Wat is intelligente automatisering?

Overzicht van intelligente automatisering

Optische tekenherkenning (OCR), gebruikt om papieren of digitale documenten (zoals PDF's) te “lezen”, is een voorbeeld. Traditioneel was OCR afhankelijk van patroonherkenningssoftware om letters en cijfers te identificeren. Echter, omdat lettertypen en vooral handschrift enorm kunnen variëren, had het grenzen aan hoe nauwkeurig het dit kon doen.

De komst van machine learning in OCR heeft deze beperking ontkend. Een neuraal netwerk voor machine learning kan tekens "lezen" door unieke patronen in elk ervan te identificeren en nieuwe patronen te leren om rekening te houden met variatie. Na verloop van tijd maakt dit het mogelijk om beter consistent onderscheid te maken tussen Os en 0s of 5s en Ss - waarbij wordt erkend dat een smallere cirkel overeenkomt met het patroon van een nul meer dan een letter O. Andere toepassingen van intelligente automatisering zijn:

• Extractie van documentinformatie (DOX). De evolutie van OCR. DOX kan gegevens extraheren die zijn opgemaakt in kopteksten en tabellen in spreadsheetbestanden (gestructureerde gegevens) en gescande documenten (ongestructureerde gegevens). Dit stelt bedrijven in staat om grote hoeveelheden facturen, inkooporders, ontvangstbewijzen, formulieren, applicaties en andere snel te verwerken en ervoor te zorgen dat ze overeenkomen met andere records.

• Slimme klantinteracties. Met behulp van natuurlijke taalverwerking begrijpen chatbots op basis van intelligente procesautomatisering klantvragen en reageren ze op vragen van klanten met contextbewuste, op maat gemaakte antwoorden, die niet alleen de responstijden versnellen, maar ook de algehele klanttevredenheid verbeteren en tegelijkertijd de werklast voor ondersteunend personeel verminderen.

• Voorspellend onderhoud. Door continu historische en realtime sensorgegevens te analyseren, kan intelligente procesautomatisering vroegtijdige waarschuwingssignalen van equipmentstoringen detecteren, waardoor onderhoudsteams tijdige interventies kunnen plannen en serviceintervallen dynamisch kunnen aanpassen, wat downtime en reparatiekosten vermindert.

Dit laat zien hoe AI eerder handmatige processen kan automatiseren om de nauwkeurigheid en snelheid aanzienlijk te verhogen. In dit artikel onderzoeken we ook hoe het leidt tot betere besluitvorming, gestroomlijnde onderhoudsworkflows en meer operationele efficiëntie voor een onderneming en het personeelsbestand.

Componenten van intelligente automatisering

Intelligente automatisering bestaat uit drie hoofdcomponenten. Samen bieden ze een strategisch kader voor de manier waarop ondernemingen de operationele efficiëntie kunnen verhogen:

1. Artificial intelligence (AI): Technologie die computers in staat stelt om problemen zoals mensen te leren en op te lossen. Voorbeelden van AI zijn machine learning, natuurlijke taalverwerking, computervisie en generatieve AI.

1. Bedrijfsprocesbeheer: deze component omvat het ontwerp, de werking en de optimalisatie van gedigitaliseerde bedrijfsprocessen met formele regels.

1. Robotic process automation (RPA): softwarerobots die repetitieve handmatige taken op laag niveau uitvoeren, zoals data-extractie.

Hoe werkt intelligente automatisering?

Om te begrijpen hoe intelligente automatisering werkt, is het nuttig om eerst twee basisvormen van automatisering te begrijpen:

Traditionele procesautomatisering is het gebruik van software en technologieën volgens geprogrammeerde regels om herhaalde bedrijfsprocessen te automatiseren. Het integreren van meerdere geautomatiseerde processen creëert een end-to-end proces, dit wordt workfloworkestratie genoemd.

Robotic process automation is een primair onderdeel van BPA. Het verwijst naar bots die zijn geprogrammeerd om menselijke acties na te bootsen en te kopiëren om repetitieve taken uit te voeren. Door ze in bedrijfssystemen te integreren, kunnen RPA-bots een breed scala aan op regels gebaseerde taken automatiseren.

Intelligente procesautomatisering is de volgende evolutie. Het integreert geavanceerde AI-technieken, waaronder machine learning (ML) en Natural Language Processing (NLP) mogelijkheden, met robotic process automation om geavanceerde taken uit te voeren waarvoor het niet noodzakelijk is voorgeprogrammeerd. Het kan ook de bedrijfscontext achter data afleiden en van de ervaringen leren, waardoor het veel flexibeler en aanpasbaar is dan oudere vormen van automatisering. Voorbeelden:

• In het lead-to-cashproces (de cyclus van het vinden van leads en deze omzetten in betalende klanten) kan verkoopmedewerkers intelligente procesautomatisering gebruiken om klantorders te maken op basis van gestructureerde gegevens (zoals in Microsoft Excel-spreadsheets) of ongestructureerde gegevens (zoals in gescande PDF's). Ze kunnen in plaats daarvan tijd besparen op het leveren van gepersonaliseerde klantenservice.

