-drevne systemer analysere komplekse data – både strukturerede og ustrukturerede – for at udtrække indsigt og tilpasse sig nye oplysninger. Denne evne giver virksomheder mulighed for at automatisere beslutningsprocesser, øge effektiviteten og forbedre nøjagtigheden på måder, som regelbaseret automatisering ikke kan.
• Maskinindlæring
  Maskinindlæring er en gren af AI, der involverer komplekse algoritmer. Dette muliggør avancerede mønstre genkendelse kapaciteter, der går ud over traditionelle statistiske metoder. Med store og forskelligartede datasæt kan modeller levere indsigt, der er afgørende for beslutningstagningen i realtid. Ud over løbende læring kan den også tilpasse sig over tid og tage højde for tidligere aktioner og resultater i sine anbefalinger.
• Naturlig sprogbehandling
  NLP er en undergruppe af maskinindlæring, der specialiserer sig i sprogbaserede opgaver og de ustrukturerede tale- og tekstdata, der følger med. NLP gør det muligt for chatbots og virtuelle assistenter at forstå menneskelige kommandoer gennem naturligt sprog, under hensyntagen til følelser og hensigt om at levere skræddersyede svar. Resultatet er bedre kundeservice på vegne af forretningen. Automatiseret dokumentklassificering er en anden applikation for NLP. Det muliggør hurtigere ruteføring og behandling, nemmere overholdelse og mere effektiv dokumentstyring. Udviklere kan også anvende NLP under kodningsprocessen. Det kan hjaelpe med alt fra kodningsforslag til debugging til dokumentgenerering.
• Computer vision
  Computer vision er anvendelsen af intelligent automatisering til visuel information (som billede eller video data). Virksomheder kan bruge dette til opgaver som overvågning og inspektion af slid på transformere, stationer og powerlines af et elektrisk net.

Anvendelseseksempler for intelligent automatisering

Virksomheder anvender allerede intelligent procesautomatisering. Her er et par eksempler:

• Økonomi og regnskab
  Virksomhedernes økonomi- og regnskabsafdelinger bruger intelligent automatisering til at accelerere en række arbejdsgange. Med fakturabehandling kan den udtrække data fra fakturaer og matche dem med indkøbsordrer. Med udgiftsstyring kan den kategorisere medarbejderudgifter og markere uregelmæssigheder til kontrol. Og med regnskabsaflæggelse kan den konsolidere data fra flere kilder, generere rapporter og sikre overholdelse af forskrifter.

• Forsyningskædelogistik
  Intelligent automatisering hjælper forsyningskæder med at forblive modstandsdygtige ved at forbedre lagerstyring, automatisere genopfyldning af beholdninger og optimere forsendelsesruter. Dette resulterer i minimerede leveringstider og omkostninger, reduceret mangel og overbeholdning samt øget gennemsigtighed gennem sporing af forsendelser i realtid.

• Automatisering af kundeservice
  Virksomhederne bruger i stigende grad intelligent automatisering til at lette kundeservice. Chatbots og virtuelle assistenter kan for eksempel håndtere kundeforespørgsler og yde support. Hvis et problem er for komplekst, og det kan de ikke, retter de det mod en menneskelig agent i den relevante afdeling.

  AI kan også analysere kundefeedback og interaktioner for at finde følelser og forbedre svarstrategier. Dette kaldes følelsesanalyse.

Fremtiden for intelligent automatisering

At anvende intelligent procesautomatisering er at forblive konkurrencedygtig. Virksomheder, der finder en strategi for at koordinere det med traditionel procesautomatisering og agentiske AI-systemer, kan forvente at øge produktiviteten, forbedre nøjagtigheden og spare på omkostningerne på deres ende-til-ende-processer.

AI-agenter kan specialisere sig i mere komplekse opgaver, så de kan samarbejde på tværs af forskellige afdelinger og organisationer. Forestil dig en, der administrerer beholdningen og leveringskomponenterne i en forsyningskæde, og arbejder med en anden for at spore de tilknyttede fakturaer og ledgers.

Dette flytter byrden ved disse gentagne arbejdsgange væk fra menneskelige teams, som nu frit kan fokusere på andre roller på højere niveau inden for forskning og udvikling, virksomhedernes sociale ansvar eller teknisk support. Disse job kræver færdigheder AI kampe med, som empati, ideation og nuance.

Ved at investere i at indføre intelligent automatisering og opkvalificere menneskelige talenter kan en virksomhed opstå med en arbejdsstyrke, der er forbedret af AI – snarere end en, der erstattes af den. Samarbejdet mellem begge kan medføre effektivitetsniveauer, som tidligere blev anset for umuligt.