Prehľad inteligentnej automatizácie

Optické rozpoznávanie znakov (OCR), používané na „čítanie“ papierových alebo digitálnych dokumentov (ako sú súbory PDF), je jedným z príkladov. Tradične OCR závisel od softvéru na rozpoznávanie vzorov na identifikáciu písmen a čísel. Pretože sa však písmo a najmä rukopis môže divoko líšiť, malo obmedzenia, ako presne to dokáže.

Nástup strojového učenia v OCR toto obmedzenie negoval. Neurónová sieť strojového učenia môže „čítať“ znaky identifikovaním jedinečných vzorov v každom z nich a učením sa nových vzorov na zohľadnenie variácie. V priebehu času to umožňuje lepšie konzistentne rozlišovať medzi Os a 20. alebo 5s a S – pričom sa uznáva, že užší kruh zodpovedá vzoru o nulu viac ako písmeno O. Niektoré ďalšie aplikácie inteligentnej automatizácie sú:

• Extrakcia informácií o dokumente (DOX). Vývoj OCR. DOX dokáže extrahovať dáta formátované v hlavičkách a tabuľkách v tabuľkových súboroch (štruktúrované dáta), ako aj naskenované doklady (neštruktúrované dáta). Vďaka tomu môžu podniky rýchlo spracovávať veľké množstvá faktúr, objednávok, dokladov, formulárov, žiadostí a iných faktúr a zabezpečiť, aby zodpovedali ostatným záznamom.

• Inteligentné interakcie so zákazníkmi. Pomocou spracovania prirodzeného jazyka rozumejú inteligentní chatboty využívajúce automatizáciu procesov a reagujú na dopyty zákazníkov pomocou kontextovo prispôsobených odpovedí, ktoré nielen urýchľujú čas odozvy, ale tiež zlepšujú celkovú spokojnosť zákazníkov a zároveň znižujú pracovné zaťaženie pracovníkov podpory.

• Prediktívna údržba. Vďaka neustálej analýze historických dát senzorov v reálnom čase dokáže inteligentná automatizácia procesov odhaliť včasné varovné signály zlyhania zariadenia, čo umožňuje tímom údržby naplánovať včasné zásahy a dynamicky upravovať servisné intervaly, čo znižuje náklady na prestoje a opravy.

To ukazuje, ako môže umelá inteligencia automatizovať predchádzajúce manuálne procesy, aby sa dramaticky zvýšila presnosť a rýchlosť. V tomto článku tiež preskúmame, ako to vedie k lepšiemu rozhodovaniu, zefektívneniu pracovných postupov údržby a vyššej prevádzkovej efektívnosti pre podnik a jeho ľudskú pracovnú silu.

Komponenty inteligentnej automatizácie

Inteligentná automatizácia sa skladá z troch hlavných komponentov. Spoločne poskytujú strategický rámec, ako môžu podniky zvýšiť prevádzkovú efektívnosť:

1. Umelá inteligencia (AI): Technológia, ktorá umožňuje počítačom učiť sa a riešiť problémy ako ľudia. Polia umelej inteligencie zahŕňajú strojové učenie, spracovanie prirodzeného jazyka, počítačové videnie a generatívnu umelú inteligenciu.

1. Riadenie podnikových procesov: Tento komponent zahŕňa návrh, prevádzku a optimalizáciu digitalizovaných obchodných procesov s formálnymi pravidlami.

1. Robotická automatizácia procesov (RPA): Softvérové roboty, ktoré vykonávajú opakujúce sa manuálne úlohy nízkej úrovne, ako je extrakcia dát.

Ako funguje inteligentná automatizácia?

Ak chcete pochopiť, ako inteligentná automatizácia funguje, je užitočné najprv porozumieť dvom základným formám automatizácie:

Tradičná automatizácia procesov je používanie softvéru a technológií podľa naprogramovaných pravidiel na automatizáciu opakovaných obchodných procesov. Integrácia viacerých automatizovaných procesov vytvára komplexný proces – označuje sa to ako orchestrácia workflow.

Robotická automatizácia procesov je primárnou súčasťou BPA. Vzťahuje sa na boty naprogramované na emuláciu a kopírovanie ľudských akcií na dokončenie opakujúcich sa úloh. Ich integráciou do podnikových systémov môžu boty RPA automatizovať širokú škálu úloh založených na pravidlách.

Inteligentná automatizácia procesov je ďalším vývojom. Integruje pokročilé techniky umelej inteligencie vrátane funkcií strojového učenia (ML) a spracovania prirodzeného jazyka (NLP) s robotickou automatizáciou procesov na vykonávanie pokročilých úloh, pre ktoré nie je nevyhnutne predprogramovaný. Môže tiež odvodiť obchodný kontext za údajmi a učiť sa z jeho skúseností, vďaka čomu je oveľa flexibilnejší a prispôsobivejší ako staršie formy automatizácie. Príklady:

• V procese lead-to-cash (cyklus hľadania tipov a ich premeny na platiacich zákazníkov) môžu pracovníci predaja používať inteligentnú automatizáciu procesov na vytváranie zákaziek odberateľa buď zo štruktúrovaných dát (ako v tabuľkových hárkoch Microsoft Excel) alebo neštruktúrovaných dát (ako v naskenovaných dokumentoch PDF). Namiesto toho môžu tráviť čas, ktorý ušetria na poskytovaní personalizovaného zákazníckeho servisu.