• Binnen het hire-to-retire-proces (de cyclus van het vinden van werknemers en het managen van hun traject tot aan hun vertrek), kunnen HR-medewerkers intelligente procesautomatisering gebruiken om cv's tijdens werving te screenen.

Waarom is intelligente automatisering belangrijk?

Intelligente automatisering is belangrijk omdat het de efficiëntie van geautomatiseerde, op regels gebaseerde processen combineert met geavanceerde artificiële intelligentiemogelijkheden die complexe data kunnen analyseren en kunnen leren van ervaring. Hierdoor kunnen bedrijven taken automatiseren die voorheen verder gingen dan automatisering, wat leidt tot meer consistentie, betere besluitvorming en lagere operationele kosten.

De voordelen van intelligente automatisering

Intelligente automatisering stelt bedrijven in staat om processen te stroomlijnen en betere beslissingen te nemen, wat leidt tot deze voordelen:

• Meer efficiëntie, nauwkeurigheid en consistentie: AI-systemen kunnen repetitieve taken uitvoeren in een hoger tempo van automatisering. Dit verbetert de productiviteit en stelt menselijke werknemers in staat zich te richten op strategische activiteiten op een hoger niveau.

• Verbeterde ROI: met de kostenbesparingen, tijdsbesparingen en risicobeperking die gepaard gaan met intelligente automatisering, kunnen bedrijven die ervoor kiezen te investeren in aanzienlijke ROI verwachten.

• Verbeterde klantervaring: Chatbots kunnen 24 uur per dag gepersonaliseerde klantenservice bieden. Hoe sneller ze hun problemen kunnen oplossen, hoe kleiner de kans dat ze een concurrent overwegen.

Uitdagingen van intelligente automatisering

De voordelen zijn duidelijk. Ondernemingen die kiezen voor intelligente procesautomatisering moeten zich echter voorbereiden op het effect dat dit kan hebben op hun menselijke personeel.

Terwijl sommige werknemers zich bevrijd voelen van meniale taken, kunnen anderen zich er bedreigd door voelen. Management kan deze ongerustheid verlichten door beleid te implementeren dat werknemers aanmoedigt om bij te scholen en om te scholen. Idealiter kan een onderneming ontstaan met meer strategische en creatieve denkers die zich richten op innovatie - hun besluitvorming wordt versterkt met inzichten van AI.

Ondernemingen die AI-adoptie overwegen, moeten ook kwesties onderzoeken met betrekking tot vooroordelen in AI, transparantie in de manier waarop het conclusies trekt en verantwoordingsplicht. Dit zijn allemaal onderwerpen die de AI-ethische commissie van een organisatie kan helpen definiëren.

Een andere overweging is de technische schuld die ontstaat tijdens de migratie naar AI-technologie met behoud van oudere oude apps. Factoren als slechte datakwaliteit, ontoereikende infrastructuur en vaardigheidstekorten kunnen allemaal de effectiviteit van intelligente automatisering in een onderneming belemmeren. AI kan organisaties helpen jaren van technische schulden te verminderen door operationele taken te automatiseren, zoals refactoringcode, die ontwikkelaars vaak moeten afhandelen.

Intelligente automatiseringstechnologieën

Intelligente automatisering ontstaat wanneer bedrijven AI-technologieën toepassen op traditionele procesautomatisering. Deze technologieën omvatten:

• Kunstmatige intelligentie
  AI is de basis van intelligente automatisering, waardoor systemen informatie kunnen verwerken, patronen kunnen identificeren en beslissingen kunnen nemen zonder menselijke tussenkomst. In tegenstelling tot traditionele automatisering, die vooraf gedefinieerde regels volgt en gestructureerde gegevens gebruikt, kunnen AI-gestuurde systemen complexe data analyseren, zowel gestructureerd als ongestructureerd, om inzichten te extraheren en zich aan te passen aan nieuwe informatie. Dit stelt bedrijven in staat om besluitvormingsprocessen te automatiseren, de efficiëntie te verbeteren en de nauwkeurigheid te verbeteren op een manier die automatisering op basis van regels niet mogelijk maakt.
• Machine learning
  Machine learning is een tak van AI met complexe algoritmen. Dit maakt geavanceerde mogelijkheden voor patroonherkenning mogelijk die verder gaan dan traditionele statistische methoden. Met grote en diverse datasets kunnen modellen inzichten leveren die de besluitvorming in realtime ondersteunen. Naast continu leren kan het zich ook in de loop van de tijd aanpassen, waarbij eerdere acties en resultaten in zijn aanbevelingen worden meegenomen.
• Natuurlijke taalverwerking
  NLP is een subset van machine learning die gespecialiseerd is in taalgebaseerde taken en de ongestructureerde spraak- en tekstgegevens die erbij komen kijken. NLP stelt chatbots en virtuele assistenten in staat om menselijke commando's te begrijpen door middel van natuurlijke taal, rekening houdend met sentiment en intentie om antwoorden op maat te leveren. Het resultaat is een betere klantenservice namens het bedrijf. Geautomatiseerde documentclassificatie is een andere toepassing van NLP. Het maakt snellere routering en verwerking, eenvoudigere compliance en efficiënter documentbeheer mogelijk. Ontwikkelaars kunnen tijdens het coderingsproces ook NLP toepassen. Het kan helpen met alles, van het coderen van suggesties tot foutopsporing tot het genereren van documenten.
• Computervisie
  Computervisie is de toepassing van intelligente automatisering op visuele informatie (zoals beeld- of videogegevens). Bedrijven kunnen dit gebruiken voor taken zoals het monitoren en inspecteren van slijtage op de transformatoren, onderstations en stroomlijnen van een elektriciteitsnet.

Use cases voor intelligente automatisering

Bedrijven maken al gebruik van intelligente procesautomatisering. Hier volgen enkele voorbeelden:

• Finance en accounting
  De financiële en boekhoudafdelingen van bedrijven gebruiken intelligente automatisering om een reeks workflows te versnellen. Met factuurverwerking kan het gegevens uit facturen extraheren en deze koppelen aan inkooporders. Met onkostenbeheer kunnen onkosten van werknemers worden gecategoriseerd en anomalieën worden gemarkeerd voor controle. En met financiële rapportage kunnen data uit meerdere bronnen worden geconsolideerd, rapporten worden gegenereerd en naleving van de regelgeving worden gewaarborgd.

• Logistiek in de supply chain
  Intelligente automatisering helpt supply chains veerkrachtig te blijven door voorraadbeheer te verbeteren, voorraadaanvulling te automatiseren en verzendroutes te optimaliseren. Dit resulteert in geminimaliseerde levertijden en -kosten, minder tekorten en overvoorraad, en meer transparantie door realtime tracering van zendingen.

• Automatisering van de klantenservice
  Bedrijven maken steeds vaker gebruik van intelligente automatisering om klantenservice te faciliteren. Chatbots en virtuele assistenten kunnen bijvoorbeeld vragen van klanten afhandelen en ondersteuning bieden. Als een probleem te complex is en ze dat niet kunnen, verwijzen ze het naar een menselijke agent op de juiste afdeling.

  AI kan ook feedback en interacties van klanten analyseren om sentiment te detecteren en responsstrategieën te verbeteren. Dit wordt sentimentanalyse genoemd.

De toekomst van intelligente automatisering

Om intelligente procesautomatisering in te voeren, moet u concurrerend blijven. Bedrijven die een strategie vinden om deze te orkestreren met traditionele systemen voor procesautomatisering en agentic AI, kunnen verwachten dat ze de productiviteit verhogen, de nauwkeurigheid verbeteren en kosten besparen op hun end-to-end processen.

AI-agents kunnen zich specialiseren in complexere taken, waardoor ze kunnen samenwerken tussen verschillende afdelingen en organisaties. Stelt u zich voor dat u de voorraad- en leveringscomponenten van een logistieke keten beheert en met een andere werkt om de bijbehorende facturen en ledgers te volgen.

Dit verlegt de last van deze repetitieve workflows van menselijke teams, die nu vrij zijn om zich te richten op andere, hogere rollen in R&D, maatschappelijk verantwoord ondernemen of technische ondersteuning. Deze banen vereisen vaardigheden waarmee AI worstelt, zoals empathie, ideatie en nuance.

Door te investeren in intelligente automatisering en het bijscholen van menselijk talent, kan er een onderneming ontstaan met een personeelsbestand dat wordt verbeterd door AI, in plaats van er één door te vervangen. De samenwerking tussen beide kan tot efficiëntieniveaus leiden die eerder onhaalbaar werden geacht.

SAP product

Transformeer met intelligente automatisering

Ontdek hoe SAP Build Process Automation u kan helpen processen te stroomlijnen, de efficiëntie te versnellen en de perfecte voorwaarden voor innovatie te creëren.

Meer informatie