Älykkään automatisoinnin yleisnäkymä

Optinen tekstintunnistus (OCR), jota käytetään paperin tai digitaaliseen muotoon perustuvien asiakirjojen (kuten PDF-tiedostojen) lukemiseen, on yksi esimerkki. Perinteisesti OCR oli riippuvainen mallintunnistusohjelmistosta kirjainten ja numeroiden tunnistamiseksi. Kuitenkin, koska fontit ja erityisesti käsiala voivat vaihdella hurjasti, sillä oli rajoituksia sille, kuinka tarkasti se pystyi tekemään tämän.

Koneoppimisen tulo OCR:ssä hylkäsi tämän rajoituksen. Koneoppimisen neuroverkko voi "lukea" merkkejä tunnistamalla yksilöllisiä kuvioita kussakin ja oppimalla uusia malleja vastaamaan vaihtelua. Ajan mittaan tämä mahdollistaa sen, että se erottelee paremmin Os:n ja 1970-luvun tai 5s:n ja Ss:n välillä – tunnustaen, että kapeampi ympyrä vastaa nollan kuviota enemmän kuin O-kirjain. Muita älykkään automaation sovelluksia ovat:

• Asiakirjatietojen poiminta (DOX). OCR:n kehitys. DOX voi poimia otsikoissa ja taulukoissa muotoiltuja tietoja laskentataulukkotiedostoissa (rakenteellisissa tiedoissa) sekä skannatuissa asiakirjoissa (rakenteettomat tiedot). Näin yritykset voivat käsitellä suuria määriä laskuja, ostotilauksia, kuitteja, lomakkeita, sovelluksia ja muita nopeasti ja varmistaa, että ne vastaavat muita tietueita.

• Älykkäät asiakaskontaktit. Luonnollisen kielen käsittelyn avulla älykkäät prosessien automatisoidut chatbotit ymmärtävät asiakkaiden kyselyjä ja vastaavat niihin kontekstitietoisilla, räätälöidyillä vastauksilla, mikä nopeuttaa vasteaikoja ja parantaa yleistä asiakastyytyväisyyttä ja vähentää tukihenkilöstön työtaakkaa.

• Ennakoiva kunnossapito. Analysoimalla jatkuvasti historiallisia ja reaaliaikaisia anturitietoja älykkäällä prosessiautomaatiolla voidaan havaita laitteiden vikaantumisen varhaisvaroitusmerkkejä, jolloin huoltotiimit voivat ajoittaa oikea-aikaisia toimenpiteitä ja säätää huoltovälejä dynaamisesti, mikä vähentää seisokkeja ja korjauskustannuksia.

Tämä näyttää, miten tekoäly voi automatisoida aiemmin manuaalisia prosesseja parantaakseen huomattavasti tarkkuutta ja nopeutta. Tässä artikkelissa tutkimme myös, miten se johtaa parempaan päätöksentekoon, sujuvampiin kunnossapidon työnkulkuihin ja operatiivisempaan tehokkuuteen yrityksessä ja sen henkilöstössä.

Älykkään automaation komponentit

Älykäs automaatio koostuu kolmesta pääkomponentista. Yhdessä ne tarjoavat strategiset puitteet sille, miten yritykset voivat lisätä toiminnan tehokkuutta:

1. Tekoäly (AI): Tekniikka, jonka avulla tietokoneet voivat oppia ja ratkaista ongelmia kuten ihmiset. Tekoälyn aloja ovat koneoppiminen, luonnollisen kielen käsittely, tietokonenäkö ja generatiivinen tekoäly.

1. Liiketoimintaprosessien hallinta: Tämä komponentti kattaa digitalisoitujen liiketoimintaprosessien suunnittelun, käytön ja optimoinnin muodollisilla säännöillä.

1. Robottiprosessiautomaatio (RPA): Ohjelmistorobotit, jotka suorittavat toistuvia manuaalisia, matalan tason tehtäviä, kuten tietojen poimintaa.

Miten älykäs automaatio toimii?