• V rámci procesu od odchodu do dôchodku (cyklus hľadania zamestnancov a riadenia ich cesty až do ich odchodu) môžu personalisti využívať inteligentnú automatizáciu procesov na sledovanie životopisov počas náboru.

Prečo je inteligentná automatizácia dôležitá?

Inteligentná automatizácia je dôležitá, pretože zlučuje efektívnosť automatizovaných procesov založených na pravidlách s pokročilými funkciami umelej inteligencie, ktoré dokážu analyzovať komplexné údaje a poučiť sa zo skúseností. To umožňuje podnikom automatizovať úlohy, ktoré predtým presahovali rámec automatizácie, čo vedie k väčšej konzistentnosti, lepšiemu rozhodovaniu a nižším prevádzkovým nákladom.

Výhody inteligentnej automatizácie

Inteligentná automatizácia umožňuje podnikom zefektívniť procesy a prijímať lepšie rozhodnutia, čo vedie k týmto výhodám:

• Zvýšená efektivita, presnosť a konzistentnosť: Systémy AI môžu spúšťať opakujúce sa úlohy vo zvýšenej miere automatizácie. To zlepšuje produktivitu a umožňuje ľudským pracovníkom sústrediť sa na strategickú činnosť vyššej úrovne.

• Zlepšená návratnosť investícií: Vďaka zníženiu nákladov, úsporám času a zmierneniu rizika, ktoré prichádza s inteligentnou automatizáciou, môžu podniky, ktoré sa rozhodnú investovať, očakávať významnú návratnosť investícií.

• Zlepšenie zákazníckej skúsenosti: Chatboty môžu ponúknuť personalizovanú zákaznícku podporu 24 hodín denne. Čím rýchlejšie dokážu vyriešiť svoje problémy, tým menšia je pravdepodobnosť, že budú považovať konkurenta za konkurenta.

Výzvy inteligentnej automatizácie

Výhody sú jasné. Podniky, ktoré sa rozhodnú prijať inteligentnú automatizáciu procesov, by sa však mali pripraviť na účinok, ktorý môže mať na svoju ľudskú pracovnú silu.

Kým niektorí zamestnanci sa môžu cítiť oslobodení od meniálnych úloh, iní sa tým môžu cítiť ohrození. Manažment môže zmierniť túto úzkosť implementáciou politík, ktoré podnietia zamestnancov k zvyšovaniu kvalifikácie a rekvalifikácii. V ideálnom prípade môže vzniknúť podnik so strategickejšími a kreatívnejšími mysliteľmi zameranými na inovácie – ich rozhodovanie je posilnené prehľadmi, ktoré poskytuje umelá inteligencia.

Podniky, ktoré uvažujú o prijatí umelej inteligencie, by mali tiež preskúmať otázky týkajúce sa zaujatosti v umelej inteligencii, transparentnosti v tom, ako vyvodzuje závery, a zodpovednosti. Toto všetko sú témy, ktoré môže definovať etická komisia organizácie pre umelú inteligenciu.

Ďalšou úvahou je technický dlh, ktorý vzniká počas migrácie na technológiu AI pri zachovaní starších starších aplikácií. Efektívnosť inteligentnej automatizácie v podniku môžu brzdiť faktory ako nízka kvalita údajov, nedostatočná infraštruktúra a chýbajúce zručnosti. AI môže pomôcť organizáciám znížiť roky technického dlhu automatizáciou prevádzkových úloh, ako je napríklad refaktoringový kód, ktoré vývojári musia často zvládnuť.

Inteligentné automatizačné technológie

Inteligentná automatizácia vzniká, keď podniky aplikujú technológie umelej inteligencie na tradičnú automatizáciu procesov. Tieto technológie zahŕňajú:

• Umelá inteligencia
  AI je základom inteligentnej automatizácie, ktorá umožňuje systémom spracovávať informácie, identifikovať vzory a rozhodovať sa bez zásahu človeka. Na rozdiel od tradičnej automatizácie, ktorá sa riadi preddefinovanými pravidlami a používa štruktúrované údaje, systémy riadené umelou inteligenciou môžu analyzovať komplexné údaje – štruktúrované aj neštruktúrované – na extrahovanie prehľadov a prispôsobenie sa novým informáciám. Táto schopnosť umožňuje podnikom automatizovať rozhodovacie procesy, zvyšovať efektivitu a zlepšovať presnosť spôsobmi, ktoré nie je možné automatizovať na základe pravidiel.
• Strojové učenie
  Strojové učenie je odvetvie umelej inteligencie zahŕňajúce komplexné algoritmy. To umožňuje pokročilé schopnosti rozpoznávania vzorov, ktoré presahujú tradičné štatistické metódy. S veľkými a rozmanitými množinami údajov môžu modely poskytovať prehľad, ktorý informuje o rozhodovaní v reálnom čase. Okrem neustáleho vzdelávania sa môže časom prispôsobovať aj faktoringom predchádzajúcich akcií a výsledkov vo svojich odporúčaniach.
• Spracovanie prirodzeného jazyka
  NLP je podmnožina strojového učenia, ktorá sa špecializuje na jazykové úlohy a neštruktúrované hlasové a textové dáta, ktoré s ním prichádzajú. NLP umožňuje chatbotom a virtuálnym asistentom porozumieť ľudským príkazom prostredníctvom prirodzeného jazyka, berúc do úvahy sentiment a zámer poskytovať prispôsobené odpovede. Výsledkom je lepší zákaznícky servis v mene podniku. Automatizovaná klasifikácia dokumentov je ďalšou aplikáciou NLP. Umožňuje rýchlejšie smerovanie a spracovanie, jednoduchšiu zhodu a efektívnejšiu správu dokumentov. Vývojári môžu NLP použiť aj počas procesu kódovania. Môže pomôcť so všetkým, od návrhov kódovania až po ladenie až po generovanie dokumentov.
• Počítačové videnie
  Počítačové videnie je aplikácia inteligentnej automatizácie na vizuálne informácie (napríklad obrazové alebo video dáta). Podniky to môžu použiť na úlohy, ako je monitorovanie a kontrola opotrebovania transformátorov, rozvodov a napájacích vedení elektrickej siete.

Inteligentné prípady použitia automatizácie

Podniky už využívajú inteligentnú automatizáciu procesov. Tu je niekoľko príkladov:

• Financie a účtovníctvo
  Finančné a účtovné oddelenia podnikov využívajú inteligentnú automatizáciu na urýchlenie celého radu pracovných postupov. So spracovaním faktúr môže extrahovať údaje z faktúr a spárovať ich s objednávkami. Pomocou správy výdavkov môže kategorizovať výdavky zamestnancov a označiť anomálie na kontrolu. A s finančným výkazníctvom môže konsolidovať dáta z viacerých zdrojov, generovať výkazy a zabezpečiť súlad s predpismi.

• Logistika dodávateľského reťazca
  Inteligentná automatizácia pomáha dodávateľským reťazcom udržať si odolnosť zlepšením riadenia zásob, automatizáciou doplňovania zásob a optimalizáciou prepravných trás. Výsledkom sú minimalizované dodacie lehoty a náklady, zníženie nedostatku a nadmerného zásobovania, ako aj zvýšená transparentnosť prostredníctvom sledovania zásielok v reálnom čase.

• Automatizácia služieb zákazníkom
  Podniky čoraz viac využívajú inteligentnú automatizáciu na uľahčenie služieb zákazníkom. Chatboty a virtuálni asistenti môžu napríklad vybavovať dopyty zákazníkov a poskytovať podporu. Ak je problém príliš zložitý a nemôžu, nasmerujú ho na ľudského agenta na príslušnom oddelení.

  AI môže tiež analyzovať spätnú väzbu a interakcie so zákazníkmi s cieľom odhaliť zmýšľanie a zlepšiť stratégie reakcie. To sa nazýva sentiment analýza.

Budúcnosť inteligentnej automatizácie

Prijatie inteligentnej automatizácie procesov musí zostať konkurencieschopné. Podniky, ktoré si nájdu stratégiu na jej orchestráciu pomocou tradičnej automatizácie procesov a systémov agentskej AI, môžu očakávať zvýšenie produktivity, zlepšenie presnosti a úsporu nákladov na ich komplexné procesy.

Agenti umelej inteligencie sa môžu špecializovať na komplexnejšie úlohy, čo im umožňuje spolupracovať na rôznych oddeleniach a organizáciách. Predstavte si jednu správu komponentov zásob a dodávok dodávateľského reťazca a prácu s druhým na sledovaní súvisiacich faktúr a účtovných kníh.

Tým sa záťaž týchto opakujúcich sa pracovných postupov presúva od ľudských tímov, ktoré sa teraz môžu sústrediť na iné úlohy na vyššej úrovni v oblasti výskumu a vývoja, sociálnej zodpovednosti podnikov alebo technickej podpory. Tieto pracovné miesta si vyžadujú zručnosti, s ktorými zápasí AI, ako je empatia, ideácia a nuansa.

Investovaním do osvojenia inteligentnej automatizácie a zvyšovania kvalifikácie ľudských talentov sa podnik môže objaviť s pracovnou silou posilnenou umelou inteligenciou – namiesto toho, aby ho nahradil. Spolupráca medzi oboma môže priniesť úroveň efektivity, ktorá sa predtým považovala za nemožnú.