Älykkään automaation toiminnan ymmärtämiseksi on hyödyllistä ymmärtää ensin kaksi muuta automaation perusmuotoa:

Perinteinen prosessiautomaatio on ohjelmoituja sääntöjä noudattavien ohjelmistojen ja teknologioiden käyttö toistuvien liiketoimintaprosessien automatisointiin. Useiden automatisoitujen prosessien integrointi luo päästä päähän -prosessin, jota kutsutaan työnkulun orkestroinniksi.

Robottiprosessiautomaatio on BPA:n ensisijainen komponentti. Se viittaa botteihin, jotka on ohjelmoitu jäljittelemään ja kopioimaan ihmisen toimia toistuvien tehtävien suorittamiseksi. Integroimalla ne liiketoimintajärjestelmiin RPA-botit voivat automatisoida monenlaisia sääntöpohjaisia tehtäviä.

Älykäs prosessien automatisointi on seuraava evoluutio. Se integroi kehittyneet tekoälytekniikat, mukaan lukien koneoppimisen (ML) ja luonnollisen kielen käsittelyn (NLP) ominaisuudet, robottiprosessiautomaatioon suorittamaan edistyneitä tehtäviä, joihin sitä ei välttämättä ole esiohjelmoitu. Se voi myös johtaa liiketoimintakontekstin datan taakse ja oppia kokemuksistaan, mikä tekee siitä paljon joustavamman ja mukautuvamman kuin vanhemmat automaatiomuodot. Esimerkkejä:

• Liidistä maksuun -prosessissa (vihjeiden etsimissykli ja niiden muuttaminen maksaviksi asiakkaiksi) myyntihenkilöstö voi käyttää älykästä prosessin automatisointia myyntitilausten luontiin joko rakenteellisista tiedoista (kuten Microsoft Excel -laskentataulukoissa) tai rakenteettomista tiedoista (kuten skannatuissa PDF-tiedostoissa). Sen sijaan he voivat käyttää säästämänsä ajan henkilökohtaisen asiakaspalvelun tarjoamiseen.

• HR-henkilöstö voi käyttää älykästä prosessiautomaatiota rekrytoinnin aikana työhönottoprosessin aikana (työntekijöiden löytämissykli ja matkan hallinta poistumiseen asti).

Miksi älykäs automaatio on tärkeää?

Älykäs automatisointi on tärkeää, koska se yhdistää automatisoitujen sääntöpohjaisten prosessien tehokkuuden edistyneisiin tekoälyominaisuuksiin, joilla voidaan analysoida monimutkaisia tietoja ja oppia kokemuksesta. Näin yritykset voivat automatisoida tehtäviä, jotka olivat aiemmin automaation ulkopuolella, mikä lisää johdonmukaisuutta, parantaa päätöksentekoa ja alentaa toimintakustannuksia.

Älykkään automaation edut

Älykkään automaation avulla yritykset voivat virtaviivaistaa prosesseja ja tehdä parempia päätöksiä, mikä johtaa seuraaviin hyötyihin:

• Parempi tehokkuus, tarkkuus ja yhdenmukaisuus: Tekoälyjärjestelmät voivat suorittaa toistuvia tehtäviä entistä nopeammalla automatisoinnilla. Tämä parantaa tuottavuutta ja vapauttaa ihmistyöntekijät keskittymään korkeamman tason strategisiin toimiin.

• Parannettu ROI: Älykkään automaation mukanaan tuomien kustannussäästöjen, ajansäästöjen ja riskien vähentämisen ansiosta yritykset, jotka haluavat investoida, voivat odottaa merkittävää ROI-tuottoa.

• Parannettu asiakaskokemus: Chatbotit voivat tarjota henkilökohtaista asiakastukea 24 tuntia päivässä. Mitä nopeammin he voivat ratkaista ongelmansa, sitä epätodennäköisemmin he pitävät kilpailijaa.

Älykkään automaation haasteet

Hyödyt ovat selvät. Yritysten, jotka valitsevat älykkään prosessiautomaation, tulisi kuitenkin varautua vaikutukseen, joka sillä voi olla henkilöstöönsä.

Vaikka jotkut työntekijät saattavat tuntea itsensä vapautuneiksi meniaalisista tehtävistä, toiset saattavat tuntea itsensä uhatuiksi. Johto voi lievittää tätä levottomuutta toteuttamalla toimintalinjoja, jotka kannustavat työntekijöitä kehittämään taitojaan ja kouluttautumaan uudelleen. Ihannetapauksessa yritys voi syntyä strategisempien ja luovempien innovaatioihin keskittyvien ajattelijoiden kanssa – heidän päätöksentekoaan tukevat tekoälyn tarjoamat oivallukset.

Tekoälyn omaksumista harkitsevien yritysten tulisi myös tarkastella kysymyksiä, jotka liittyvät tekoälyn puolueellisuuteen, sen johtopäätösten läpinäkyvyyteen ja vastuullisuuteen. Nämä ovat kaikki aiheita, joita organisaation tekoälyn eettinen toimikunta voi auttaa määrittelemään.

Toinen huomio on tekninen velka, joka syntyy siirryttäessä tekoälyteknologiaan samalla kun ylläpidetään vanhempia vanhoja sovelluksia. Tiedon huono laatu, puutteellinen infrastruktuuri ja osaamisvajeet voivat kaikki haitata älykkään automaation tehokkuutta yrityksessä. Tekoäly voi auttaa organisaatioita vähentämään vuosien teknistä velkaa automatisoimalla operatiivisia tehtäviä, kuten refactoring-koodia, joita kehittäjien on usein käsiteltävä.

Älykkäät automaatioteknologiat

Älykäs automaatio syntyy, kun yritykset soveltavat tekoälyteknologiaa perinteiseen prosessiautomaatioon. Näitä teknologioita ovat muun muassa seuraavat:

• Tekoäly
  Tekoäly on älykkään automaation perusta, jonka avulla järjestelmät voivat käsitellä tietoja, tunnistaa malleja ja tehdä päätöksiä ilman ihmisen toimia. Toisin kuin perinteinen automatisointi, joka noudattaa ennalta määritettyjä sääntöjä ja käyttää strukturoitua dataa, tekoälyohjatut järjestelmät voivat analysoida monimutkaisia – sekä rakenteellisia että rakenteettomia – tietoja poimiakseen tietoja ja mukautuakseen uusiin tietoihin. Tämän ansiosta yritykset voivat automatisoida päätöksentekoprosesseja, parantaa tehokkuutta ja parantaa tarkkuutta tavalla, jota sääntöpohjainen automatisointi ei voi tehdä.
• Koneoppiminen
  Koneoppiminen on tekoälyn haara, johon liittyy monimutkaisia algoritmeja. Tämä mahdollistaa kehittyneet mallintunnistusominaisuudet, jotka ylittävät perinteiset tilastolliset menetelmät. Suurilla ja monipuolisilla tietojoukoilla mallit voivat tuottaa tietoja, jotka auttavat päätöksenteossa reaaliajassa. Jatkuvan oppimisen lisäksi se voi mukautua ajan mittaan ja ottaa suosituksissaan huomioon aiemmat toimet ja tulokset.
• Luonnollisen kielen käsittely
  NLP on koneoppimisen osajoukko, joka on erikoistunut kielipohjaisiin tehtäviin ja sen mukana tuleviin rakenteettomiin puhe- ja tekstitietoihin. NLP:n avulla chatbotit ja virtuaaliassistentit voivat ymmärtää ihmisen komentoja luonnollisen kielen avulla, ottaen huomioon tunteen ja aikomuksen tarjota räätälöityjä vastauksia. Tuloksena on parempi asiakaspalvelu yrityksen puolesta. Automaattinen asiakirjaluokitus on NLP:n toinen sovellus. Se mahdollistaa nopeamman reitityksen ja käsittelyn, helpomman vaatimustenmukaisuuden ja tehokkaamman asiakirjojen hallinnan. Kehittäjät voivat käyttää NLP:tä myös koodausprosessin aikana. Siitä voi olla apua kaikkeen koodausehdotuksista virheenpoistoon ja asiakirjan luontiin.
• Tietokonenäkö
  Tietokonenäkö on älykkään automaation sovellus visuaaliseen tietoon (kuten kuva- tai videotietoihin). Yritykset voivat käyttää tätä esimerkiksi muuntajien, sähköasemien ja sähkölinjojen kulumisen valvontaan ja tarkastamiseen.

Älykkään automatisoinnin käyttötapaukset

Yritykset käyttävät jo nyt älykästä prosessiautomaatiota. Tässä muutamia esimerkkejä:

• Taloushallinto ja kirjanpito
  Yritysten talous- ja kirjanpito-osastot käyttävät älykästä automatisointia erilaisten työnkulkujen nopeuttamiseen. Laskunkäsittelyn avulla se voi poimia tietoja laskuista ja täsmäyttää ne ostotilauksiin. Kulujen hallinnan avulla se voi luokitella työntekijäkulut ja merkitä poikkeamat tarkistusta varten. Talousraportoinnin avulla se voi yhdistää tietoja useista lähteistä, generoida raportteja ja varmistaa määräysten noudattamisen.

• Toimitusketjun logistiikka
  Älykäs automaatio auttaa toimitusketjuja pysymään joustavina tehostamalla varastonhallintaa, automatisoimalla varaston täydennystä ja optimoimalla lähetysreittejä. Tämä minimoi toimitusajat ja -kustannukset, vähentää vajauksia ja ylivarastoja sekä lisää läpinäkyvyyttä reaaliaikaisen lähetyksen seurannan avulla.

• Asiakaspalveluautomaatio
  Yritykset käyttävät yhä enemmän älykästä automaatiota asiakaspalvelun helpottamiseksi. Esimerkiksi chatbotit ja virtuaaliassistentit voivat käsitellä asiakaskyselyjä ja tarjota tukea. Jos ongelma on liian monimutkainen ja he eivät voi, he ohjaavat sen sopivalla osastolla olevalle ihmisasiamiehelle.

  Tekoäly voi myös analysoida asiakaspalautetta ja vuorovaikutuksia, jotta voidaan havaita asenteita ja parantaa reagointistrategioita. Tätä kutsutaan asenneanalyysiksi.

Älykkään automaation tulevaisuus

Älykkään prosessiautomaation käyttöönotto on kilpailukykyistä. Yritykset, jotka löytävät strategian sen organisoimiseksi perinteisillä prosessiautomaatio- ja agenttisilla tekoälyjärjestelmillä, voivat odottaa voivansa lisätä tuottavuutta, parantaa tarkkuutta ja säästää kustannuksia päästä päähän -prosesseissaan.

Tekoälyagentit voivat erikoistua monimutkaisempiin tehtäviin, jolloin he voivat tehdä yhteistyötä eri osastoilla ja organisaatioissa. Kuvittele, että yksi hallitsee toimitusketjun varasto- ja toimituskomponentteja ja tekee yhteistyötä toisen kanssa liittyvien laskujen ja pääkirjojen seuraamiseksi.

Tämä siirtää näiden toistuvien työnkulkujen taakan pois ihmisryhmistä, jotka voivat nyt vapaasti keskittyä muihin ylemmän tason rooleihin T&D:ssä, yritysten sosiaalisessa vastuussa tai teknisessä tuessa. Nämä työt vaativat taitoja, kuten empatiaa, ideointia ja vivahteita tekoälyn kanssa.

Investoimalla älykkään automaation käyttöönottoon ja inhimillisten kykyjen kehittämiseen yritys voi syntyä tekoälyllä lisätyllä henkilöstöllä – kuin sillä korvatulla henkilöstöllä. Molempien välinen yhteistyö voi tuoda aiemmin mahdottomaksi katsottuja tehokkuustasoja.